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Studie Predictive Analytics 2018

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Das Ende der Bauchentscheidungen

Um vorherzusagen, dass Predictive Analytics in den nächsten Jahren eine wichtige Rolle spielen wird, braucht man kein Predictive Analytics. Die technologische Eintrittsbarriere ist so tief gesunken, dass nahezu jedes Unternehmen beginnen kann, Trends zu analysieren und Wahrscheinlichkeiten – etwa zu Kundenverhalten, Absatzchancen oder auch Maschinenausfällen – zu errechnen.

Entsprechende Daten lassen sich im großen Stil sammeln, konsolidieren und auswerten. Der öffentliche Cloud-Speicher ist grenzenlos groß, die in der Wolke verfügbaren Analytics- und KI-Lösungen reichen weit. Auch im Open-Source-Lager findet sich ein gewaltiger Fundus an Werkzeugen, mit dem Unternehmen einsteigen können. Und an Tools, mit denen sich wunderbare Dashboards bauen lassen, mangelt es ebenfalls nicht.

Dennoch gibt es limitierende Faktoren, die nicht zu unterschätzen sind. Da ist zum einen der chronische Mangel an gut ausgebildetem IT-Personal. Vor allem Data Scientists sind knapp und teuer. Schwerer noch wiegt aber die kulturelle Überforderung von Entscheidern, die sich nun auf Daten statt auf ihren Bauch verlassen sollen. Sonst wird es nichts mit dem viel beschworenen „Data-driven Enterprise“.

Die Mentalität des „Das haben wir schon immer so gemacht“ ist der natürliche Feind eines jeden Predictive-Analytics-Projekts. Datengestützt zu entscheiden verlangt von Managern wie von Mitarbeitern, Gewohnheiten abzulegen und den Zahlen zu vertrauen. In den meisten Unternehmen ist diese Umstellung der größte Hemmschuh.

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