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Mit Predictive Analytics aus Big Data die richtigen Schlüsse ziehen
Mit Predictive Analytics aus Big Data die richtigen Schlüsse ziehen
Time icon16 November 2017, 7:51 am

Durch das Internet und die Digitalisierung liegt den Unternehmen eine Fülle von Daten über Kunden und deren Verhalten vor. Damit aus Big Data am Ende Smart Data werden, braucht es eine intelligente und vorausschauende Analyse. Mit den ausgereiften Algorithmen der Predictive Analytics lassen sich die richtigen Daten identifizieren, Muster erkennen und künftige Handlungen ableiten. Diese Echtzeit-Ergebnisse unterstützen Manager im Tagesgeschäft und langfristig bei der Unternehmensstrategie: Vergibt ein Finanzdienstleister Kredite, benötigt er eine gute Prognose zur Bonität seiner Kunden. Durch die zielführende Analyse der richtigen Daten ermöglicht Predictive Analytics einen verlässlichen Blick in die Zukunft. Die Ausfallwahrscheinlichkeit der Kredite wird somit nachhaltig reduziert.

 

Wie werden Big Data zu Smart Data?

Die relevanten Daten werden aus unterschiedlichen Quellen gewonnen. Sie bestehen in der Finanzbranche vorwiegend aus Zahlen der Unternehmen und Privatkunden, Textquellen werden ebenfalls zurate gezogen. Bei Texten gilt es nicht nur den Inhalt, sondern auch die Tonalität zu interpretieren. Neben mathematisch-statistischen Modellen ist daher gleichfalls die Interpretation von Sprache gefragt, also Linguistik. Mithilfe von Regressionsanalysen und dem Klassifizieren von Daten sowie neuronalen Netzen und Simulationsrechnungen identifizieren die Analysten Muster, um Aussagen über das künftige Verhalten von Kunden treffen zu können.

 

Wie nutzen Finanzunternehmen die Ergebnisse für ihr Geschäftsmodell?

Die besten Modelle und gut ausgebildete Data Science Spezialisten allein rsind nicht ausreichend: Von der Geschäftsführung bis zum Kundenbetreuer sollten alle die Ergebnisse verstehen und sich mit ihnen beschäftigen. Das bedeutet nicht, dass Finanzunternehmen die gesamte Belegschaft zu Datenwissenschaftlern ausbilden müssen. Die Mitarbeiter sollten jedoch das Konzept der Modelle verstehen, um Annahmen hinterfragen zu können. Nur wer seine Daten kennt und versteht, kann schnell und effizient reagieren. Setzt ein Unternehmen der Finanzbranche Predictive Analytics zielgerichtet ein, ist es innovativer und kann leichter der Konkurrenz durch FinTech Start-ups begegnen.

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