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19.11.2018: https://www.pointoforigin.at//predictive_analytics.htm

Predictive Analytics

27.08.2018 | Mit Daten in die Zukunft sehen

von Bernadette Fellner
Senior Strategic Consultant

Im Bereich Data Science wird versucht, auf Basis der bestehenden Daten in die Zukunft zu sehen, um dafür Ableitungen zu treffen und Handlungsspielräume zu schaffen. Der konkrete Begriff hierfür ist „Predictive Analytics“ bei dem aus dem JETZT eine Prognose für die Zukunft generiert wird. Ein bisschen wie das Orakel von Delphi, nur mit besserer Treffergenauigkeit. Manche Anwendungen aus diesem Bereich sind uns ja bereits so vertraut, dass wir sie gar nicht mehr als solche wahrnehmen.

Recommendation Engines, Churn Prediction, Profiling und dessen Implikationen, sind bereits so fix in unseren Alltag integriert, dass sich dahinterstehende Technologie völlig aus unserem Bewusstsein entfernt hat. Neben diesen klassischen Anwendungen gibt es allerdings auch eine Reihe neuer Entwicklungen, die die Macht der Daten nutzen um entsprechende Mehrwerte zu generieren. Besonders beeindruckend ist hierbei der Gesundheitsbereich, in welchem eine schier unermessliche Anzahl von Ideen realisiert wird. Aber auch andere Branchen haben mittlerweile praktische und oftmals sehr alltagstaugliche Lösungen entwickelt:

Wirkstoff-Vorhersage: Neue Medikamente zu entwickeln ist schwierig, kostenintensiv und langwierig. Um diesen Prozess zu unterstützen, wird bereits mit Algorithmen gearbeitet, welche auf Basis von biologischen Modellen versuchen, vorherzusehen, wie Wirkstoffe im Organismus wirken, ohne dazu Laborexperimente durchführen zu müssen.

Tracker für psychische Gesundheit: Mit der Hilfe von Machine Learning Algorithmen werden z.B. alle Tätigkeiten auf dem Smartphone aufgezeichnet und versucht, ein mentales Model des aktuellen Gemütszustandes zu errechnen. Auf dieser Basis kann eine bessere Unterstützung durch einen Coach oder Therapeuten passieren.

Standortempfehlung für Business: Nicht verwunderlich, dass sich jemand Immobilienlage und Einkaufs- und Freizeitverhalten näher zu Gemüte führt. Die Kombination aus diesen Dingen ergibt einen Service, welcher dabei unterstützt, den perfekten Standort für den neuen Shop zu finden und dabei das Verhalten der potentiellen Konsumenten direkt miteinbezieht. Ganz gleich ob es sich dabei um ein Kaffeehaus oder ein Schuhgeschäft handelt.

Predictive Maintenance: Gerade in der Industrie ergibt sich ein umfangreiches Set an Daten, welche Auskunft über Stati und aktuelle Zustände geben. Mit der Hilfe von entsprechenden Techniken kann errechnet werden, wann Wartungen notwendig und wahrscheinlich sind, und auch entsprechende Optimierungen zur besseren Systemnutzung und Wartungsminimierung getroffen werden.

Autonome Fahrzeuge gelten fast als „klassisches“ Anwendungsgebiet im Bereich des Machine Learnings und Predictive Analytics. Hierbei wird nicht eine Technologie oder Methode, sondern eine Vielzahl angewendet, um Objekte zu identifizieren und klassifizieren (Kind oder Poster) und entsprechende Vorhersagen über Bewegungsabläufe und notwendige (Gegen) Steuerung zu treffen.

Facial Recognition ist grundsätzlich keine neue Technologie, mittlerweile hat sie jedoch ein technisch so fortgeschrittenes Stadium erreicht, dass man sie mit wenig Aufwand als Amazon Service in Anspruch nehmen kann. George Orwell würde sich im Grab umdrehen. Gearbeitet wird derzeit an Projekten welche auf Basis von Merkmalen des Gesichts Prognosen über die Lebenserwartung erstellen, aber auch an Projekten, welche Facial Recognition mit den Aufnahmen von Überwachungskameras kreuzen, um mögliche Einbrüche und Straftaten vorherzusagen.

Wie man anhand dieser Beispiele sieht, erreichen die Anwendungsgebiete von Data Sciene, Analytics und Machine Learning mittlerweile eine erstaunliche Breite in ihren Einsatzgebieten und werden auch weiterhin vermehrt für eine Zukunft sorgen, die abwechselnd zwischen erstaunlich und gruselig schwankt.

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