Big Data Predictive Analytics bedeutet, aus den Big Data von gestern und heute Vorhersagen für morgen und übermorgen zu treffen. Während es bereits schwierig ist, aus Big Data gültige Schlussfolgerungen zu ziehen, kommen bei der Vorhersage weitere Herausforderungen hinzu. Big Data Predictive Analytics kann zuverlässig nur durch Experten durchgeführt werden.

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Welche Methoden braucht man für Predictive Analytics im Zusammenhang mit Big Data?

Big Data Predictive Analytics vereint Data Mining Methoden für die Zukunftsprognose mit den performanten Verfahren der Big Data Analytics wie NoSQL-Datenbanken, Hadoop, MapReduce und Apache Spark.

Big Data Predictive Analytics geht über die Erkennung von Mustern in großen Datenmengen hinaus und bezieht auch statistische Berechnungen, Spieltheorie, Optimierungsrechnung, statistische Modellierung, maschinelles Lernen (künstliche Intelligenz) und Simulationen mit ein. Alles, was dabei hilft, effizient die Zukunft vorherzusagen.

Novustat ist Experte für Big Data Predictive Analytics

Die Methoden der Big Data Predictive Analytics verlangen wegen der Mehrdimensionalität der Fragestellungen tief gehendes mathematisches und statistisches Know-How. Novustats Experten besitzen dieses Spezialwissen und können es in Ihr Projekt einbringen. Durch kompetente Data Mining Beratung gelingt eine möglichst zuverlässige Prognose der Zukunft.

Was macht Predictive Analytics mit Big Data schwierig?

Zunächst stellt die schiere Menge von Big Data hohe Ansprüche an die Hardware, Auswertungsmethoden und -algorithmen. Aber auch die Datenqualität ist selten optimal. Hinzu kommen die Schwierigkeiten, die Prognosen in die Zukunft immer mit sich bringen. Geht man davon aus, dass in der Zukunft dieselben Randbedingungen gelten wie bisher, dann kann man durch Extrapolation, Fourier- und Regressionsanalysen voraussehen, dass vergangene Trends sich in der Zukunft fortsetzen werden. Solche Trends können lineare Trends sein oder auch zyklische. In unserer dynamischen Welt verändern sich jedoch die Bedingungen ständig. Darum muss Big Data Predictive Analytics sowohl diese Veränderungen vorhersehen als auch deren Einfluss auf das zu beobachtende Phänomen.

Ein konkretes Beispiel: Ein Start-up hat bisher ein monatliches Umsatzwachstum von 10%. Kann man davon ausgehen, dass dieser Trend sich auch nächstes Jahr fortsetzt?

Nein, natürlich nicht. Vermutlich wird es Nachahmer des Erfolgsrezepts oder Produkts geben, sowohl bei den etablierten Firmen als auch durch neue Start-ups. Der Stand der Technik entwickelt sich weiter, so dass was heute noch innovativ ist, morgen schon serienmäßig überall eingebaut sein wird. Das Umsatzwachstum der betrachteten Firma hängt also sowohl vom Fortschritt der Wettbewerber ab als auch von der eigenen Innovationskraft. Auch diese müssen zunächst prognostiziert werden, eben auch mit Verfahren von Big Data Predictive Analytics.

Die Vorhersage ist jedoch immer nur ein Raten aufgrund der gemachten Annahmen. Es ist durchaus üblich, mehrere Szenarien auszutesten, z.B. das des besten Falles (Best Case), schlechtesten Falles (Worst Case) und des erwarteten, wahrscheinlichsten Falles. Big Data Predictive Analytics muss auch die Genauigkeit und Stabilität der Vorhersage (also Beeinflussbarkeit durch Einflussfaktoren) angeben können.

Wozu dient Big Data Predictive Analytics?

Mit Hilfe von Big Data Predictive Analytics kann eine Firma oder Organisation zukünftige Chancen und Risiken frühzeitig im Voraus erkennen. Beispielsweise aus den Daten der Kundenkarten-Datenbank kann man vorhersehen, welche Preisaktionen zukünftig bei den Kunden am beliebtesten sein werden, aus Gesundheitsdaten lassen sich für einzelne Patienten ihre Gesundheitsrisiken voraus berechnen.

Predictive Analytics mit Big Data können in allen Branchen sinnvoll eingesetzt werden: Marktforschung, Gesundheitswesen, Vorhersage von Epidemien, Finanzdienstleistungen, Sicherheit und Missbrauchsentdeckung, Verkehrs- und Städteplanung, System- und Produktionssteuerung, Klimaforschung, sogar für das Auffinden aufstrebender Sportler.