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.
Sollten Sie Unterstützung bei einem Big Data Projekt benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.
Prädiktive Analyse: Vorteile für Unternehmen
Predictive Analytics Methoden verschaffen Unternehmen klare Konkurrenzvorteile, die man nicht unterschätzen sollte. Prädiktive Analyse kann einem Unternehmen ermöglichen die Lage des Marktes in jedem Moment genauer als die Konkurrenten abschätzen und dadurch in jeder Situation optimaler zu handeln. Die Vorteile dabei liegen auf der Hand.
Predictive Analytics Methoden sind systematisch und basieren auf Daten sowie verschiedenen mathematischen und statistischen Methoden. Prädiktive Analyse bietet somit eine Möglichkeit, fundierte Vorhersagen zu treffen, die auf einer soliden Datengrundlage beruhen.
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.
Wie funktioniert Predictive Analytics?
Prädiktive Analyse besteht aus drei Schritten:
1. Datenerhebung
Es gibt zwei Gruppen der Daten für Prädiktive Analyse: interne und externe Daten.
Interne Daten sind die Unternehmensdaten: Umsatz, Kosten usw. Der Vorteil dieser Daten besteht darin, dass sie leicht zugänglich sind. Gleichzeitig beziehen interne Daten sich aber wirklich nur auf ein konkretes Unternehmen. Wenn man ausschließlich interne Daten für die Erstellung des Modells nutzt, sind die Vorhersagen des Modells wegen geringer Datenmenge ungenau. Deswegen ergänzt man die internen Daten durch externe Daten.
Zu den externen Daten gehört eine große Menge von verschiedenen Kennzahlen wie z.B. Wetter, Aktienkurse, politische Entscheidungen, Marktprognosen und vielen mehr. Heutzutage gibt es viele offene Datenbänke mit großen Datensätze zu den verschiedensten Themen. Die externen Daten müssen dabei aber sorgfältig auswählt werden: Nur die Daten, die die Vorhersagekraft des Modells erhöhen, sollten für die Analyse und Modellierung verwendet werden.
2. Datenanalyse
Der zweite Schritt der prädiktiven Analyse ist Data Mining: die Anwendung von computergestützten statistischen und mathematischen Methoden, um so viele verborgene Zusammenhänge und Informationen wie möglich in den Daten zu entdecken. Dazu gehören z.B. verschiedene Klassifizierung und Modellierungsmethoden, Clustering oder sequential Association.
3. Predictive Modelling
In diesem Schritt ist es wichtig, die Fragestellung für die Prädiktive Analyse genau zu definieren: Was genau möchte man prognostizieren? Was ist das Vorhersagefenster? Basierend darauf wird ein passendes statistisches Modell ausgewählt.
Es gibt zwei große Gruppen der predictive Analytics Methoden: Supervised und unsupervised Learning. Beide basieren auf statistischer Theorie und sind mit den Themen predictive AI und Big Data eng verknüpft.
Welche Methoden braucht man für Predictive Analytics im Zusammenhang mit Big Data?
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. Für die Erzeugung eines Datenmodells, das Predictive Modeling, stehen diverse Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) in Kombination mit Methoden des Maschinellen Lernens (ML) und der Statistik als Software zur Verfügung. Alles, was dabei hilft, effizient die Zukunft vorherzusagen.
Big Data Predictive Analytics vereint hierzu Data Mining Methoden für die Zukunftsprognose mit den performanten Verfahren der Big Data Analytics wie NoSQL-Datenbanken, Hadoop, MapReduce und Apache Spark.
Besonders weit verbreit sind dabei die Technologien Hadoop und Apache Spark.
Hadoop vs. Spark: Wo liegt der Unterschied?
Hadoop und Spark sind zwei Technolgien die gut geeignet sind um unterschiedliche Bereiche von Big Data abdecken. Hadoop ist historisch als Datenspeicher gewachsen. Spark eignet sich dahingegen besonders zur Processing Engine, Die folgende Tabelle listet die wichtigsten Unterschiede zwischen Hadoop und Spark auf:
| Hadoop MapReduce: Daten speichern 
| Spark: Daten verarbeiten
| |
| Geschwindigkeit | Wurde für sehr große Datenmengen entwickelt, ist schneller als traditionelle Systeme | Ca. 100x schneller als MapReduce im Arbeitsspeicher und ca. 10x schneller auf dem Festplattenspeicher |
| Programmiersprache | Geschrieben in Java | Geschrieben in Scala |
| Funktionalität | Batch Processing von Daten | Batch, real-time, interaktive, iterative und grafische Verarbeitung von Daten |
| Speicherung der Daten | Streng Datei-basiert | In-Memory Speicherung von Daten |
| Resource Management | YARN | Standalone Cluster |
| Datenaufbereitung Modell | Aufgabe wird als Ganzes zuerst bewertet und kann dadurch optimiert werden – weiterer Geschwindigkeitsgewinn | |
| Besondere Vorteile | Einfache Handhabung durch high-level Programmiersprachen | |
| Spark ist nicht dazu gedacht, Hadoop zu ersetzen, sondern dessen Funktionalitäten zu erweitern. Spark ist kein direktes Äquivalent für die relationale Datenbank-Systeme und unterstützt die ACID Eigenschaften nicht. Der Hauptvorteil von Spark ist seine Geschwindigkeit, die auf bestehenden System wie Hadoop sehr hohe Performance-Vorteile bringt. |
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. Daher erfordert der Einsatz von Predictive Analytics unbedingt die Expertise von erfahrenen Fachleuten.
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.
Predictive Analytics findet Einsatz in vielen Geschäftsbereichen
Mindestens 50 % allen Unternehmen haben predictive AI (Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz) in zumindest einer Unternehmensfunktion implementiert. Diese Zahl wird in den kommenden Jahren vermutlich noch weiter wachsen.
Prädiktive Analyse stellt ein neuen und komplexen, aber sehr mächtigen Data Science Bereich dar. Dank predictive AI kann man fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Man kann sich besser auf unvorhergesehene Situationen vorbereiten und die Effizienz des gesamten Unternehmens steigern.