Präskriptive Analytik

Präskriptive Analytik geht einen Schritt weiter als prädiktive Analytik, indem sie nicht nur Vorhersagen darüber trifft, was in der Zukunft passieren könnte, sondern auch Empfehlungen dazu gibt, wie man auf diese Vorhersagen reagieren sollte, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie zielt darauf ab, optimale Entscheidungen oder Handlungen vorzuschlagen, die die besten Ergebnisse basierend auf den verfügbaren Daten und Vorhersagen liefern.

Im Gegensatz zur prädiktiven Analytik, die nur die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen einschätzt, berücksichtigt die präskriptive Analytik verschiedene Handlungsoptionen und bewertet deren Auswirkungen, um die beste Lösung zu finden.

Die wichtigsten Schritte der präskriptiven Analytik sind:

1. Datenanalyse und Vorhersage: Zunächst werden historische Daten analysiert und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse gemacht (meist durch prädiktive Modelle).
2. Optimierung: Es werden verschiedene Szenarien und Handlungsoptionen simuliert, um herauszufinden, welche Entscheidungen zu den besten Ergebnissen führen.
3. Empfehlungen: Auf Basis dieser Analysen werden konkrete Empfehlungen oder Entscheidungsrichtlinien ausgegeben, die den besten Weg zur Erreichung des Ziels aufzeigen.

Ein Beispiel für präskriptive Analytik könnte sein:

• Lieferkettenmanagement: Vorhersagen darüber, wann und wo Engpässe in der Produktion auftreten könnten, und dann konkrete Empfehlungen zur Lagerbestandsverwaltung oder Produktionsplanung, um diese Engpässe zu vermeiden.
• Personalisierung im Marketing: Nach der Analyse von Kundenverhalten und Vorhersagen, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, werden maßgeschneiderte Empfehlungen erstellt, um den Kunden zu gezielten Angeboten zu führen.

Die präskriptive Analytik nutzt häufig fortschrittliche Techniken wie Optimierung, Simulation oder künstliche Intelligenz, um die besten Handlungsoptionen zu identifizieren und zu empfehlen.