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Mit prädiktiven Analysen zu besserer IT-Performance

Was sind prädiktive Analysen?

Mithilfe von prädiktiven Analysen werden aktuelle und historische Daten untersucht, um Prognosen für die Zukunft erstellen zu können. Dabei werden Analysetechniken wie maschinelles Lernen, statistische Modelle und Data Mining verwendet, mit denen Organisationen Trends, Verhaltensweisen, künftige Entwicklungen sowie Geschäftschancen besser ermitteln können.

Organisationen können viel mehr Daten erfassen und sammeln als je zuvor. Prädiktive Analysen sind ein nützliches Tool, wenn es darum geht, Big Data für geschäftliche Einblicke und Entscheidungen zu interpretieren und zu nutzen. Um Muster und Trends erkennen und informierte Entscheidungen treffen zu können, werden große Mengen an Daten benötigt. Daher ist es kein Wunder, dass Big Data im Zentrum der prädiktiven Analysen stehen.

Für prädiktive Analysen stehen viele verschiedene Tools und Softwareanwendungen zur Verfügung, mit denen Business User und Analysten Modelle entwickeln und wertvolle Einblicke gewinnen können. Welche Analysesoftware für Ihre Organisation am besten ist, hängt von Ihren spezifischen Zielen und Use Cases ab.


Die Techniken prädiktiver Analysen

In prädiktiven Analysen wird ein Modell „geschult“, basierend auf verschiedenen Eingabevariablen Werte für neue Daten zu prognostizieren. Das Modell erkennt Beziehungen und Muster dieser Variablen und ermittelt basierend auf seinen „Lernerfahrungen“ eine prädiktive Punktzahl, mit der Risiken oder Vorteile verschiedener Bedingungen eingeschätzt werden können. Mit dieser Punktzahl wird messbar gemacht, mit welcher Wahrscheinlichkeit bestimmte Ereignisse eintreten können.

Prädiktive Analysen können sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Daten angewendet werden. Beim Data Mining (Erkennung von Mustern, Trends und Verhaltensweisen in großen Datensätzen) werden Daten aus verschiedenen Quellen, wie Data Warehouses oder Data Lakes, für die Analysen vorbereitet.

Sobald die Daten bereit sind, wird ein Modell für die prädiktive Analyse erstellt und getestet. Sobald dieses Modell „geschult“ und evaluiert wurde, kann es auch in Zukunft für die Beantwortung neuer Fragen zu ähnlichen Daten eingesetzt werden.

Zu den gängigen Techniken prädiktiver Modellierung gehören Regressionsanalysen, maschinelles Lernen, Entscheidungsbäume und vieles mehr.

Regressionsmodelle

Diese Modelle verwenden mathematische Gleichungen, um die Beziehung zwischen Variablen zu bestimmen. Diese Technik wird oft von Banken und anderen Finanzdienstleistern verwendet. So kann ein Regressionsmodell dazu genutzt werden, Kreditrisiken zu bestimmen, Kreditkartenbetrug aufzudecken und Markttrends oder die Auswirkungen neuer Richtlinien zu prognostizieren.

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind ein weiteres beliebtes Tool der prädiktiven Analytik, mit dem Zusammenhänge zwischen aufeinanderfolgenden Entscheidungen ermittelt werden. Entscheidungsbäume lassen sich auf Modelle des maschinellen Lernens anwenden. Ausgehend von einer Liste sequenzieller und hierarchischer Fragen werden kausale Zusammenhänge bestimmt, die zu einem Ergebnis führen, das auf den Eingangsdaten basiert.

Mit dem Baumformat dieses Modells lassen sich alle möglichen Ergebnisse einer Entscheidung anzeigen, indem optisch dargestellt wird, wie eine jede Entscheidung zu bestimmten Ergebnissen führt.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die natürliche Fortsetzung prädiktiver Analysen. Prädiktive Analysen basieren zwar häufig darauf, dass die Modelle von Datenwissenschaftlern und Analysten erstellt werden – die Algorithmen des maschinellen Lernens sind jedoch selbstlernend. Das heißt, sie verbessern sich mit der Verarbeitung der Daten, ohne dass sie kontinuierlich neu programmiert werden müssen.


Bessere IT-Performance mit prädiktiven Analysen

Mit prädiktiven Analysen lässt sich Ihre IT-Performance verbessern, indem Risiken erkannt und Sie über potenzielle Probleme Ihrer Infrastruktur benachrichtigt werden. So müssen die Operations-Teams nicht mehr auf Fehlerberichte warten, sondern können Probleme proaktiv ermitteln und beheben, bevor diese Ihre Umgebung beeinträchtigen. Damit wiederum sparen Sie viel Zeit und Geld.

Mithilfe von prädiktiven Analysen können Sie außerdem Sicherheitsprobleme und unerwartete Ausfallzeiten vermeiden, indem Sie alle Aktionen in Echtzeit untersuchen und Netzwerkanomalien und potenzielle Schwachstellen sofort erkennen können.

Wenn Sie prädiktive Analysen gemeinsam mit automatisierten Prozessen einsetzen, können Probleme noch schneller ermittelt, behoben und entsprechende Änderungen basierend auf den Prognosen implementiert werden.


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