Heutzutage wünscht sich fast jedes Unternehmen Predictive Analytics-Fähigkeiten. Dies hängt mit dem gestiegenen Interesse an Big Data und künstlicher Intelligenz zusammen.
Jüngsten Umfragen zufolge glauben mehr als 90 Prozent der Unternehmen, dass Predictive Analytics entscheidend für ihren zukünftigen Erfolg sein wird.
Nur ein Viertel bis ein Drittel der Befragten nutzt die Tools jetzt. Ein Teil des Problems könnten die Schwierigkeiten bei der Auswahl der richtigen Technologie für Ihre Anforderungen sein. Ein überstürzter Kauf, um mit den Trends der prädiktiven Datenanalyse Schritt zu halten, ist ein sicherer Weg, um am Ende ein teures Tool zu erhalten, das hinter den Erwartungen zurückbleibt. Wie wählen Sie die richtigen Predictive-Analytics-Tools für Ihre Anforderungen aus? Experten empfehlen Unternehmen, den Prozess der Auswahl von Predictive-Analytics-Tools mit der Definition ihrer Anforderungen zu beginnen. Sehen wir uns in diesem Artikel die beste kostenlose und Open-Source-Software und -Tools für Predictive Analytics an.
Was sind Predictive Analytics Tools?
Predictive Analytics Tools werden verwendet, um aktuelle und vergangene Daten auszuwerten, um Kunden, Waren und Partner besser zu verstehen. Man kann sie auch nutzen, um potenzielle Gefahren und Chancen zu erkennen. Predictive-Analytics-Plattformen sind in der Regel sehr komplexe Produkte, die hohe Fachkenntnisse erfordern, um sie effektiv zu nutzen.
Predictive Analytics kann ein äußerst effektives Werkzeug in den Händen von erfahrenen Datenanalysten und Datenwissenschaftlern sein. Es kann zum Beispiel den Lebenszeitwert eines Kunden berechnen; prognostizierter Umsatz für das nächste Quartal; oder vorherzusagen, welches Produkt ein Online-Käufer wahrscheinlich als nächstes kaufen wird.
Predictive-Analytics-Tools machen diese Analysen für Unternehmen erheblich einfacher und zugänglicher. Sie verringern den manuellen Aufwand, unterschiedliche Datenquellen zu einzelnen Analysen zusammenzuführen. Predictive-Analytics-Tools können einige sich wiederholende Analysen standardisieren oder sogar automatisieren. Intelligente Analyse-Engines können auch neue oder Ad-hoc-Analysen für technische und geschäftliche Analysten gleichermaßen zugänglicher machen. Diese Tools verringern die Eintrittsbarriere für viele nicht spezialisierte Benutzer, obwohl dies nicht für alle Analyseplattformen gilt.
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics untersucht, verarbeitet und aggregiert historische Daten, bevor verschiedene prädiktive Modellierungstechniken angewendet werden, um wahrscheinliche zukünftige Ereignisse zu antizipieren. Predictive Analytics hilft Einzelpersonen und Organisationen dabei, besser zu verstehen, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird, basierend auf dem, was in der Vergangenheit passiert ist.
Dies ist eine der fortschrittlichsten Arten von Business Analytics. Es fällt in die folgenden Analysekategorien, die Organisationen angeboten werden:
- Beschreibende Analytik: Es bietet eine Echtzeit-Momentaufnahme dessen, was gerade passiert. Aktuelle Aktienkurse sind ein Beispiel für descriptive Analytics.
- Diagnostische Analytik:Diese Analysen helfen dabei, zu erklären, warum oder wie etwas passiert ist oder gerade passiert.
- Predictive Analytics: Diese Analysen verwenden beschreibende oder diagnostische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
- Prescriptive Analytics: Diese helfen bei der Anleitung, was getan werden sollte, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Predictive Analytics überschneidet sich häufig mit Prescriptive Analytics oder entwickelt sich zu Prescriptive Analytics. Man kann Predictive Analytics auch verwenden, um andere Geschäftsentscheidungen vorschreibend zu informieren, entweder durch standardisierte Berichterstattung oder strategische Ad-hoc-Analysen.
Die Bedeutung guter Daten
Gute Daten sind die Grundlage für gute Vorhersageergebnisse. Um beispielsweise Vorhersagen darüber zu treffen, was Kunden wahrscheinlich in Zukunft kaufen werden, sind detaillierte Daten darüber erforderlich, was sie zuvor gekauft haben, Eigenschaften von gekauften Produkten und so weiter.
Vorhersagemodelle werden unter Verwendung von Techniken wie Regressionstests, Entscheidungsbäumen oder anderen Methoden erstellt, um den Grad der Korrelation zwischen Variablen zu messen, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen, vorausgesetzt, dass ausreichend hochwertige Daten verfügbar sind. Predictive-Analytics-Tools verwenden häufig Big Data, um fundiertere und genauere Vorhersagen und Bewertungen zu treffen, die über den Rahmen manueller Analysen hinausgehen.
Business Intelligence vs. Predictive Analytics
Predictive-Analytics-Tools sind eng mit Business Intelligence verwandt und werden manchmal als Teil des BI-Universums angesehen. Der Unterschied zwischen BI und Predictive Analytics besteht darin, dass BI typischerweise als deskriptiv angesehen wird, dh betrachtet, was in der Vergangenheit passiert ist. Predictive Analytics ist der Prozess, versteckte Muster in Daten zu entdecken und komplexe mathematische Modelle zu verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Der Aufstieg von Big-Data-Plattformen wie z Hadoop und hochschnelle In-Memory-Analytics-Produkte haben dazu geführt, dass die Unterschiede zwischen Big Data und Predictive Analytics teilweise verwischt wurden.
Softwarevergleich für Predictive Analytics
Beachten Sie beim Vergleich von Predictive-Analytics-Tools und -Software Folgendes:
- Nutzerbasis:
Wer werden die Hauptnutzer des Predictive-Analytics-Tools sein? Handelt es sich um Geschäftsanwender oder um technische Spezialisten wie Data Scientists? Die primäre Benutzerbasis wird die erforderliche Zugänglichkeit/Benutzerfreundlichkeit für jedes Produkt beeinflussen, da geschäftliche Benutzer wahrscheinlich weniger technische Methoden zur Interaktion mit den Analysen benötigen werden.
- Integration:
Auf welche Datenquellen soll das Produkt zugreifen können? Wo und wie werden Analysen eingesetzt und an welche anderen Systeme soll das Produkt Daten senden? Überlegen Sie, welche vorhandenen Tools die Organisation verwendet, und vergleichen Sie diese dann mit dem, in das sich das Produkt nachweislich integrieren lässt.
Die Preise für Predictive-Analytics-Tools können von kostenlosen Open-Source-Optionen bis hin zu maßgeschneiderten Unternehmensplattformen reichen, die Tausende von Dollar pro Benutzer kosten. Organisationen hingegen erhalten die Anpassung und Benutzerfreundlichkeit, für die sie bezahlen. Sobald der Anwendungsfall, die Benutzerbasis und die erforderlichen Funktionen bestimmt wurden, stellen Sie sicher, dass die Preisstruktur jedes Produkts mit Ihrem spezifischen Anwendungsfall übereinstimmt.
- Preisdaten:
Einige bekannte etablierte Produkte kontrollieren den Löwenanteil des Marktes, und diese Tools sind viel teurer als neuere Upstart-Produkte mit einem viel kleineren Marktanteil. Eines der führenden Produkte in dieser Kategorie kostet mehr als 5,000 US-Dollar pro Benutzer. Neuere, weniger bekannte Produkte kosten in der Regel nur einen Bruchteil des Preises von Marktführern.
Die kostenlose Open-Source-Programmiersprache R verfügt über mehr als 3,000 von der Community entwickelte Predictive Analytics-Tools, kann jedoch schwierig zu verwenden sein, da sie codebasiert ist und keinen visuellen Drag-and-Drop-Arbeitsbereich hat.
Die 16 besten Predictive-Analytics-Tools und -Software
#1. Cloudbasierte SAP-Analytics
SAP Analytics Cloud kombiniert Planung, Business Intelligence und Predictive Analytics als einheitliche Cloud-basierte Plattform, die Visualisierung, Planung und Vorhersage in einem einzigen Tool ermöglicht. Es basiert auf der blitzschnellen SAP Cloud Platform und lässt sich nahtlos integrieren.
#2. RStudio
RStudio ist eine modulare Data-Science-Plattform, die Open-Source- und kommerzielle Produkte kombiniert. Nach Angaben des Anbieters werden seine Open-Source-Angebote wie die RStudio IDE, Shiny, Markdown und die vielen Pakete im Tidyverse von Millionen von Datenwissenschaftlern weltweit verwendet, um…
#3. IBM SPSS
SPSS Statistics ist ein Softwareprogramm zur statistischen Analyse. Es ist jetzt offiziell als „IBM SPSS Statistics“ bekannt. Man kann die begleitenden Tools derselben Familie für die Erstellung und Bereitstellung von Umfragen (IBM SPSS Data Collection), Data Mining (IBM SPSS Modeler) und Textvorhersageanalysen verwenden.
#4. Alteryx
Alteryx strebt danach, ein Startpunkt für Durchbrüche in der Automatisierung zu sein. Ob es um die persönliche Entwicklung, das Erreichen transformativer digitaler Ergebnisse oder schnelle Innovationen geht, der Anbieter verspricht den Benutzern konkurrenzlose Ergebnisse. Alteryx kombiniert Analytics, Data Science und Prozessautomatisierung in einem nahtlosen System.
#5. MicroStrategy-Analytics
MicroStrategy Analytics ist eine Plattform für Business Analytics und Mobilität in Unternehmen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die automatische Big-Data-Analyse und -Berichterstattung, Datenerkennung und -visualisierung, digitale Sicherheitsnachweise und die Unterstützung mobiler Geräte.
#6. Anakonda
Anaconda ist eine Open-Source-Python-Verteilungs-/Datenermittlungs- und Predictive-Analytics-Plattform.
#7. Logi Analytics
Logi Analytics ist eine Analyseplattform auf Entwicklerniveau für Anwendungsteams, die geschäftskritische Anwendungen schnell erstellen, bereitstellen und warten müssen. Es unterstützt das eingebettete Modell und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Unternehmen wertvolle, langlebige Anwendungen entwickeln. …
#8. SAS Advanced Analytics
SAS Advanced Analytics ist die Suite von Anwendungen und Modulen des Unternehmens für fortgeschrittene statistische Analysen und prädiktive Modellierung. Produkte aus der Suite sind à la carte oder in Bundles erhältlich, wie z. B. SAS Analytics Pro, das eine Alternative zu Mixing-and-Matching-Software bietet…
#9. Magellan Open Text
OpenText Magellan Analytics Suite verwendet ein umfassendes Set an Datenanalysesoftware, um Muster, Beziehungen und Trends durch Datenvisualisierungen und interaktive Dashboards zu identifizieren.
#10. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler ist eine Predictive Analytics-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, schnell genaue Vorhersagemodelle zu erstellen und Einzelpersonen, Gruppen, Systemen und Unternehmen Vorhersageinformationen bereitzustellen. Die Software wurde entwickelt, um …
#11. NICE Nexidia Predictive Behavioral Routing (früher Mattersight)
Seit der Übernahme von Mattersight Predictive Behavioral Routing durch NICE Nexidia Analytics wurde der frühere Dienst Mattersight Predictive Behavioral Routing in NICE Nexidia Analytics integriert.
#12. Palette
Panoply ist ein Cloud-basiertes, ETL-freies, intelligentes End-to-End-Datenverwaltungssystem. Es ist eine kombinierte ELT- und Data Warehouse-Software mit integrierten Visualisierungs- und Speicheroptimierungsalgorithmen.
#13. H2O
H2O.ai ist eine Open-Source-Plattform für Predictive-Analytics-Tools und maschinelles Lernen.
#14. DatenRobot
Die Enterprise-KI-Plattform von DataRobot ist als eine Lösung positioniert, die die Datenwissenschaft beschleunigt und demokratisiert, indem sie den End-to-End-Pfad von den Daten zum Wert automatisiert und es Kunden ermöglicht, KI-Anwendungen in großem Maßstab zu erstellen. DataRobot bietet eine zentralisierte Plattform, die…
#fünfzehn. Aufwändig
Bietet komplizierte Verkaufsinformationen für Fachleute, die technologische Produkte verkaufen und bewerben. Das Ziel des Anbieters ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, die richtigen Konten zu finden und jede Gelegenheit zu nutzen, um auf wertorientierte Weise eine Verbindung herzustellen. Darüber hinaus behauptet der Verkäufer, dass seine Software eine 360-Grad-Perspektive bietet…
#16. Der Wetterdienst
The Weather Company, ein IBM-Unternehmen, bietet Millionen von Einzelpersonen und Tausenden von Organisationen auf der ganzen Welt maßgeschneiderte und umsetzbare Wettervorhersagen. Auf jedem Gerät bietet das Produkt Wetterintelligenz und -analyse.
Häufig gestellte Fragen zu Predictive Analytics-Tools
Was sind Methoden der Predictive Analytics?
Datenmodellierung, maschinelles Lernen, KI, Deep-Learning-Algorithmen und Data Mining sind Beispiele für statistische Methoden der Predictive Analytics.
Was ist das beste Tool für Predictive Analytics?
IBM SPSS-Statistiken. Mit dem Predictive Analytics Tool von IBM kann man nichts falsch machen.
Wie nutzen Unternehmen Predictive Analytics?
Predictive Analytics wird verwendet, um Kundenreaktionen oder Käufe vorherzusagen und Cross-Selling-Möglichkeiten zu verbessern. Vorhersagemodelle unterstützen Unternehmen dabei, ihre profitabelsten Kunden zu gewinnen, zu halten und zu erweitern.
Was ist ein Beispiel für Prescriptive Analytics?
Waymo, das selbstfahrende Auto von Google, ist ein Paradebeispiel für Prescriptive Analytics in Aktion. Bei jeder Fahrt führt das Fahrzeug Millionen von Berechnungen durch, um zu bestimmen, wann und wohin es abbiegen muss, ob es langsamer oder schneller fahren und ob es die Spur wechseln soll – die gleichen Entscheidungen, die ein menschlicher Fahrer am Steuer trifft.
- Predictive Analytics: Definition, Beispiele und Vorteile
- Predictive vs. Prescriptive Analytics, erklärt!!! (+ Detaillierte Anleitung)
- Prescriptive Analytics: Definition, Beispiele aus der Praxis, wie es funktioniert
- Arten von Analysen: Wie man sie in jedem Unternehmen anwendet
- SAP-Buchhaltung: Was ist SAP-Buchhaltung? (+ Top-Kurse 2021)
