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Global Interlacing ist ein US-Amerikanisches Big Data Unternehmen, welches aus dem Silicon Valley stammt und eng mit der UC Berkeley und der Prometheus Society in Verbindung steht. Data Analytics und Artificial Intelligence sind die Werkzeuge von morgen!

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Predictive Analytics

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    • Startaufstellungen, Verbrechen, Wahlen: Die ungewöhnlichen Anwendungsfälle für Predictive Analytics
Dez, 05
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In den letzten Jahren haben Unternehmen aus allen Branchen gelernt, die Leistungsfähigkeit von Daten zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen und ihre Geschäfts- und Marketingpläne zu gestalten. Immer mehr Führungskräfte der C-Suite haben auch damit begonnen, Predictive Analytics-Tools einzusetzen, um die riesigen Datenmengen zu durchsuchen und die Entscheidungsfindung in der Zukunft voranzutreiben. Forbes erwartet, dass die Softwareanwendungen für Predictive Analytics in den USA auf fast 3,5 Milliarden US-Dollar anwachsen werden, und die globalen Ausgaben für Big Data und Predictive Analytics werden bis zum Jahresende voraussichtlich auf fast 120 Milliarden US-Dollar ansteigen.

Predictive Analytics wird jedoch nicht nur zur Vorhersage von Geschäftsergebnissen eingesetzt. Ihre Anwendung hat sich auf die Vorhersage von Elementen ausgeweitet, die den Alltag der Verbraucher berühren – von der Startaufstellung eines Teams über tödliche Gesundheitsprobleme bis hin zur Identifizierung, wo ein Verbrechen am ehesten stattfindet. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Predictive Analytics heute eingesetzt wird.

 

Sport

Die Orlando Magic der NBA nutzen Predictive Analytics, um den Umsatz zu verbessern und Startaufstellungen zu bestimmen. Durch den Einsatz der Technologie analysierte das Unternehmen den Ticketverkauf sowie die Team- und Spielerleistung. Infolgedessen konnte das Team zwei neue Kundenprodukte für zwei verschiedene Segmente von Magic-Fans entwickeln, die ihren Bedürfnissen besser gerecht werden.

Die Prämisse der Analytik im Sport ist sicherlich nicht neu. Die Verwendung von Analytik durch die Oakland Athletics, um ein wettbewerbsfähiges Baseballteam trotz eines kleinen Budgets zusammenzustellen, wurde im Buch Moneyball angekündigt: The Art of Winning an Unfair Game und wurde sogar in einem großen Kinofilm, Moneyball, gezeigt.

 

Gesundheitswesen

Anstatt einem Benutzer einfach Informationen über vergangene Probleme zu präsentieren, wird mit Hilfe von Predictive Analytics die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ergebnisses basierend auf Mustern in den historischen Daten geschätzt. Auf diese Weise können Unternehmen Personen mit erhöhtem Risiko für die Entwicklung chronischer Erkrankungen im Frühstadium der Erkrankung identifizieren und die Chancen erhöhen, Patienten dabei zu unterstützen, langfristige Gesundheitsprobleme zu vermeiden, die kostspielig und schwierig zu behandeln sind. An der University of Pennsylvania half ein prädiktives Analysetool, das maschinelles Lernen und elektronische Gesundheitsdaten nutzt, Patienten auf dem richtigen Weg für schwere Sepsis oder septischen Schock 12 Stunden vor Beginn der Erkrankung zu identifizieren.

 

Investments/Wall-Street

Das neue datengetriebene Paradigma, das durch alternative Datenquellen sowie High-Performance-Computing und Predictive Analytics angetrieben wird, bietet einen robusteren Rahmen für die Erstellung datengetriebener Anlagethemen. Daten – von Satellitenbildern von Interessengebieten, automatisierten Drohnen, Personenzählsensoren, Containerschiffspositionen, Kreditkartentransaktionen, Jobs und Entlassungen, Handys, Social Media, Nachrichtenartikel, Tweets und Online-Suchanfragen – sind heute das wertvollste Gut der Wall Street. Die Anwendung von Predictive Analytics auf diese alternativen Datenquellen kann helfen, Erkenntnisse zu entdecken und zu kontextualisieren, die bessere Vorhersagen ermöglichen.

 

Smart Cities

Die Städte verwenden Analysen, um vorherzusagen, wo Verbrechen wahrscheinlich aufgrund historischer und geografischer Daten stattfinden werden; um die Ergebnisse der Infrastruktur zu kartieren; um die Anzahl der Personen, die mit öffentlichen Verkehrsmitteln reisen, vorherzusagen und sicherzustellen, dass sie effektiv funktionieren; und um es den Stadtplanern zu ermöglichen, zu sehen, wo diese Wachstumsbereiche wahrscheinlich sind, um die Einrichtungen zu verbessern, um dies zu ermöglichen. Städte verwenden sogar Predictive Analytics, um gefährdete Kinder zu identifizieren.

 

Wahlen

Predictive Analytics und The Voice of the Customer, die den Erfolg neuer Produkte für die weltweit führenden Einzelhändler nachweislich genau vorhersagen, werden nun genutzt, um die Ergebnisse der US-Zwischenwahlen in wichtigen Schlachtfeldern zu prognostizieren. So wie sich die Präferenzen der Verbraucher für Produkte im Laufe der Zeit ändern, zeigen prädiktive Analysen, wie sich die Vorlieben der Bevölkerung an Kandidaten im Laufe der Zeit ändern, wenn sich die Wahlen nähern.

Daten ermöglichen es den Kandidaten, mehr über definierte Wählersegmente zu erfahren und die Stimmen zu beeinflussen. In Obamas Wiederwahlkampagne 2012 wurde ein “targeted sharing”-Tool geschaffen, und mehr als 1 Million Obama-Anhänger haben sich für die Facebook FB -1,25% App angemeldet. Dies gab der Kampagne die Erlaubnis, sich die Freundeslisten anzusehen. Die Kampagne nutzte die Daten dieser App, um die “Friend-to-Friend-Kommunikation” zu fördern, nachdem sie verstanden hatte, dass Menschen eher auf Handlungsaufforderungen ihrer Freunde reagieren. Es wurde mit dem Cambridge Analytica-Skandal verglichen, aber wie in diesem U.S. News & World Report Brief erwähnt, wurde nicht davon ausgegangen, dass die Daten ohne entsprechende Zustimmung verwendet wurden.

Vor kurzem verkündete das republikanische nationale Komitee ein neues Programm, das RNC Wähler-Scores genannt wurde, das Wählerdateien verwendet, um festzustellen, welche Wähler am ehesten wen wählen würden, welche Ausgaben ihnen zu wichtig sind und wie ein republikanischer Anwärter ihre Stimmen gut gewinnen kann. Die Wählerdaten reichen von dem, der Hörbücher kauft, bis hin zu den Arten von Autos, die im Besitz von Autos sind, und der Branche, in der die Wähler beschäftigt sind. Der RNC verwendet die Informationen, um das Ergebnis der Wahlen vorherzusagen und Kampagnen mitzuteilen, an welche Personen in ihren Distrikten sie sich wenden sollen. Das Programm war erfolgreich, mit den gesammelten Daten, die es dem RNC ermöglichten, eine Colorado-Wahl innerhalb von 1 Prozent und eine Georgia-Wahl innerhalb von .001 Prozent genau vorherzusagen. Daten helfen der Partei auch zu entscheiden, welche Gebiete des Landes sowie die einzelnen Staaten den größten Personalbedarf haben.

Viele mögen immer noch glauben, dass Big Data und Predictive Analytics nur Schlagworte sind, die keinen wirklichen Wert haben. Unternehmen, die Strategien für die Bereitstellung haben, sehen jedoch echte Ergebnisse, und sie sparen Zeit, Geld und Ressourcen. Während ich viel über den Erfolg der Predictive Analytics im Einzelhandel für eine optimierte Produktauswahl, Preisgestaltung, Planung und Vermarktung gesprochen habe, sehen auch Unternehmen in anderen Bereichen große Erfolge.

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