Prädiktive vs. präskriptive Analysen: Ein praktischer Leitfaden für den Einsatz

In der Welle der digitalen Transformation verlassen sich Unternehmen zunehmend auf Daten und Analysen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Märkte zu verstehen und Abläufe zu optimieren. Rasante Fortschritte in der künstlichen Intelligenz beschleunigen die Entwicklung von Analysefähigkeiten, und zwei Schlüsselbereiche – prädiktive Analyse und präskriptive Analyse – werden zentral für intelligente Entscheidungsfindung. Obwohl diese beiden Ansätze oft zusammen diskutiert werden, unterscheiden sie sich grundlegend in Zweck, Funktion und Anwendungsfällen. Dieser Artikel erklärt systematisch die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen ihnen und zeigt, wie intelligente Tools wie Excelmatic helfen können, beide Methoden koordiniert anzuwenden.

Was sind prädiktive und präskriptive Analyse?

Prädiktive Analyse ist ein Ansatz, der historische Daten und statistische Modelle verwendet, um probabilistische Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Sie beantwortet die Frage "Was wird wahrscheinlich passieren?" und hilft Organisationen, die Richtung in unsicheren Umgebungen vorherzusehen.

Präskriptive Analyse geht weiter: Über die Vorhersage möglicher Ergebnisse hinaus berücksichtigt sie Geschäftsziele, Randbedingungen und verfügbare Ressourcen und generiert konkrete Handlungsempfehlungen. Sie beantwortet die Frage "Was sollten wir tun?" und zielt darauf ab, den besten Handlungsweg aus mehreren machbaren Optionen zu empfehlen.

Wie funktionieren prädiktive und präskriptive Analyse?

Obwohl ihre Endziele unterschiedlich sind, teilen prädiktive und präskriptive Analyse einen gemeinsamen Data-Science-Workflow. Beide beginnen mit Daten und verlassen sich auf Modelle – das ist ihre grundlegendste Gemeinsamkeit.

Erstens sind Daten der gemeinsame Ausgangspunkt.

Egal, ob Sie den Produktverkauf von morgen prognostizieren oder die optimalen Lieferrouten für nächsten Monat planen – die Analyse muss auf hochwertigen historischen und aktuellen Daten aufbauen. Diese Daten können strukturierte Transaktionsaufzeichnungen, Echtzeit-Sensormesswerte und unstrukturierte Quellen wie Kundenbewertungen oder Stimmungen in sozialen Medien umfassen.

Zweitens ist die Modellierung der gemeinsame Kern.

Sobald die Daten aufbereitet sind, besteht der nächste Schritt darin, Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten. Egal, ob klassische statistische Verfahren (wie lineare Regression oder Zeitreihenanalyse) oder komplexere maschinelle Lernalgorithmen (wie Random Forests oder neuronale Netze) verwendet werden – das Ziel ist es, zuverlässige Muster und Zusammenhänge aus historischen Daten zu extrahieren.

Die grundlegende Kluft liegt im letzten Schritt des Prozesses: der Ausgabe und der Entscheidungsschleife.

Die prädiktive Analyse ist weitgehend abgeschlossen, sobald sie eine Wahrscheinlichkeit oder Trendprognose liefert. Die präskriptive Analyse geht weiter, nimmt diese Prognose und speist sie zusammen mit Geschäftsrandbedingungen (Budget, Lagerkapazität, Vorschriften) und -zielen (Gewinn maximieren, Kosten minimieren) in Optimierungs- und Simulations-Engines ein. Durch die Berechnung von "Wenn...dann..."-Szenarien erzeugt sie nicht "was passieren wird", sondern "was getan werden sollte".

Kernunterschiede: Prädiktive vs. präskriptive Analyse

Um den Unterschied zwischen diesen "Zwillingsgeschwistern" klarer zu machen, sehen wir uns ein anschauliches Beispiel an: Stellen Sie sich einen Online-Händler vor.

Prädiktive Analyse könnte identifizieren, dass Kunden, die Windeln kaufen, eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, innerhalb des nächsten Monats Babynahrung zu kaufen. Ihre Erkenntnis wäre: "Kundengruppe A hat eine 65%ige Chance, in den nächsten 30 Tagen Babynahrung zu kaufen."

Präskriptive Analyse führt diese Erkenntnis weiter. Sie kombiniert die Prognose mit aktuellen Lagerbeständen an Babynahrung, Lagerkosten, dem Budget und der Marge für verschiedene Werbeaktionen und mögliche Versandoptionen. Durch Optimierung könnte sie empfehlen: "Senden Sie innerhalb von 24 Stunden einen personalisierten 'Windeln + Babynahrung Bundle mit 20% Rabatt'-Gutschein an Kundengruppe A und versenden Sie aus dem lokalen Lagerhaus. Dies wird voraussichtlich den Cross-Sales um 20% steigern und gleichzeitig die Logistikkosten pro Artikel senken."

Wann prädiktive vs. präskriptive Analyse verwenden

Das Verständnis des Unterschieds ermöglicht es Ihnen, den richtigen Ansatz für spezifische Geschäftsszenarien zu wählen.

Prädiktive Analyse

Szenarien, bei denen prädiktive Analyse priorisiert werden sollte, konzentrieren sich typischerweise auf Risikosignale, Trenderkennung und Bedarfserfassung:

• Prädiktive Wartung: Ein Betriebsteam analysiert historische Server-CPU-Auslastung, um Ressourcenengpässe in den kommenden Tagen vorherzusagen und im Voraus hochzuskalieren, um Ausfälle zu vermeiden.
• Umsatz- und Nachfrageprognose: Einzelhändler verwenden Jahre vergangener Verkaufsdaten, um die Nachfrage nach Produktkategorien für das nächste Quartal vorherzusagen und so Beschaffungsbudgets zu informieren.
• Kredit- und Risikobewertung: Finanzinstitute modellieren vergangenes Kreditnehmerverhalten, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu schätzen und Kreditentscheidungen zu treffen.
• Kundenabwanderungswarnung: Telekommunikationsunternehmen analysieren Anruf-, Daten- und Support-Interaktionsmuster, um Kundensegmente mit hohem Abwanderungsrisiko zu identifizieren.

Präskriptive Analyse

Szenarien, die präskriptive Analyse erfordern, beinhalten komplexe Entscheidungen, bei denen eine optimale Lösung unter mehreren Randbedingungen gefunden werden muss:

• Dynamische Preisgestaltung und Ertragsmanagement: Fluggesellschaften passen Tarife in Echtzeit basierend auf prognostizierter Nachfrage, Konkurrenzpreisen und verbleibenden Sitzen an, um den Gesamtertrag zu maximieren.
• Personalisierte medizinische Behandlungspläne: In pharmazeutischen Dienstleistungen sagt das System nicht nur vorher, wie ein Medikament bei einem Patienten wirken könnte (Prädiktion), sondern kombiniert auch genetische Daten, Leber-/Nierenfunktion und Medikamenteninteraktionsbeschränkungen, um das spezifische Medikament, die Dosis und den Zeitpunkt zu empfehlen (Präskription).
• Optimierung des Lieferkettennetzwerks: Angesichts von Kundenzustellfristen entscheiden, welches Lager eine Bestellung erfüllen und welcher Spediteur verwendet werden soll, um die gesamten Transport- und Lagerkosten zu minimieren.
• Marketing-Ressourcenallokation: Bei einem festen Marketingbudget bestimmen, wie die Ausgaben auf Kanäle (soziale Medien, Suchmaschinen, E-Mail) verteilt und personalisierte Nachrichten gestaltet werden sollen, um die Kapitalrendite zu maximieren.

Kurz gesagt: Wenn Ihre Frage lautet "Wenn die Dinge so weitergehen, was wird passieren?", verwenden Sie prädiktive Analyse. Wenn sie zu "Angesichts der Randbedingungen, was sollte ich tun, um das beste Ergebnis zu erzielen?" wird, ist präskriptive Analyse die Antwort.

Implementierung von prädiktiver und präskriptiver Analyse mit Excelmatic

Die Umsetzung von Theorie in die Praxis erfordert leistungsstarke Tools. Excelmatic ist eine KI-gestützte moderne Analyseplattform, die mit intuitiven Interaktionen und starker Intelligenz die Hürde für die Durchführung sowohl prädiktiver als auch präskriptiver Analysen erheblich senkt.

1. Schritt eins: Einheitliche Datenaufbereitung und -hochladen

Welche Analyse Sie auch planen, sie beginnt mit sauberen, strukturierten Daten. Sie können .xlsx- oder .csv-Dateien direkt in Excelmatic hochladen oder die integrierte Bild-/PDF-zu-Excel-Funktion verwenden, um unstrukturierte Berichte schnell in analysierbare Datensätze umzuwandeln. Dies schafft die gemeinsame Datenbasis für die nachgelagerten Arbeiten.

2. Schritt zwei: Starten Sie die intelligente Analyse, indem Sie Ihre Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben

Dies ist der Schlüsselvorteil von Excelmatic. Sie müssen keinen komplexen Code schreiben – beschreiben Sie einfach Ihr Analyseziel im Dialogfeld.

Für prädiktive Analyse: Geben Sie Anweisungen wie "Basierend auf täglichen/monatlichen Bestelldaten von Januar bis November dieses Jahres prognostizieren Sie den Gesamtumsatztrend für die nächsten drei Monate und geben Sie separate Vorhersagen nach Produktkategorie und Kundenregion. Identifizieren Sie die am schnellsten wachsenden Produkte und Regionen und erklären Sie die Begründung hinter der Prognose" ein. Die KI wird Ihre Absicht ableiten, automatisch geeignete Zeitreihen- oder Regressionsmodelle auswählen und Prognosediagramme sowie narrative Interpretationen generieren.

Für präskriptive Analyse: Geben Sie komplexere, randbedingungsgesteuerte Anweisungen, zum Beispiel: "Angenommen, wir haben nächsten Monat ein Werbebudget von 100.000 $, das auf vier Regionen (Ostchina, Südchina, Nordchina, Westen) verteilt werden muss, mit dem Ziel, den Gesamtumsatz zu maximieren. Bitte geben Sie den optimalen Budgetzuweisungsplan basierend auf der historischen Umsatzleistung, dem Wachstumspotenzial und dem Produktkategoriebeitrag jeder Region an." Die KI wird Optimierungsalgorithmen aufrufen, verschiedene Zuweisungsszenarien simulieren und einen empfohlenen Plan liefern.

3. Schritt drei: Überprüfen, verfeinern und Entscheidungsszenarien simulieren

Sie können weiterhin Folgefragen stellen, um die Analyse zu verfeinern, andere Visualisierungen anzufordern oder die Ergebnisse auf einem Dashboard für klarere Visualisierung zu platzieren.

4. Schritt vier: Einen umsetzbaren Erkenntnisbericht generieren

Wenn die Analyse abgeschlossen ist, kann Excelmatic mit einem Klick einen zusammenfassenden Bericht mit wichtigen Prognose-Diagrammen und konkreten Handlungsempfehlungen generieren. Dieser Bericht ist bereit, mit Ihrem Team geteilt zu werden, und verwandelt Datenerkenntnisse in klare Entscheidungsbegründungen und eine Liste umsetzbarer Aufgaben – und schließt so den Kreis von der Analyse zur Aktion.

Durch diese Schritte vereint Excelmatic die Erkenntnisse der prädiktiven Analyse mit der Entscheidungsfähigkeit der präskriptiven Analyse in einem reibungslosen Workflow und ermöglicht es Geschäftsanwendern, fortgeschrittene Analysen durchzuführen, ohne Data Scientists sein zu müssen.

Fazit: Die Zukunft von prädiktiver und präskriptiver Analyse

Prädiktive Analyse sagt uns, "wohin der Wind weht"; präskriptive Analyse leitet uns an, "wie wir die Segel setzen sollen". Sie sind keine Ersatzmittel, sondern ergänzende, fortschreitende Werkzeuge für intelligente Entscheidungsfindung. In einer datengesteuerten Welt werden Unternehmen, die beide beherrschen, nicht nur in der Erkenntnis führen, sondern auch einen Vorteil in der Umsetzung gewinnen.

Excelmatic ist darauf ausgelegt, diese beiden Fähigkeiten zusammenzubringen und Organisationen zu helfen, in unsicheren Umgebungen weiter zu sehen und selbstbewusster zu handeln. Ob Sie mit der Prädiktion beginnen, mit der Präskription enden oder beides parallel ausführen – es kann Ihrem Entscheidungssystem intelligente Kraft verleihen.

Nehmen Sie die Vorhersage an, machen Sie die Vorschrift zu Ihrer Praxis und lassen Sie Daten zu Ihrem echten Entscheidungsmotor werden.

Machen Sie Analysen intelligenter und Entscheidungen präziser – beginnen Sie mit Excelmatic.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

**F: In was sollte mein Unternehmen zuerst investieren: prädiktive