Predictive Analytics

Analyse von Daten zur Erkennung von typischen Mustern und Nutzung zur Vorhersage künftiger Ereignisse. Predictive Analytics wird immer wichtiger bei der Risiko- und Potenzialanalyse und setzt auf der Auswertung großer Datenbestände (Big Data) und Echtzeit-Monitoring auf.

Als Verkehrsteilnehmer muss man die aktuelle Situation jederzeit beurteilen: Schaffe ich es noch bei Grün über die Ampel? Wird das Kind plötzlich auf die Straße rennen? Wird bei dem parkenden Fahrzeug da vorne gerade die Fahrertüre geöffnet? – Wir sind es gewohnt, die Zukunft vorherzusagen. Wäre das nicht der Fall, dann könnten wir keinen Gegenstand fangen, uns nicht problemlos fortbewegen und keine Entscheidungen treffen.

Autonome Fahrzeuge müssen die gleichen Analysen in Bruchteilen von Sekunden anstellen und darauf basierend Entscheidungen treffen. Ein Anwendungsbereich von vielen für Predictive Analytics. Tatsächlich aber werden die Anwendungsbereiche immer vielfältiger: Sie reichen von medizinischen Prognosen über die Risikobewertung bei Finanz- und sonstigen Transaktionen bis zum Einsatz im Versicherungswesen, im Marketing und der Produktionsplanung und -steuerung, um nur einige Einsatzgebiete zu nennen.

Immer geht es darum, Algorithmen und Systeme zu entwickeln und deren Vorhersagemöglichkeiten (anders als bei menschlichen Analyse- und Prognosefähigkeiten) beliebig skalierbar zu gestalten. Dazu werden Methoden und Verfahren aus ganz unterschiedlichen Bereichen kombiniert, u.a. Data Mining, Forecasting, Datenvisualisierung, Operational Research und statistische Datenanalyse. Es werden Modelle entwickelt, die verschiedenen Zielen dienen, insbesondere Modelle, die Zusammenhänge und Abläufe beschreiben und veranschaulichen sollen (descriptive models), Modelle zur Vorhersage (predictive models) und schließlich solche zur automatischen Entscheidungsfindung in Echtzeit ohne menschliche Interaktion (decision models).

Kritiker warnen allerdings, dass Predictive Analytics kein Allheilmittel ist und die Gefahr besteht, dass die Systeme falsche Schlüsse ziehen und falsche Entscheidungen treffen können. Sie führen dazu den automatisierten Börsenhandel an, bei dem schon mehrfach Algorithmen dazu geführt haben, dass unübliche Kursbewegungen binnen Sekunden kaskadierende Kauf- oder Verkauf-Orders ausgelöst haben, die sich gegenseitig verstärkten und bedingten. Die generelle Frage dahinter lautet: “Wie sicher lässt sich aus der Vergangenheit die Zukunft vorhersagen?”