Die besten Werkzeuge für prädiktive Analysen zur datengestützten Entscheidungsfindung
Möchten Sie Ihr Unternehmen mit Hilfe modernster Technologie auf ein neues Level heben? Entdecken Sie die führenden Predictive-Analytics-Tools, die Ihrem Unternehmen helfen, die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen.
Was im 19. Jahrhundert als Galtons Begriff der „Regression“ begann, hat sich zu einer milliardenschweren Industrie entwickelt: Predictive Analytics. In der heutigen hart umkämpften Geschäftswelt wird Ihr Unternehmen Marktanteile verlieren, wenn Sie keine datengestützten Analysen in Ihre Geschäftsprozesse integrieren.
Bevor wir Ihnen die Top-Tools für prädiktive Analysen vorstellen, wollen wir zunächst definieren, was Predictive Analytics ist und warum solche Werkzeuge benötigt werden.
Predictive Analytics ist ein Teilbereich der fortgeschrittenen Analytik, der statistische Modelle und Machine-Learning-Techniken nutzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, indem Trends in Echtzeit- und historischen Daten analysiert werden.
Ein konkretes Beispiel ist Sephora, ein weltweit führender Einzelhändler für Schönheitsprodukte. Das Unternehmen verwendet Predictive Analytics, um Kunden relevante Produktempfehlungen zu geben. Diese personalisierten Empfehlungen haben 80 % der Käufer zu treuen Kunden gemacht.
Warum sind Predictive-Analytics-Tools notwendig?
Predictive Analytics liefert Erkenntnisse aus Rohdaten, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Rentabilität verbessern können.
Obwohl Predictive Analytics exzellente Aktionspläne für expandierende Unternehmen liefern kann, kann die manuelle Erstellung solcher Analysen eine große Herausforderung darstellen.
Früher war Predictive Analytics nur auf professionelle Datenwissenschaftler und Analysten beschränkt. Es war ein komplexes Unterfangen, das fundierte Kenntnisse in Statistik, Analyse, Modellierung usw. erforderte. Dank moderner Predictive-Analytics-Tools müssen Sie jetzt jedoch nicht mehr wochen- oder monatelang mit Datensätzen experimentieren oder Code schreiben.
Der gesamte Datenzyklus, den Datenwissenschaftler normalerweise durchlaufen – von der Datenaufbereitung bis zur Auswertung – kann jetzt mit Predictive-Analytics-Tools mit wenigen Mausklicks automatisiert werden.
Wichtige Funktionen, die Sie bei einem Predictive-Analytics-Tool beachten sollten:
- Datenvorbereitung: Das von Ihnen gewählte Analysetool sollte große Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die Daten durch geeignete Bereinigungstechniken optimieren können.
- Modellierung: Glauben Sie wirklich, dass Analysetools mit begrenzten Fähigkeiten menschliche Experten ersetzen könnten? Es sollte vielmehr mit fortschrittlichen statistischen und Machine-Learning-Modellierungstechniken ausgestattet sein, um Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise von Datenwissenschaftlern ausgeführt werden.
- Benutzerfreundlichkeit: Analysetools sind nicht nur für Experten gedacht. Mitarbeiter mit weniger technischen Kenntnissen in Ihrem Unternehmen werden diese Tools nutzen, um Anomalien zu erkennen und zu beheben. Wählen Sie daher ein benutzerfreundliches und leicht zu bedienendes Tool.
- Visualisierungen und Berichte: Die Software sollte Ihnen eine große Bandbreite an Visualisierungs- und Berichtsformaten anbieten, denn je besser Sie die Erkenntnisse verstehen, desto bessere Entscheidungen können Sie treffen.
- Sicherheit: Ein weiteres wichtiges Merkmal, auf das Sie bei jedem Analysetool achten sollten, sind die Sicherheitsmaßnahmen. Daten sind Ihr wertvollstes Kapital. Wenn Sie Ihre Daten an ein Tool zur Analyse und Geschäftsoptimierung geben, was passiert, wenn das Tool diese Daten verliert? Ihr Geschäft könnte gefährdet sein. Wählen Sie daher ein Tool, das die Datensicherheit vor unbefugtem Zugriff gewährleistet.
Hier sind einige der besten Predictive-Analytics-Tools auf dem Markt.
ManageEngine Analytics Plus
Testen Sie Analytics Plus für einen umfassenden Überblick über Ihre IT!
Ein leistungsstarkes Predictive-Analytics-Tool von ManageEngine, um zukünftige Trends zuverlässig zu prognostizieren.
Die benutzerfreundliche Oberfläche von Analytics Plus ermöglicht es Ihnen, übersichtliche Visualisierungen, analytische Erkenntnisse und Berichte zu erstellen.
Hauptmerkmale:
- Frühwarnsystem bei IT-Vorfällen: Analytics Plus kann potenzielle Probleme und Anomalien in der IT erkennen, bevor sie tatsächlich eintreten, sodass das entsprechende Team frühzeitig Maßnahmen ergreifen kann.
- Entdecken Sie neue Chancen: Durch die Verarbeitung großer Datenmengen kann Analytics Plus dabei helfen, verborgene Potenziale für Ihre Produkt- oder Geschäftsentwicklungsstrategien sowie für Ihre Marketingansätze aufzudecken.
- Ressourcenplanung: Dieses Tool sagt die Muster in den Arbeitslasten bestehender Kunden voraus und ermöglicht eine effiziente Ressourcenverwaltung, um die maximale Effizienz zu erreichen.
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Qlik AutoML
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der prädiktiven Analysen, um schneller voranzukommen und intelligenter zu arbeiten. Holen Sie mit Qlik AutoML das Beste aus Ihren Daten heraus.
Ihre Aufgabe beschränkt sich darauf, den Datensatz in das Tool einzugeben und das Zielfeld auszuwählen. Qlik AutoML hat den gesamten Analyseprozess optimiert, von der Datenerfassung bis zur Modellerstellung. Sie erhalten umsetzbare Erkenntnisse, die wichtige Geschäftsentscheidungen lenken können.
Neben der Bereitstellung von Aktionsplänen liefert Qlik Ihnen dank der Explainable AI Erklärungen zu jedem Ergebnis. Diese Funktion sorgt für Transparenz in den Analyseschritten und unterstützt die Intuition des Nutzers, um bessere Ideen zu entwickeln.
Typische Anwendungsfälle:
- Vertrieb: Ein intelligentes Tool, das den Umsatz prognostiziert und bessere Strategien zur Kundenansprache und -bindung liefert.
- Finanzen: Qlik AutoML kann Ihr Finanzberater sein. Dieses leistungsstarke Tool hilft Ihnen, bessere Budgetpläne für Ihre Ausgaben und Kapitalinvestitionen zu erstellen.
- Lieferkette: Es kann Ihnen helfen, den besten Zeitpunkt für die Wiederauffüllung zu bestimmen, Ihre Lieferservicestrategien zu optimieren, den Transport zu optimieren und vieles mehr.
Darüber hinaus ist Qlik AutoML sehr interaktiv. Benutzer können angeben, welcher Algorithmus angewendet werden soll, auf welche Metriken sie sich konzentrieren möchten, welche Merkmale stärker gewichtet werden sollen usw.
Sie müssen kein technischer Experte oder Statistikprogrammierer mehr sein, um diese benutzerfreundliche, codefreie Oberfläche von Qlik AutoML zu verwenden.
Alteryx
Mit Alteryx sparen Sie Zeit bei der Datenverarbeitung und können sich stärker auf umsetzbare Erkenntnisse konzentrieren, die Ihr Unternehmen voranbringen. Das Tool ist mit zahlreichen Datenquellen kompatibel, einschließlich Tabellenkalkulationen, Cloud-Ressourcen, Snowflake und RPA-Bots.
Sie können die Alteryx-Analyse-Reifebewertung durchführen, die einen Bericht erstellt, in dem analysiert wird, wie gut Ihr Unternehmen seine Daten im Vergleich zu seinen Wettbewerbern nutzt.
Bekannte Marken wie Coca-Cola und Siemens Energy haben dieses Tool in ihren Workflow integriert, um ihre Daten effektiv zu nutzen.
Hauptmerkmale
- Unterstützt die Zusammenarbeit von Teams bei der Bewertung von Erkenntnissen.
- Benutzer können Modelle bei Bedarf erstellen und wiederverwenden.
- Die Drag-and-Drop-Oberfläche macht das Tool für Benutzer mit unterschiedlichem Hintergrund einfach zu bedienen.
- Bereitstellung in der Cloud oder lokal.
- Das Tool ist mit demografischer, firmografischer und raumbezogener Intelligenz ausgestattet.
Sie können sich für eine kostenlose 30-tägige Testversion auf Hardware oder in der Cloud anmelden.
Minitab
Verwandeln Sie Ihre Daten mit Minitab in Aktionspläne.
Minitab ist eines der fortschrittlichsten Predictive-Analytics-Tools, das durch die Verwendung erstklassiger Algorithmen für maschinelles Lernen tiefere Einblicke bietet.
Dieses Tool ist sowohl für Einsteiger in die prädiktive Analytik als auch für erfahrene Experten geeignet, die eine zweite Meinung einholen möchten.
Studien zeigen, dass 90 % der Fortune-100- und 70 % der Fortune-500-Unternehmen die Minitab-Software für ihre Analysen verwenden.
Die Bausteine der prädiktiven Analyse in Minitab sind:
- Klassifizierungs- und Regressionswagen
- Random Forests-Klassifizierung und -Regression
- TreeNet-Klassifizierung und -Regression
Board
Verwandeln Sie Ihre Daten mit Board nahtlos in Wissen.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist die Nachfrage nach Analysen in nahezu allen Abteilungen und Geschäftsbereichen von Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Dashboards und Visualisierungen: Sie können benutzerdefinierte Dashboards erstellen, die zu den Predictive-Analytics-Berichten Ihres Unternehmens passen. Dafür stehen Ihnen zahlreiche Visualisierungsoptionen zur Verfügung, darunter Diagramme, Grafiken und Tabellen.
Zusammenarbeit: Board bietet eine Plattform, die Teammitgliedern eine Umgebung bietet, um Erkenntnisse auszutauschen und gemeinsam bessere Entscheidungen zu treffen.
Clusteranalyse: Das Tool kann mit Hilfe des firmeneigenen k-Means-Algorithmus im Hintergrund Cluster aus einer bestimmten Anzahl von Gruppen und Objekten bilden.
TrendMiner
TrendMiner ist eine Self-Service-Lösung, die es vielen Start-ups ermöglicht, Erkenntnisse direkt den Ingenieuren zur Verfügung zu stellen, ohne dass Datenanalysten erforderlich sind.
Zu den Funktionen von TrendMiner gehören:
- Analysieren: Mit fortschrittlichen Analysealgorithmen kann die Ursache für jedes Muster oder Verhalten gefunden werden, das in den gespeicherten Verläufen erkennbar ist.
- Überwachen: Das Tool überwacht den Prozess kontinuierlich und warnt Sie, wenn es etwas Auffälliges entdeckt.
- Prognostizieren: Das Tool prognostiziert die zukünftige Leistung und unterstützt Sie bei der Entscheidung für profitable Maßnahmen.
- Kontextualisieren: Verarbeiten Sie Ihre Daten mit relevantem Kontext.
- MLHub: Stellen Sie Ihre Analysen mit MLHub in der Produktion bereit.
Es ist beliebt für die Leistungsoptimierung, die Reduzierung des Energieverbrauchs, die Erstellung von Modellen zur Erkennung von Anomalien, die Erkennung von Wasserlecks und vieles mehr.
Darüber hinaus wurden virtuelle Sensoren integriert, die mehrere Messungen oder Merkmale gleichzeitig verarbeiten und benutzerdefinierte Parameter für die Zukunftsprognose generieren können.
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire bietet Data Science mit einem Klick und erweiterte Analysen, damit Unternehmen intelligenter wachsen können. Das Tool macht Klassifizierung, Clustering, Visualisierung und andere komplexe Statistikprogramme auch für technisch interessierte Benutzer auf mittlerem Niveau zugänglich, ohne dass Experten erforderlich sind.
Zusätzlich ist das Tool in Datenwissenschaftssprachen und -pakete wie R, Python und TERR integriert, um die Modelle zu trainieren und zu entwickeln.
Hauptvorteile:
- Open Source: Sie können vorhandene Funktionen, die in R, SAS oder MATLAB geschrieben wurden, problemlos in Spotfire von Tibco integrieren, was zu einzigartigen Erkenntnissen führt.
- Turbocharge Geo-Analytics: Mit dieser Funktion können Sie standortspezifische Daten analysieren, was zu detaillierteren Erkenntnissen führt. Wenn Ihr Unternehmen je nach Standort unterschiedlich reagiert, ist TIBCO Spotfire eine ausgezeichnete Wahl.
- Predictive Analytics operationalisieren: Damit können Sie Analysen in der Echtzeitproduktion einsetzen.
Sie können es 30 Tage lang kostenlos testen und sich dann für ein kostenpflichtiges Abonnement entscheiden, wenn es Ihren Anforderungen entspricht.
Fazit
Auch wenn Sie ein hervorragendes Team von Datenwissenschaftlern und Analysten haben, sollten Sie Software zur Automatisierung in Betracht ziehen, um den Prozess zu beschleunigen. Mit dieser Liste haben wir es Ihnen leicht gemacht, das richtige Predictive-Analytics-Tool für Ihr Unternehmen auszuwählen. Werfen Sie auch einen Blick auf diese Data-Science-Tools, von denen Ihr Datenteam profitieren kann.