Predictive Analytics kann eine bessere Planung unterstützen, Prognosen können jedoch leicht missbraucht werden. Eine Modellausgabe ist keine Entscheidung. Es ist ein Input für einen Entscheidungsprozess.
Häufige Fehler
Teams trainieren oft auf der Grundlage schwacher historischer Daten, ignorieren strukturelle Veränderungen, konzentrieren sich zu sehr auf eine Genauigkeitsmetrik oder können Unsicherheiten nicht erklären. Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, eine Prognose zu erstellen, ohne zu definieren, wer sie verwenden wird und welche Maßnahmen sie unterstützt.
Der Dienst für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen orientiert sich bei der prädiktiven Arbeit an der Entscheidungsunterstützung und nicht nur an der Modellausgabe.
Prognosen benötigen betrieblichen Kontext
Eine nützliche Prognose umfasst Annahmen, Konfidenz, Aktualisierungsrhythmus und Überprüfungseigentum. Das macht es für Teams einfacher zu handeln, ohne der Zahl zu sehr zu vertrauen.
Genauigkeit ist nicht der einzige Erfolgsmaßstab
Eine Prognose kann statistisch korrekt sein und dennoch operativ scheitern, wenn sie zu spät eintrifft, nicht verfügbare Daten verwendet, Kapazitätsbeschränkungen ignoriert oder keine Verbindung zu einer Entscheidung herstellt. Das Team sollte definieren, wie die Vorhersage das Planungsverhalten ändern wird.
Beispielsweise kann eine Bedarfsprognose die Personalbesetzung, die Bestandsplanung oder die Zeitplanung von Kampagnen unterstützen. Jeder Anwendungsfall erfordert eine andere Vorlaufzeit, Fehlertoleranz und Erklärung.
Unsicherheit sichtbar machen
Geschäftsteams möchten oft eine Zahl, aber Prognosen sind nützlicher, wenn sie Unsicherheit aufweisen. Bereiche, Szenarien und Annahmen helfen Teams dabei, das Modell nicht als Gewissheit zu betrachten.
Dies ist auch für die Einführung von KI wichtig. Menschen vertrauen prädiktiven Analysen mehr, wenn sie verstehen, was das Modell weiß, was es nicht weiß und wann das menschliche Urteilsvermögen darüber Vorrang haben sollte.
FAQ
Was ist der größte Prognosefehler? Der größte Fehler besteht darin, ein Modell zu erstellen, bevor die Entscheidung, die es unterstützt, und die Maßnahmen, die das Unternehmen ergreifen wird, definiert werden.
Sollten Prognosen eine einzelne Zahl oder einen Bereich anzeigen? Bereiche sind oft besser, weil sie Unsicherheit vermitteln und Teams bei der Planung für mehrere Szenarien helfen.
Wie geht BI Solutions mit Predictive Analytics um? Die Arbeit beginnt mit dem Geschäftskontext, der Datenqualität, Annahmen, Überprüfungsregeln und wie die Vorhersage eine Entscheidung unterstützen wird.
