Anwendungsfall Prescriptive Analytics

Gegenüber den bisherigen Anwendungsfällen sind die Prescriptive Analytics noch einmal weit fortschrittlicher. Es geht nicht nur um Vorschläge, Einsortierungen oder fundierte Schätzungen, sondern darum, Handlungsweisen zu verschreiben - genau in dem Sinne, in dem das Wort "verschreiben" auch bei einem Arzt im Zusammenhang mit Medikamenten oder Krankengymnastik gemeint ist.

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Wie der Arzt generieren die Prescriptive Analytics Entscheidungsoptionen, indem sie Erkenntnisse aus historischen Daten mit aktuellen Gegebenheiten vergleichen und miteinander verknüpfen. Erkenntnisse aus historischen Daten sind solche, die sich mit Data-Mining erhalten lassen.

Grundlage für die Prescriptive Analytics sind die vorhersagenden Analytiken (Predictive Analytics), die sich nicht nur mit der Vorhersage beschäftigen, was wann passieren wird, sondern auch wieso. Würde man ein System mit allen Daten von vergangenen (erfolgreichen und fehlgeschlagenen) Projekten füttern und diese Daten mittels Data-Mining in Hypothesen aufbereiten, ließe sich mit Predictive Analytics vorhersagen, wie ein neues Projekt ausgehen wird - vorausgesetzt, es wird in ausreichender Menge mit qualitativen Daten zu dem neuen Projekt versorgt.

Das Ergebnis der Vorhersage ist aber nicht nur einfach eine Kategorisierung in Fehlschlag oder Erfolg, die Prediction enthält auch Informationen, was mit dem Projekt passiert, wie es passiert und warum es passiert. Die Prescriptive Analytics gehen aber noch weiter: Ihre Ergebnisse werden verwendet, um Entscheidungen vorzuschlagen, die sowohl die Folgen der Entscheidungen auf das Projekt beinhalten als auch die Effekte auf das Umfeld vorhersagen. Damit sind die Prescriptive Analytics laut Gartner, einem Unternehmen, das Analysen über die zukünftige Entwicklung der IT anbietet, die "letzte Grenze der Analysefähigkeiten" auf der Grundlage von Data-Mining.

Data-Mining und Datenschutz

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Data-Mining ist also eine mächtige Technologie und hat auch negative Aspekte. Hinsichtlich des Datenschutzes und des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung sind Data-Mining und auch schon die Grundlagentechnologie Data Warehouse problematisch. Die Nutzung beinhaltet damit ein rechtliches Risiko.

Das gilt vor allem für Anwendungen, bei denen Kundendaten generiert werden. Geht es hingegen zum Beispiel darum, aus einer Menge geologischer Daten vorherzusagen, wie sinnvoll an einer Stelle eine Probebohrung nach Öl wäre, werden sich eher weniger Datenschutzfragen stellen.

Für Kundenanwendungen ist es jedoch so, dass Verknüpfung und Speicherung von Datensätzen zur Informationsgenerierung oft nicht mehr von der Zweckbindung der Speicherung von personenbezogenen Daten abgedeckt sind. Die Empfehlung, anonymisierte beziehungsweise pseudoanonymisierte Versionen der Daten für die Anwendungsfälle zu wählen, existiert daher zwar, ist aber in der Praxis nicht immer umzusetzen.

Von Data Mining bis Big Data: Handbuch für die industrielle Praxis

Gerade in großen Datensammlungen können zwischen einzelnen Datensätzen gezogene Verbindungen alleine schon wieder personenbezogen werden - was heißt, dass aus den Daten eine bestimmte Person identifiziert werden kann -, auch wenn die einzelnen Fakten vorher anonymisiert wurden. Klar wird versucht, das in ABG zu legitimieren, indem es dort heißt, dass alle Daten zu Analysezwecken verwendet werden dürfen. Eine Grauzone bleibt jedoch.

In der Regel machen sich Kunden aber ohnehin keine Gedanken darüber - ansonsten würde niemand geschäftsübergreifende Bonuskarten für ein paar Punkteprämien verwenden. Vorschläge, was man noch brauchen könnte, sind effektiv und führen direkt zu Verkäufen, Daten haben einen direkten Wert für die Anbieter.

Und die dadurch möglichen Gewinne sind hoch. Auch für die Kunden ist ja nicht alles daran schlecht. Ein Geschäft, das keinerlei Daten auswerten würde, wüsste nicht einmal, was sich überhaupt verkaufen lassen könnte. Und ein Geschäft zu betreten und absolut nichts Brauchbares zu finden, ist ja auch nicht schön.

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 Ein Ausflug zum Online Analytical Processing (OLAP)
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richtchri 24. Jan 2021

Das ist eine einfache Segmentierung von Kundenprofilen mittels weniger Datenpunkte. Kurz...

Joblow 21. Jan 2021

Haha ... jetzt habe ich doch tatsächlich Genetallotion gelesen!

silentCarl 21. Jan 2021

Der Artikel geht irgendwie im Business Intelligence aber ansonsten ist das nur mal eben...



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