Definition und Bedeutung: Predictive Analytics bezeichnet die vorausschauende Datenanalyse auf Basis von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Ziel ist es, zukünftige Entwicklungen, Trends oder Ereignisse zu prognostizieren – etwa Umsatzentwicklungen, Kostenverläufe, Kundennachfrage oder Prozessabweichungen. Predictive Analytics erweitert klassische, rückblickende Analysen (Descriptive Analytics) um eine zukunftsgerichtete Dimension.
Technologischer Hintergrund:
Die Methodik basiert auf der Analyse historischer Daten, aus denen mithilfe von Algorithmen Muster erkannt werden. Maschinelles Lernen (z. B. Entscheidungsbäume, Regressionsmodelle, neuronale Netze) wird eingesetzt, um Wahrscheinlichkeiten für künftige Szenarien zu berechnen. KI verbessert diese Vorhersagen laufend, indem sie neue Daten automatisch integriert und Modelle dynamisch anpasst.
Anwendungsfelder im Controlling:
Im Bereich Controlling und Monitoring bietet Predictive Analytics zahlreiche Einsatzmöglichkeiten:
Kosten- und Budgetprognosen
Forecasting von Umsätzen oder Absatzmengen
Risikobewertung und Frühwarnsysteme
Kapazitäts- und Liquiditätsplanung
Performance Monitoring in Echtzeit
Besonders in volatilen Märkten kann die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen vorausschauend zu treffen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten.
Nutzen und Herausforderungen:
Predictive Analytics hilft Unternehmen, proaktiv statt reaktiv zu handeln. Es unterstützt die strategische Planung, erhöht die Transparenz und verbessert die Reaktionsfähigkeit. Gleichzeitig erfordert der sinnvolle Einsatz hohe Datenqualität, die richtige Auswahl von Modellen und Fachkompetenz im Umgang mit KI-gestützten Tools.
