Nachfrageprognosen mit Predictive Analytics: Ein globaler Leitfaden

Auf dem heutigen dynamischen globalen Markt ist eine genaue Nachfrageprognose für den Geschäftserfolg von größter Bedeutung. Eine Unterschätzung der Nachfrage kann zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden führen, während eine Überschätzung kostspielige Lagerüberbestände zur Folge haben kann. Predictive Analytics bietet leistungsstarke Werkzeuge und Techniken zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit und ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen über Produktion, Bestandsmanagement und Ressourcenzuweisung zu treffen. Dieser umfassende Leitfaden untersucht die Prinzipien, Methoden und bewährten Vorgehensweisen der Nachfrageprognose mithilfe von Predictive Analytics, mit einem Schwerpunkt auf globalen Anwendungen.

Was ist Nachfrageprognose?

Nachfrageprognose ist der Prozess der Vorhersage der zukünftigen Kundennachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung. Dabei werden historische Daten, Markttrends und andere relevante Faktoren analysiert, um die Menge an Waren oder Dienstleistungen abzuschätzen, die Kunden über einen bestimmten Zeitraum kaufen werden. Eine genaue Nachfrageprognose ist unerlässlich für:

Optimierung der Lagerbestände: Reduzierung von Fehlbeständen und Minimierung der Lagerhaltungskosten.
Verbesserung der Produktionsplanung: Abstimmung der Produktionsleistung auf die erwartete Nachfrage.
Effizientere Ressourcenzuweisung: Effektive Zuweisung von Ressourcen (z. B. Arbeitskräfte, Materialien).
Fundierung von Preisstrategien: Anpassung der Preise zur Maximierung von Umsatz und Rentabilität.
Stärkung des Supply-Chain-Managements: Koordination der Aktivitäten entlang der Lieferkette.

Traditionelle Nachfrageprognosemethoden basieren oft auf einfachen statistischen Techniken wie gleitenden Durchschnitten und exponentieller Glättung. Obwohl diese Methoden in stabilen Umgebungen nützlich sein können, sind sie möglicherweise nicht ausreichend, um komplexe Muster und Trends in den heutigen volatilen Märkten zu erfassen. Hier kommt Predictive Analytics ins Spiel.

Die Macht von Predictive Analytics bei der Nachfrageprognose

Predictive Analytics nutzt fortschrittliche statistische Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen und Data-Mining-Tools, um große Datensätze zu analysieren und Muster zu identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse verwendet werden können. Im Kontext der Nachfrageprognose kann Predictive Analytics:

Verbesserung der Prognosegenauigkeit: Durch die Einbeziehung einer breiteren Palette von Datenquellen und die Identifizierung komplexer Zusammenhänge.
Automatisierung des Prognoseprozesses: Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen zur automatischen Erstellung von Prognosen.
Erweiterung der Szenarioplanung: Durch die Simulation verschiedener Szenarien und die Bewertung der potenziellen Auswirkungen auf die Nachfrage.
Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken: Durch die Überwachung von Nachfragemustern und die Anpassung von Prognosen in Echtzeit.
Reduzierung von Voreingenommenheit: Indem man sich auf datengestützte Erkenntnisse anstatt auf subjektive Meinungen verlässt.

Wichtige Predictive-Analytics-Techniken für die Nachfrageprognose

Verschiedene Predictive-Analytics-Techniken können auf die Nachfrageprognose angewendet werden. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Methoden:

Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse befasst sich mit der Analyse historischer Datenpunkte, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden, um Trends, Saisonalität und zyklische Muster zu identifizieren. Gängige Zeitreihenmodelle umfassen:

ARIMA (Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt): Ein statistisches Modell, das vergangene Werte der Zeitreihe zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet. ARIMA-Modelle eignen sich gut für die Prognose von Daten mit starker Autokorrelation (d. h., bei denen vergangene Werte stark mit zukünftigen Werten korrelieren).
Exponentielle Glättung: Eine Familie von Prognosemethoden, die vergangenen Beobachtungen Gewichte zuweist, wobei neuere Beobachtungen höhere Gewichte erhalten. Methoden der exponentiellen Glättung sind besonders nützlich für die Prognose von Daten mit Trends und Saisonalität.
SARIMA (Saisonales ARIMA): Eine Erweiterung des ARIMA-Modells, die saisonale Komponenten einbezieht. SARIMA-Modelle sind ideal für die Prognose von Daten mit sowohl Trend- als auch saisonalen Mustern. Beispielsweise kann SARIMA verwendet werden, um den monatlichen Verkauf von Winterkleidung vorherzusagen, wobei sowohl der allgemeine Verkaufstrend als auch der saisonale Höhepunkt in den Wintermonaten berücksichtigt werden.

Beispiel: Ein multinationales Getränkeunternehmen könnte die Zeitreihenanalyse nutzen, um die Nachfrage nach seinen Produkten in verschiedenen Regionen zu prognostizieren. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten kann das Unternehmen saisonale Muster (z. B. erhöhte Nachfrage in den Sommermonaten) und langfristige Trends (z. B. Wachstum der Nachfrage nach gesünderen Getränken) identifizieren. Diese Informationen können dann zur Optimierung der Produktions- und Vertriebspläne verwendet werden.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eine statistische Technik, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (z. B. Nachfrage) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Preis, Werbeausgaben, Wirtschaftsindikatoren) untersucht. Regressionsmodelle können verwendet werden, um die Faktoren zu identifizieren, die die Nachfrage beeinflussen, und deren Auswirkungen zu quantifizieren.

Lineare Regression: Ein Modell, das eine lineare Beziehung zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen annimmt.
Multiple Regression: Ein Modell, das mehrere unabhängige Variablen einbezieht.
Nichtlineare Regression: Ein Modell, das nichtlineare Beziehungen zwischen den Variablen zulässt.

Beispiel: Ein globaler Einzelhändler könnte die Regressionsanalyse nutzen, um die Nachfrage nach seinen Produkten auf der Grundlage von Faktoren wie Preis, Werbeaktionen, Wettbewerberaktionen und wirtschaftlichen Bedingungen zu prognostizieren. Durch die Analyse historischer Daten kann der Einzelhändler die Haupttreiber der Nachfrage identifizieren und ein Prognosemodell entwickeln, das diese Faktoren berücksichtigt. Zum Beispiel könnte der Händler feststellen, dass eine Preiserhöhung um 10 % zu einem Nachfragerückgang von 5 % führt oder dass eine Werbekampagne die Nachfrage um 20 % steigert. Diese Informationen können dann zur Optimierung von Preis- und Werbestrategien verwendet werden.

Algorithmen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen sind Computerprogramme, die aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Algorithmen können verwendet werden, um komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu identifizieren, die mit traditionellen statistischen Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind. Gängige Algorithmen für maschinelles Lernen zur Nachfrageprognose umfassen:

Künstliche Neuronale Netze (KNN): Komplexe Modelle, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. KNN können nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen lernen und eignen sich gut für die Prognose von Daten mit komplexen Mustern.
Support Vector Machines (SVMs): Algorithmen, die die optimale Grenze zwischen verschiedenen Datenklassen finden. SVMs können sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden und sind besonders nützlich für die Prognose von Daten mit hoher Dimensionalität.
Entscheidungsbäume: Baumartige Strukturen, die eine Reihe von Entscheidungen darstellen, die zu einer Vorhersage führen. Entscheidungsbäume sind leicht zu interpretieren und können sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden.
Random Forests: Ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die auf verschiedenen Teilmengen der Daten trainiert werden. Random Forests sind robuster als einzelne Entscheidungsbäume und können genauere Prognosen liefern.
Gradient Boosting Machines (GBM): Ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die sequenziell trainiert werden, wobei jeder Baum die Fehler des vorherigen Baums korrigiert. GBMs sind für ihre hohe Genauigkeit bekannt und werden oft in Wettbewerben zur Prognoseerstellung eingesetzt.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen könnte Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um die Nachfrage nach seinen Produkten auf der Grundlage von Faktoren wie Website-Traffic, Kundenbewertungen, Social-Media-Aktivitäten und Wettbewerberpreisen zu prognostizieren. Durch das Trainieren eines maschinellen Lernmodells mit historischen Daten kann das Unternehmen lernen, die Faktoren zu identifizieren, die die Nachfrage beeinflussen, und die zukünftige Nachfrage mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Zum Beispiel könnte das Modell lernen, dass positive Kundenbewertungen zu einer Nachfragesteigerung führen oder dass eine Preissenkung eines Wettbewerbers zu einem Nachfragerückgang führt. Diese Informationen können dann zur Optimierung der Lagerbestände und Preisstrategien verwendet werden.

Datenquellen für die Nachfrageprognose

Die Genauigkeit von Nachfrageprognosen hängt von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Eine breite Palette von Datenquellen kann für die Nachfrageprognose verwendet werden, darunter:

Historische Verkaufsdaten: Vergangene Verkaufszahlen, aufgeschlüsselt nach Produkt, Region und Zeitraum.
Point-of-Sale (POS)-Daten: Echtzeit-Verkaufsdaten, die am Verkaufsort erfasst werden.
Bestandsdaten: Informationen über aktuelle Lagerbestände und Fehlbestände.
Marketingdaten: Daten über Marketingkampagnen, Werbeaktionen und Werbeausgaben.
Kundendaten: Informationen über Kundendemografie, Präferenzen und Kaufverhalten.
Wirtschaftsdaten: Wirtschaftsindikatoren wie BIP-Wachstum, Inflation und Arbeitslosenquoten.
Social-Media-Daten: Daten von Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook und Instagram.
Wetterdaten: Wettervorhersagen und historische Wetterdaten.
Wettbewerberdaten: Informationen über Preise, Werbeaktionen und Produkteinführungen von Wettbewerbern.
Lieferkettendaten: Daten über Lieferzeiten, Lieferantenkapazitäten und Transportkosten.

Beispiel: Ein globaler Lebensmittelhersteller könnte eine Kombination aus historischen Verkaufsdaten, Wetterdaten und Wirtschaftsdaten verwenden, um die Nachfrage nach seinen Produkten zu prognostizieren. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten kann der Hersteller saisonale Muster und langfristige Trends identifizieren. Durch die Einbeziehung von Wetterdaten kann der Hersteller die Auswirkungen der Wetterbedingungen auf die Nachfrage berücksichtigen (z. B. erhöhte Nachfrage nach kalten Getränken bei heißem Wetter). Durch die Einbeziehung von Wirtschaftsdaten kann der Hersteller die Auswirkungen der wirtschaftlichen Bedingungen auf die Nachfrage berücksichtigen (z. B. geringere Nachfrage nach Luxusgütern während eines Konjunkturabschwungs). Dieser umfassende Ansatz kann zu genaueren Nachfrageprognosen führen.

Bewährte Vorgehensweisen für die Implementierung von Predictive Analytics bei der Nachfrageprognose

Um Predictive Analytics erfolgreich in die Nachfrageprognose zu implementieren, ist es wichtig, diese bewährten Vorgehensweisen zu befolgen:

Klare Ziele definieren: Definieren Sie klar die Ziele des Nachfrageprognoseprojekts. Was möchten Sie erreichen? Welche Metriken werden Sie zur Erfolgsmessung verwenden?
Hochwertige Daten sammeln: Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf hochwertige Daten aus verschiedenen Quellen haben. Bereinigen und verarbeiten Sie die Daten, um Fehler und Inkonsistenzen zu entfernen.
Die richtigen Techniken auswählen: Wählen Sie die Predictive-Analytics-Techniken, die für Ihre Daten und Ziele am besten geeignet sind. Berücksichtigen Sie die Komplexität der Daten, den gewünschten Genauigkeitsgrad und die verfügbaren Ressourcen.
Ein robustes Modell entwickeln: Entwickeln Sie ein robustes Modell, das eine Vielzahl von Szenarien bewältigen kann. Testen Sie das Modell gründlich mit historischen Daten und validieren Sie die Ergebnisse mit realen Daten.
Den Prognoseprozess automatisieren: Automatisieren Sie den Prognoseprozess so weit wie möglich. Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Prognosen automatisch zu erstellen, und integrieren Sie das Prognosesystem in andere Geschäftssysteme.
Leistung überwachen und bewerten: Überwachen und bewerten Sie die Leistung des Prognosesystems kontinuierlich. Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie die Prognosegenauigkeit und identifizieren Sie Verbesserungspotenziale.
Das Modell kontinuierlich verbessern: Verbessern Sie das Modell kontinuierlich, indem Sie neue Daten einbeziehen, die Algorithmen verfeinern und die Parameter anpassen. Bleiben Sie über die neuesten Fortschritte in der Predictive Analytics auf dem Laufenden.
Abteilungsübergreifend zusammenarbeiten: Die Nachfrageprognose ist ein funktionsübergreifender Prozess, der die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Betrieb und Finanzen erfordert. Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit und Kommunikation, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf einer Linie sind.
Externe Faktoren berücksichtigen: Seien Sie sich externer Faktoren bewusst, die die Nachfrage beeinflussen können, wie z. B. wirtschaftliche Bedingungen, Wettbewerberaktionen und regulatorische Änderungen. Beziehen Sie diese Faktoren gegebenenfalls in Ihr Prognosemodell ein.
Alles dokumentieren: Dokumentieren Sie den gesamten Prognoseprozess, einschließlich der Datenquellen, der Algorithmen, der Parameter und der Ergebnisse. Diese Dokumentation ist von unschätzbarem Wert für die Fehlerbehebung, für Verbesserungen und für den Wissensaustausch mit anderen.

Tools und Technologien für die Nachfrageprognose

Für die Nachfrageprognose stehen verschiedene Tools und Technologien zur Verfügung, die von einfacher Tabellenkalkulationssoftware bis hin zu hochentwickelten Predictive-Analytics-Plattformen reichen. Einige der beliebtesten Tools sind:

Tabellenkalkulationssoftware (z. B. Microsoft Excel, Google Sheets): Geeignet für grundlegende Prognoseaufgaben, aber in Bezug auf fortgeschrittene Analysefunktionen begrenzt.
Statistiksoftware (z. B. R, Python, SAS, SPSS): Leistungsstarke Werkzeuge für statistische Analysen und Modellierungen, die jedoch Programmierkenntnisse erfordern.
Machine-Learning-Plattformen (z. B. TensorFlow, scikit-learn, PyTorch): Open-Source-Plattformen zum Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen.
Nachfrageprognose-Software (z. B. SAP Integrated Business Planning, Oracle Demantra, Blue Yonder): Spezialisierte Softwarelösungen, die eine Reihe von Prognosefunktionen bieten, einschließlich statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Szenarioplanung.
Business Intelligence (BI)-Plattformen (z. B. Tableau, Power BI, Qlik): Werkzeuge zur Visualisierung und Analyse von Daten, die zur Überwachung von Nachfragemustern und zur Verfolgung der Prognosegenauigkeit verwendet werden können.
Cloud-basierte Prognoselösungen: Viele Anbieter bieten Cloud-basierte Nachfrageprognoselösungen an, die Skalierbarkeit und Zugänglichkeit gewährleisten. Beispiele sind Amazon Forecast und Google Cloud AI Platform.

Globale Anwendungen der Nachfrageprognose

Die Nachfrageprognose ist für Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen unerlässlich, insbesondere für solche, die auf dem globalen Markt tätig sind. Hier sind einige Beispiele dafür, wie die Nachfrageprognose in verschiedenen Branchen weltweit eingesetzt wird:

Einzelhandel: Einzelhändler verwenden Nachfrageprognosen, um Lagerbestände zu optimieren, Werbeaktionen zu planen und Lieferketten zu verwalten. Beispielsweise könnte ein globaler Modehändler Nachfrageprognosen verwenden, um die Nachfrage nach verschiedenen Kleidungsstilen in verschiedenen Regionen vorherzusagen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Modetrends, Wetterbedingungen und kulturellen Vorlieben.
Fertigung: Hersteller verwenden Nachfrageprognosen, um Produktionspläne zu erstellen, Lagerbestände zu verwalten und Ressourcen zuzuweisen. Beispielsweise könnte ein globaler Elektronikhersteller Nachfrageprognosen verwenden, um die Nachfrage nach seinen Produkten in verschiedenen Märkten vorherzusagen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie wirtschaftlichen Bedingungen, Technologietrends und Wettbewerberaktionen.
Transportwesen: Transportunternehmen verwenden Nachfrageprognosen, um Routen zu optimieren, Kapazitäten zu verwalten und Personalstände zu planen. Beispielsweise könnte eine globale Fluggesellschaft Nachfrageprognosen verwenden, um die Nachfrage nach Flügen auf verschiedenen Strecken vorherzusagen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Saisonalität, Feiertagen und Sonderveranstaltungen.
Energie: Energieunternehmen verwenden Nachfrageprognosen, um den Energieverbrauch vorherzusagen, die Versorgung zu verwalten und die Preisgestaltung zu optimieren. Beispielsweise könnte ein globales Energieunternehmen Nachfrageprognosen verwenden, um den Strombedarf in verschiedenen Regionen vorherzusagen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Wetterbedingungen, wirtschaftlicher Aktivität und Bevölkerungswachstum.
Gesundheitswesen: Gesundheitsdienstleister verwenden Nachfrageprognosen, um Patientenaufkommen vorherzusagen, Personalstände zu verwalten und die Ressourcenzuweisung zu planen. Beispielsweise könnte eine globale Krankenhauskette Nachfrageprognosen verwenden, um die Anzahl der Patienten vorherzusagen, die eine Behandlung für verschiedene Erkrankungen benötigen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Saisonalität, Demografie und Trends im öffentlichen Gesundheitswesen.
Landwirtschaft: Landwirte und landwirtschaftliche Betriebe verwenden Nachfrageprognosen, um Pflanzpläne zu erstellen, Lagerbestände zu verwalten und die Preisgestaltung zu optimieren. Beispielsweise könnte ein globales Agrarunternehmen Nachfrageprognosen verwenden, um die Nachfrage nach verschiedenen Nutzpflanzen in verschiedenen Märkten vorherzusagen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Wetterbedingungen, wirtschaftlichen Bedingungen und Verbraucherpräferenzen.

Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl Predictive Analytics erhebliche Vorteile für die Nachfrageprognose bietet, gibt es auch einige Herausforderungen und Überlegungen, die zu beachten sind:

Datenverfügbarkeit und -qualität: Genaue Prognosen erfordern den Zugriff auf hochwertige Daten aus verschiedenen Quellen. In einigen Fällen können Daten unvollständig, inkonsistent oder veraltet sein.
Modellkomplexität: Predictive-Analytics-Modelle können komplex sein und erfordern spezielles Fachwissen für ihre Entwicklung, Implementierung und Wartung.
Überanpassung (Overfitting): Es ist möglich, ein Modell an historische Daten zu überanpassen, was zu einer schlechten Leistung bei neuen Daten führen kann.
Sich ändernde Marktbedingungen: Die Marktbedingungen können sich schnell ändern, was die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage erschweren kann.
„Black Swan“-Ereignisse: Unerwartete Ereignisse wie Naturkatastrophen, Pandemien und Wirtschaftskrisen können einen erheblichen Einfluss auf die Nachfrage haben und sind schwer vorherzusagen.
Interpretierbarkeit: Einige Modelle des maschinellen Lernens, wie neuronale Netze, können schwer zu interpretieren sein, was es schwierig macht, zu verstehen, warum sie bestimmte Vorhersagen treffen.
Ethische Überlegungen: Es ist wichtig, die ethischen Implikationen der Verwendung von Predictive Analytics für die Nachfrageprognose zu berücksichtigen, wie z. B. das Potenzial für Voreingenommenheit und Diskriminierung.

Um diese Herausforderungen zu mindern, ist es wichtig, in die Datenqualität zu investieren, geeignete Modellierungstechniken zu verwenden, die Modellleistung zu überwachen und über die neuesten Markttrends auf dem Laufenden zu bleiben.

Die Zukunft der Nachfrageprognose

Der Bereich der Nachfrageprognose entwickelt sich ständig weiter, wobei ständig neue Technologien und Techniken entstehen. Einige der wichtigsten Trends, die die Zukunft der Nachfrageprognose gestalten, sind:

Verstärkter Einsatz von maschinellem Lernen: Algorithmen des maschinellen Lernens werden immer ausgefeilter und zur Lösung einer breiteren Palette von Nachfrageprognoseproblemen eingesetzt.
Echtzeit-Prognosen: Echtzeit-Daten und fortgeschrittene Analysen ermöglichen es Unternehmen, Prognosen in Echtzeit zu erstellen, sodass sie schnell auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren können.
Integration mit dem IoT: Das Internet der Dinge (IoT) erzeugt riesige Datenmengen, die zur Verbesserung der Nachfrageprognose genutzt werden können. Zum Beispiel können Daten von intelligenten Sensoren verwendet werden, um Lagerbestände zu verfolgen, das Verbraucherverhalten zu überwachen und Geräteausfälle vorherzusagen.
Cloud-basierte Lösungen: Cloud-basierte Nachfrageprognoselösungen werden immer beliebter und bieten Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Kosteneinsparungen.
Erklärbare KI (XAI): Es gibt eine wachsende Nachfrage nach erklärbarer KI, die darauf abzielt, Modelle des maschinellen Lernens transparenter und interpretierbarer zu machen. Dies wird Unternehmen helfen, zu verstehen, warum Modelle bestimmte Vorhersagen treffen, und Vertrauen in die Ergebnisse aufzubauen.
Betonung der Nachhaltigkeit: Unternehmen konzentrieren sich zunehmend auf Nachhaltigkeit und nutzen Nachfrageprognosen, um Lieferketten zu optimieren und Abfall zu reduzieren.

Fazit

Nachfrageprognosen mit Predictive Analytics sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, die auf dem heutigen dynamischen globalen Markt tätig sind. Durch den Einsatz fortschrittlicher statistischer Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen und einer Vielzahl von Datenquellen können Unternehmen die Prognosegenauigkeit verbessern, Lagerbestände optimieren, Produktionspläne erstellen und bessere Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung treffen. Obwohl es Herausforderungen und Überlegungen gibt, die zu beachten sind, überwiegen die Vorteile der Nutzung von Predictive Analytics für die Nachfrageprognose bei weitem die Risiken. Da sich der Bereich der Nachfrageprognose weiterentwickelt, werden Unternehmen, die diese neuen Technologien und Techniken annehmen, gut für den Erfolg positioniert sein.

Durch die Umsetzung der in diesem Leitfaden beschriebenen bewährten Vorgehensweisen können Unternehmen das volle Potenzial von Predictive Analytics ausschöpfen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt verschaffen.