Die Rolle der präskriptiven und prädiktiven Datenqualität

In der industriellen Welt schlägt die datengesteuerte Entscheidungsfindung hohe Wellen. In der Industrie werden prädiktive und präskriptive Analysen in großem Umfang von Unternehmen eingesetzt, um die operative Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit zu verbessern. Diese Methoden sind jedoch nur so gut wie die ihnen zugrunde liegende Datenqualität.

In diesem Blog werden die wichtigsten Techniken, die Grundprinzipien der Datenqualität und Anwendungsfälle vorgestellt. Außerdem werden wir Überlegungen zur Ausführung anstellen und aktuelle Entwicklungen in der Analytik für Ingenieur- und Fertigungsteams aufzeigen.

Ziel der prädiktiven Analytik ist es, durch die Analyse vergangener Daten potenzielle zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die präskriptive Analytik hingegen geht noch einen Schritt weiter, indem sie die beste Vorgehensweise vorschlägt. Zusammen verändern sie die Art und Weise, wie Industrieteams planen, sich anpassen und konkurrieren. Um dies zu erreichen, muss ein starker Fokus auf die Qualität der prädiktiven und präskriptiven Daten gelegt werden, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse und Empfehlungen vertrauenswürdig sind.

Die Grundlage: Prädiktive Analytik und Datenqualität

Zentrale Techniken:

• Regression
• Zeitserien
• Maschinelles Lernen
• Klassifizierung

Die prädiktive Analytik basiert auf einer Reihe von häufig verwendeten Methoden. Die Suche nach Korrelationen zwischen Variablen wird durch Regression erleichtert. Zeitserienmodelle halten im Laufe der Zeit nach Mustern und Trends Ausschau.

Klassifizierungstools sortieren Informationen in verschiedene Kategorien. Um die Präzision zu verbessern, kann maschinelles Lernen aus großen Datensätzen lernen und sein Verhalten entsprechend anpassen.

Diese Modelle erfordern eine Datenbereinigung, um Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate vor der Analyse zu entfernen. Ohne saubere Daten können selbst die fortschrittlichsten Prognosemodelle irreführende Ergebnisse liefern.

Die wichtigsten Säulen der Datenqualität

Viele Aspekte der Datenqualität sind für erfolgreiche Prognosemodelle entscheidend. Die Genauigkeit stellt sicher, dass die Werte die realen Bedingungen widerspiegeln. Vollständigkeit vermeidet fehlende oder unvollständige Dateneinträge, während Konsistenz dazu beiträgt, dass die Systeme einheitlich bleiben.

Um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse relevant bleiben, ist Aktualität erforderlich. Die Abstammung zeigt, woher die Daten stammen, während die Governance Regeln für die Handhabung und Sicherung von Informationen anwendet. All dies trägt zu einer besseren prädiktiven und präskriptiven Datenqualität bei, was wiederum dazu beiträgt, das Vertrauen in die Analytik zu erhalten.

Folgen von Daten schlechter Qualität

Die Auswirkungen schlechter Daten zeigen sich schnell, wenn die Daten unzuverlässig sind. Dies bedeutet, dass Modelle abdriften und an Präzision verlieren können.

Wenn die Eingaben nicht repräsentativ sind, kann sich eine Verzerrung einschleichen, was bedeutet, dass einige Erkenntnisse zu spät kommen oder unbrauchbar werden. Unternehmen können kostspielige Fehler und schlechte Entscheidungen vermeiden, wenn sie im Vorfeld Zeit und Mühe in die Datenbereinigung investieren.

Skalieren: Prädiktive Analytik in der Praxis

Methodologien: Optimierung, Simulation und Verstärkungslernen

Die präskriptive Analytik empfiehlt Maßnahmen auf der Grundlage wahrscheinlicher Ergebnisse. Eine gängige Methode ist die Optimierung, bei der die beste Lösung innerhalb bestimmter Bedingungen gefunden wird. Ein weiterer Ansatz ist die Simulation möglicher Ergebnisse in einer digitalen Umgebung. Und nicht zuletzt ändert das Reinforcement Learning die Taktik auf der Grundlage früherer Leistungen.

Diese Methoden sind vertrauenswürdiger, wenn sie qualitativ hochwertige Daten verwenden, die durch kontinuierliche Datenbereinigung gepflegt werden. Außerdem können so die Auswirkungen ungenauer Daten auf die Entscheidungsfindung verringert werden.

Aufbau der präskriptiven Pipeline

Ein präskriptives Analysesystem kann seine Aufgabe nicht gut erfüllen, wenn es nicht über ein genau definiertes Verfahren für die Verarbeitung von Daten in jeder Phase verfügt. Datenbereinigung und -erfassung sind Teil dieses Prozesses, ebenso wie Vorhersagemodelle mit Qualitätsprüfungen, Szenariomodellierung und die Bereitstellung von Entscheidungen über geeignete Kanäle. Entscheidend für den Erfolg dieses Arbeitsablaufs ist, dass die Daten während des gesamten Prozesses von hoher Qualität sind. Entscheidend ist, dass die Vorschläge praxisnah sind und gute präskriptive Datenqualitätsmethoden widerspiegeln.

Industrielle Anwendungsfälle

Die präskriptive Analytik wird mit großem Erfolg in einer Vielzahl von industriellen Funktionen eingesetzt. Bei der Preisgestaltung können Unternehmen Angebot und Nachfrage besser aufeinander abstimmen, wenn sie Zugang zu genauen historischen und transaktionalen Daten haben.

Manager können ihre Bestände präziser verwalten, wenn Prognosen die tatsächliche Nachfrageschwankung widerspiegeln. Durch die Analyse von Benutzerdaten in Echtzeit können Sie das Kundenerlebnis verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexiblere Personalplanung, indem der Personalbedarf mit den Betriebsmustern in Einklang gebracht wird. Alle diese Anwendungen erfordern zuverlässige Daten, was die Bedeutung von vorausschauender Datenqualität und Datenbereinigung unterstreicht.

Architektur der Datenqualität

Governance- und Eigentumsstrukturen

Zu einer guten Datenverwaltung gehören mehr als nur Werkzeuge; sie erfordert klar definierte Zuständigkeiten und eine klare Aufsicht. Qualitäts- und Zugriffsprotokolle müssen von Datenverwaltern befolgt werden. Die Verfolgung der Datenabfolge ermöglicht es Unternehmen zu sehen, wie sich Daten zwischen Systemen bewegen, während die Verwaltung von Metadaten den zum Verständnis von Datensätzen erforderlichen Kontext liefert.

Wenn diese Rollen und Verfahren etabliert sind, können Teams Stabilität erreichen und Ausfallzeiten reduzieren. Außerdem können sie mit Zuversicht skalieren und sicherstellen, dass die Qualität sowohl der prädiktiven als auch der präskriptiven Daten hoch bleibt.

Integrierte Tools und Technologien

Ein zuverlässiges Datenmanagement wird häufig durch eine Reihe von Technologien ermöglicht. Kataloge ordnen und kennzeichnen Informationen, um das Auffinden zu erleichtern, während ETL-Technologien die schnelle Bereinigung und Übertragung von Daten unterstützen. Automatisierte Überwachungssysteme erkennen Anomalien oder Inkonsistenzen, bevor sie sich auf nachgelagerte Prozesse auswirken können. Zusammen bilden diese Tools eine solide Umgebung für die Erstellung zuverlässiger Analyseergebnisse und die Reduzierung der Auswirkungen fehlerhafter Daten.

Geschlossener Qualitätsmanagement-Kreislauf

Unternehmen müssen Verbesserungsstrategien anwenden, um langfristig eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten. Zu diesen Maßnahmen gehört auch die routinemäßige Suche nach Ausreißern und Änderungen am Schema. Außerdem müssen die Ergebnisse auf Verzerrungen und Fairness analysiert und die Leistungsergebnisse in die Modellentwicklungszyklen zurückgeführt werden. Unternehmen können ihre Analysesysteme besser an veränderte Datenbedingungen und betriebliche Schwierigkeiten anpassen, wenn sie eine proaktive Haltung zur Datenbereinigung und Qualitätskontrolle einnehmen.

Operationalisierung der Analytik

Funktionsübergreifende Zusammenarbeit

Damit Analysesysteme wertvoll sind, ist die Zusammenarbeit mehrerer Abteilungen von entscheidender Bedeutung. Die Analysten erstellen die Modelle selbst, während die operativen Teams die Ergebnisse der Modelle in realen Situationen umsetzen. Die Ziele der Analytik werden von der Unternehmensleitung überprüft, um sicherzustellen, dass sie mit den übergeordneten Zielen übereinstimmen. Wenn diese Gruppen in der Lage sind, gut zu kommunizieren und an gemeinsamen Zielen zu arbeiten, sind die Ergebnisse immer besser und leichter zu messen.

Vertrauen und Veränderungsmanagement

Die Unterstützung für Analysetools hängt vom Vertrauen ab. Mitarbeiter sind eher bereit, neue Systeme zu übernehmen, wenn die Modelle klar erläutert werden.

Pilotprogramme, die erste Ergebnisse zeigen, können diese Wahrscheinlichkeit erhöhen. Schulungen tragen ebenfalls dazu bei, dass die Mitarbeiter mit den neuen Systemen vertraut werden. Die Erfolgschancen für ein langfristiges Engagement sind höher, wenn bei den Veränderungsmaßnahmen Offenheit und Aufklärung im Vordergrund stehen.

Höhere Qualifikation und organisatorische Reife

Eine datengesteuerte Kultur wächst durch Investitionen in Fähigkeiten. Teams sollten die Grundlagen der Datenbereinigung erlernen, sich mit Werkzeugen wie der erklärbaren KI vertraut machen und in Schulungsprogrammen Beispiele für deren tatsächliche Anwendung sehen. Unternehmen können den Reifegrad der Analytik beschleunigen und die Reibungsverluste bei der Einführung verringern, indem sie diese Informationen sowohl den operativen als auch den technischen Teams zur Verfügung stellen.

Ergebnisse nachverfolgen

Leistungsmetriken

Fortschritte lassen sich am besten anhand klar definierter Kennzahlen bewerten. Einige Beispiele hierfür sind die Verringerung von Prognosefehlern, kürzere Produktionszyklen oder bessere finanzielle Erträge. Um die Wirksamkeit ihrer Analysebemühungen zu beurteilen und künftige Entscheidungen zu treffen, sollten Unternehmen die richtigen Messgrößen im Auge behalten.

Vorher-Nachher-Analyse

Um die tatsächlichen Auswirkungen von Analyselösungen zu ermitteln, sollten Unternehmen Benchmarks festlegen, mit denen sie sich vergleichen können. Anhand von Kennzahlen wie Produktionszuverlässigkeit, Liefergeschwindigkeit und Kundenzufriedenheit können Sie die Ergebnisse Ihrer Bemühungen um Verbesserungen erkennen. Durch das Sammeln und Analysieren dieser Daten können Sie unsere Modelle verbessern und feststellen, wo Sie Fortschritte machen.

Ergebnisse aus der realen Welt

Bessere Datenpraktiken führen zu greifbaren Ergebnissen für Unternehmen, wie einige Fallstudien zeigen. So konnte ein Unternehmen durch die Verbesserung der Datentransparenz in der Lieferkette seine Logistikkosten um 15 % senken [1]. Ein anderes Unternehmen stellte fest, dass nach der Standardisierung von Eingabeformaten die Preisgenauigkeit um 12 % zunahm [4]. 

Diese Beispiele zeigen die eindeutigen Vorteile einer Konzentration auf die prädiktive und präskriptive Datenqualität. Darüber hinaus spielt eine effektive Datenbereinigung eine entscheidende Rolle bei der Minimierung der Auswirkungen von schlechten Daten.

Was kommt als Nächstes?

KI-unterstützte Datenqualität

KI spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit. Tools, die automatisch Anomalien erkennen oder synthetische Daten generieren, um Lücken zu schließen, ermöglichen es Unternehmen, ihre Modelle auch dann reibungslos laufen zu lassen, wenn sich die Datensätze weiterentwickeln. Sowohl die prädiktive als auch die präskriptive Datenqualität wird verbessert, und die Verwaltung von immer komplizierter werdenden Datenumgebungen wird dank dieser Funktionen einfacher.

Transparente und vertrauenswürdige KI

Mit dem wachsenden Vertrauen in KI steigt auch der Bedarf an Transparenz. Bei präskriptiven Systemen muss klar erklärt werden, wie die Empfehlungen zustande kommen. Außerdem müssen Unternehmen nachverfolgen können, wie ihre Entscheidungen in die Tat umgesetzt werden. Dies fördert nicht nur die Rechenschaftspflicht, sondern hilft auch den Nutzern, den Erkenntnissen der Analytik mehr Vertrauen zu schenken und sie anzunehmen.

Regulatorischer Druck

Datenpraktiken müssen auch externen Standards entsprechen. Verordnungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) legen Anforderungen an den Datenschutz und die Einwilligung fest, während interne Ethikrichtlinien die Fairness bei der Entscheidungsfindung fördern. Um das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten und rechtliche Probleme zu vermeiden, ist es entscheidend, die Vorschriften einzuhalten.

Abschließende Empfehlungen

Analysen funktionieren am besten, wenn die Daten konsistent, genau und sicher sind. Unternehmen sollten damit beginnen, ihre aktuelle Datenlage zu überprüfen, Rollen für die Aufsicht zuzuweisen und Systeme einzurichten, die die Validierung und Rückverfolgbarkeit unterstützen. Außerdem sollten sie schrittweise Modelle mit klaren Zielen einführen und sich zu einer kontinuierlichen Überprüfung und Verfeinerung verpflichten.

Es ist von entscheidender Bedeutung, strenge Datenbereinigungsverfahren beizubehalten. Auf diese Weise können wir die Qualität der prädiktiven und präskriptiven Daten verbessern und die Auswirkungen von ungenauen Daten verringern.

Mit Hilfe der Hersteller ist EU Automation in der Lage, vertrauenswürdige Analysesysteme zu unterstützen. Solide Datenpraktiken bilden die Grundlage für zuverlässige Prognosen und fundierte Maßnahmen.

Quellen

1. https://www.code-brew.com/ai-in-supply-chain-management/
2. https://www.ibm.com/topics/predictive-analytics
3. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/prescriptive-analytics
4. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-case-for-digital-reinvention
5. https://hbr.org/2014/12/you-may-not-need-big-data-after-all
6. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/15/poor-data-quality-is-undermining-your-business/
7. https://www.statista.com/statistics/793895/worldwide-average-hourly-cost-of-enterprise-server-downtime-by-industry/
8. https://cloud.google.com/architecture/data-governance-framework