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Wetterdaten im Bereich der Predictive Analytics

Eine Vorhersage der wahrscheinlichen Zukunft – das meint knapp gesagt Predictive Analytics. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff? Wie fügt er sich in das Feld von Business Intelligence und Big Data ein? Und wie können Sie Predictive Analytics mit enercast nutzen?

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Predictive Analytics anhand von Big Data

Die Entstehung der Predictive Analytics lässt sich auf das schnelle Wachstum der Datenmengen in Unternehmen und im Internet zurückführen. Man spricht auch von „Big Data“, einer großen, unsortierten Menge roher Daten. Nun gilt es, diese gigantischen Datenmengen angemessen zu speichern und zu verwalten – und das mittlerweile in Größenordnungen von Tera- oder sogar Petabytes. Der Vorteil solch großer Daten: Sie enthalten äußerst differenzierte Informationen. Deshalb stellt sich in vielen Branchen die Frage, ob man Big Data nicht zur Umsatzsteigerung, für Einsparungen oder Prozessoptimierungen nutzen kann. Voraussetzung hierfür ist die sogenannte Business Intelligence (BI).

Business Intelligence nutzen

Als Oberbegriff für alle Formen der Datenanalyse wird oft der Terminus Business Intelligence gewählt. Mit Hilfe der BI können Unternehmen beispielsweise Fragen zur aktuellen wirtschaftlichen Situation klären, indem sie Unternehmensdaten systematisch sammeln, auswerten und darstellen. Als Teildisziplin der BI versteht sich die Predictive Analytics, welche komplexe Zusammenhänge auf Basis von Datenmodellen vorhersagen kann. Somit wird es Unternehmen ermöglicht, wirtschaftliche Zusammenhänge statistisch vorauszusagen, bessere Entscheidungen zu treffen und sich folglich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Stichworte sind hier Ressourcenplanung und Risikobeurteilung.

Wichtig für viele Branchen

Je nach Branche ist der Einsatz von Predictive Analytics unterschiedlich weit fortgeschritten. Finanzdienstleister nutzen jene Analysen zum Beispiel bereits seit mehr als 20 Jahren. Und auch die Luftfahrtindustrie verwendet die Vorhersagen der Predictive Analytics schon seit längerer Zeit, um etwa die Flugpreise in Relation zu verfügbaren Plätzen zu bringen. Ebenso spielen sie im Einzelhandel eine große Rolle, um anhand des Kaufverhaltens der Kunden zu ermitteln, welche Produkte die absatzstärksten sind. Doch auch in der Wirtschaft, im Marketing, im Versicherungswesen und natürlich in der Meteorologie kommt die Methode zum Tragen. Fest steht: Viele weitere Branchen haben die Wichtigkeit von Zukunftsanalysen erkannt und zeigen lebhaftes Interesse an ihnen.

Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Predictive Analytics deckt wiederkehrende Muster in Daten auf und prognostiziert dann mit Hilfe bestimmter Algorithmen deren weitere Entwicklung. Zusammengefasst wird dank dieser Methode aus generischem Wissen konkretes Wissen. Predictive Analytics sind als eine Art Assistent zu sehen, welche der Qualitätssicherung im Unternehmen dienen. Denn ihre Stärke ist es, aus einer immensen, ungeordneten Datenmenge die wichtigen Informationen zu erkennen und in entsprechende Vorhersagen zu modifizieren.

enercast nutzt Predictive Analytics

Mit enercast können sämtliche Geschäftsprozesse auf ihre Wetterabhängigkeit hin überprüft werden. Hierfür werden Wettervorhersagen bei den Predictive Analytics berücksichtigt – und zwar bereits seit 2011, lange bevor das Thema in aller Munde war. Und dabei gehen wir sogar noch einen Schritt weiter, indem enercast Handlungsanweisungen prognostiziert.

Jene werden durch das zuvor generierte Situationswissen algorithmisch abgeleitet und einem Disponenten beziehungsweise Assistenten vorgeschlagen. Dieser muss nun lediglich eine Entscheidung treffen, aber nicht mehr selbst aus dem Wissen Schlüsse ziehen.

In Hinblick auf die Thematik „Internet of Things“ sind genau diese Handlungsanweisungen und Signale sogar unabdingbar, da hier Maschinen mit Maschinen kommunizieren. Wenn beispielsweise Supermärkte ihre Verkäufe optimieren wollen, kann dies bei einer Produktvielfalt von über 10.000 Artikeln längst nicht mehr händisch erledigt werden. Und die von enercast durch Predictive Analytics vorgeschlagenen Handlungsanweisungen haben gegenüber dem reinen Wissen noch einen weiteren Vorteil: Man kann ex post berechnen, was die Anwendung des Wissens gebracht hätte.

Als konkretes Beispiel der Nutzung von Predictive Analytics seitens enercast seien die Energieverbrauchsprognosen von öffentlichen Gebäuden in Lissabon genannt. Anhand der Analyse und Auswertung von Verhaltensmustern der Gebäudebesucher in Relation zu den bestehenden Wetterverhältnissen lassen sich Klimasysteme und Lüftungen energieeffizienter steuern, was Umwelt und Ressourcen schont und somit Kosten einspart.

Anwendungsbeispiel – energetischer Footprint

Hierfür werden die Verbrauchsdaten des Gebäudes ebenso wie sein Nutzungsgrad ermittelt. Aus diesen Daten wird im folgenden Schritt ein sogenannter energetischer Footprint erstellt. Anhand der Prognosen von enercast lässt sich voraussagen, wie sich ein Gebäude beispielsweise am kommenden Tag energetisch verhalten wird. Auf diese Weise wird schon im Voraus klar, auf wie viel Grad das Gebäude gekühlt oder beheizt werden muss, damit sich Mitarbeiter und Besucher dort wohl fühlen. Doch auch technische Probleme können so schnell aufgedeckt werden: Fällt die Analyse eines bestimmten Gebäudes aufgrund ihrer Daten auf, erhalten die dortigen Ingenieure eine Handlungsanweisung und können die technische Störung schnell beheben.

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