Predictive Analytics: IT-Unterstützung für zukunftsorientiertes Controlling

Gefahren und Chancen rechtzeitig erkennen und proaktiv handeln

[datensicherheit.de, 31.07.2015] Selbst gestandene Unternehmer haben zuweilen Probleme mit der Begrifflichkeit des modernen Managements. Nicht wenige von ihnen übersetzen „Controlling“ noch immer im Sinne einer rückwärtsgewandten buchhalterischen Überwachung der „Vitalwerte“ ihres Hauses. Doch nichts ist so alt, wie der Erfolg der letzten Abrechnungsperiode!
Die Entscheiderebene muss zwar den rechtlichen Anforderungen an die betriebliche Dokumentation genügen, braucht aber zum wirtschaftlichen Überleben alltäglich Vorhersagesysteme, die wahrscheinliche Zukunftsszenarien und Handlungsspielräume frühzeitig aufzeigen. Controlling, zumal IT-basiertes, ist ein wertvolles, existenziell wichtiges und eben in die Zukunft weisendes Steuerungsinstrument.

Sicherheitsgewinn durch Predictive Analytics

Mit Predictive Analytics, also voraussagenden Analysen, und Data Mining, gewissermaßen dem Schürfen von Informationen aus umfangreich vorliegendem Datenmaterial, werden Geschäftsführungen und ihre IT-Verantwortlichen mit neuen Schlagwörtern konfrontiert, die indes mehr sind als ein saisonaler Mode-Hype. Beides kann nämlich Existenzen retten und Erfolge planbar machen.
Mittels Predictive Analytics sei es möglich, durch Data Mining und statistische Verfahren die vorhandenen Daten zu nutzen, um Vorhersagen über Risiken, Investitionsmöglichkeiten, Investitionspotenziale und viele weitere künftige Ereignisse zu treffen, so Dastani Consulting, nach eigenen Angaben eines der führenden Beratungsunternehmen auf diesem Gebiet. Man verfüge über „einzigartige mathematische Modelle und Ansätze“, mit denen Unternehmen Umsatz und Gewinn signifikant steigern sowie neue Kunden gewinnen und bestehende stärker an sich binden könnten.
Mit dem IT-Fortschritt ist eine Zunahme der bei Geschäftsprozessen anfallenden Datenmengen über die Kundschaft verbunden. Erst die Kombination von Big Data und Predictive Analytics erlaubt deren zweckorientierte Bewältigung und Nutzung – im Sinne eines zukunftsbezogenen Umgangs mit Kundendaten.
Ein elementarer Vorteil der Predictive Analytics ist laut Dastani z.B. die Möglichkeit, durch Abwanderung gefährdete Kundengruppen zu identifizieren. Da nun frühzeitig interveniert werden könne, verbesserten sich Kundenbeziehung und -zufriedenheit.

Wachsendes Branchen-Interesse an Predictive Analytics

Handel, Medizin, Wettervorhersage und Verbrechensbekämpfung basieren heute schon vielfach auf Predictive Analytics. Von Interesse ist dabei insbesondere die Aufdeckung sehr komplexer Abhängigkeiten für das Verhalten von natürlichen, organisatorischen und technischen Systemen.
Auch für die mit Datensicherheit befassten Verantwortlichen auf Anbieter- und auf Nachfragerseite ist dieses Instrumentarium von zunehmendem Interesse, sollen doch künftig nach einem ersten Angriff auf die betriebliche IT und ihr Umfeld plausible und wahrscheinliche Anschluss-Attacken vorhergesagt und möglichst abgewehrt werden. Dazu muss aber sichergestellt werden, dass schon kleine, unscheinbare Angriffsversuche frühzeitig erkannt werden, denn nur so können Abwehrmaßnahmen ausgelöst und schlimmere Schäden verhindert werden. Über die Auswertung von Big Data kann auch in sehr komplexen Strukturen ein typisches, d.h. ungefährliches Verhaltensmuster-Spektrum erfasst werden – so dass bei signifikanter Abweichung davon sofort Alarm und zweckdienliche Gegenmaßnahmen ausgelöst werden können.