Business Application Research Center

Auf einen Blick
 

• Neun Lösungen für Advanced & Predictive Analytics im Vergleich
• Referenzprozess für die Softwareauswahl
• Umfassender Kriterienkatalog
   

Ausgangssituation
 

Unternehmen müssen heute in einem dynamischen Marktumfeld laufend Vorhersagen über die weitere wirtschaftliche Entwicklungen und Zustände treffen können. Herkömmliche Business-Intelligence-Werkzeuge sind hierfür nur bedingt geeignet. Sie liefern in erster Linie statische Berichte und bieten nur einen starren und beschränkten Blick auf Geschäftsdaten. Auch traditionelle Analyseverfahren wie OLAP stoßen hier an ihre Grenzen, da sich festgelegte Kennzahlen nur in Bezug auf definierte Kenngrößen („Dimensionen“) gegeneinander in Beziehung setzen lassen, um daraus bestimmte mengenorientierte Aussagen zu treffen.

Hilfe und wirtschaftliche Vorteile versprechen „Predictive-Analytics“-Werkzeuge und -Methoden. Ihr Einsatzgebiet umfasst die Segmentierung, Assoziation, Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie die Prognose. Voraussetzung ist indes, dass der gesamte Predictive Analytics-Prozess unterstützt wird – von der Datenintegration aus Informationssystemen, über die Erarbeitung des Vorhersagemodells bis hin zur weiteren Verwendung der generierten Vorhersageinformationen oder Modelle, beispielsweise im Zuge der Operationalisierung.

Inhalte
 

Nach einer Einführung in das Thema Predictive Analytics und Anwendungsbeispielen werden gängige Softwarelösungen vorgestellt sowie eine Analyse des Marktes vorgenommen. Im Mittelpunkt der Untersuchung stehen ein Referenzprozess und ein dazugehöriger umfassender Kriterienkatalog für die Softwareauswahl. Folgende Produkte wurden detailliert untersucht:

• Dell „StatSoft Statistica“
• IBM “SPSS Modeler”
• Microsoft „SQL Server Data Mining“
• OpenText „Actuate Birt Analytics“
• RapidMiner „RapidMiner“
• SAP „Predictive Analytics“
• SAS „Enterprise Miner“
• Tibco „Spotfire S+“

 

Vorteile und Nutzen
 

• Kompakt dargestellte Wissen der BARC-Analysten zum Markt sowie Praxisbeispiele für Advanced Analytics & Predictive Analytics
• Tipps zum Projektmanagement
• Übersichtliche und unabhängige Bewertungen von neun Lösungen für Advanced und Predictive Analytics
• Bequemer Online-Zugriff auf die Studieninhalte

 

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