Die individuelle Umsetzung der statistisch fundierten Vorhersagen für die Kennzahlen beginnt mit einem eintägigen Audit, in dem bis zu drei Themen zur vorteilhaften Nutzung von Big Data identifiziert werden. Die Entwicklung einer Roadmap zeigt zudem auf, wie sich das identifizierte Potenzial für das Unternehmen konkret nutzbar machen lässt. Bei Bedarf führt ec4u einen „Proof of Value“ für ausgewählte Ideen durch, der für ein im Audit identifiziertes Thema den Nutzen belastbar quantifiziert und dem Kunden eine genaue Vorstellung von der Lösung vermittelt.
Nach der Umsetzungsentscheidung werden die möglichen Datenquellen ermittelt und die Daten systematisch analysiert. Bei der Analyse wird verstärkt auf eine Big Data-spezifische Visualisierung der Informationen gesetzt, um entscheiden zu können, welche Datenquellen wir zur Modellbildung nutzen. Daraufhin folgt die Modellbildung mit der Ausrichtung, die Vorhersagen auf Basis der Vergangenheitsdaten zu liefern. Diese Modelle werden so auf die definierten Ziele angepasst, dass sie exakte Vorhersagen für die festgelegten Kennzahlen liefern können. Dabei legt ec4u einen besonderen Fokus auf die Validierung der Modellgüte und definiert kundenindividuelle Gütemaße. Eine vergleichende Darstellung unterschiedlicher Modelle rundet diese Phase ab.
„Durch die Einbettung der Modellvorhersagen in den Geschäftsprozessen werden dort automatisiert die Vorteile von Big Data genutzt. Unsere Methodenkompetenz kombiniert mit dem entwickelten Modell für Predictive Analytics führt zu einem individuellen Modell für die unternehmensspezifische Problemstellung”. Zur Konkretisierung verweist er auf Beispiele, wie statistische Modelle Geschäftsprozess unterstützen können:
•Next Best Offer: Es wird das Produkt ermittelt, das der jeweilige Kunde mit höchster Wahrscheinlichkeit beim Unternehmen beziehen wird.
•Brand Protection: Durch eine automatisierte Analyse von Textbeiträgen in sozialen Netzwerken bzw. im Internet kann zeitnah auf eine veränderte Wahrnehmung der Marke reagiert werden.
•Anrufvorhersage: Optimierung des Callcenters durch eine ideale Ressourcen-Ausstattung zu Zeiten des größten Anrufaufkommens.
•Predictive Maintenance: Maximierung der Verfügbarkeit der Produktionsanlage durch eine effiziente Planung der Wartungsfenster mittels Zustandsüberwachung und -vorhersage der Produktionsmaschinen.
