Predictive Analytics: Mit vorausschauenden Prognosen zu mehr Umsatz
Was ist SAP Predictive Analytics?
SAP Predictive Analytics ist eine cloudbasierte Lösung für die statistische Datenanalyse und -auswertung. Als Teil der SAP Analytics Cloud erstellen Unternehmen mit ihr Prognosemodelle und decken verborgene Einsichten und Beziehungen in ihren Daten auf. Dadurch lassen sich Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen treffen.
Wie funktioniert SAP Predictive Analytics?
SAP Predictive Analytics verfügt über leistungsstarke Funktionen, die Unternehmen bei der Datenaufbereitung unterstützen.
Automatisierte Aufbereitung von Daten
Die Lösung verknüpft verschiedene Datensätze wie Transaktionsdaten, Kundenserviceanfragen und demografische Daten miteinander und ist so in der Lage, die Datenaufbereitung zu beschleunigen.
Datenvisualisierung
Nutzer können die Ergebnisse der Datenanalysen grafisch darstellen. Die Qualität dieser Visualisierungen wird laufend verbessert: Sie bieten einen schnellen Überblick über die Ergebnisse und helfen dabei, Entscheidungsprozesse effizienter und kostengünstiger zu gestalten.
Prognosen erstellen
Zu den Kernfunktionen von SAP Analytics gehören Prognosen. Unternehmen können sie mit dem System bereits in wenigen Tagen erstellen. Anwender müssen dazu nicht programmieren können oder Daten verlagern.
Prognosemodelle verwalten
Nutzer können die Prognosemodelle zu jeder Zeit überwachen. Unternehmen erhalten durch die Analysen tiefe Einblicke in ihre Prozesse. Sie können Mitarbeiter in die Prozessoptimierung mit einbeziehen, indem sie ihnen die Ergebnisse der Datenanalysen zur Verfügung stellen.
Vorausschauende Analysen
Auch die vorausschauenden Analysen gehören zu den Kernfunktionen von SAP Predictive Analytics. Mit ihnen können Unternehmen auf neue Ereignisse reagieren – auch, wenn sie gerade erst eingetreten sind.
Die Funktionen der Software bewerten verschiedene Szenarien nach ihrer Wahrscheinlichkeit.
Vorteile von SAP Predictive Analytics
Ein großer Vorteil der Software ist ihre einfache Bedienbarkeit. Nutzer greifen auf eine Vielzahl wiederverwendbarer Daten zurück und erstellen mit wenigen Klicks komplexe Prognosemodelle. Auf diese Weise ist es möglich, vorausschauende Analysen zu automatisieren und jederzeit auf aktuelle Entwicklungen reagieren zu können.
SAP Predicitve Analytics in der Praxis
Ein weiterer großer Vorteil der Software ist ihre Flexibilität. Sie ist für fast alle Unternehmensbereiche geeignet und hilft dort dabei, auf künftige Ereignisse zu reagieren.
Klassische Anwendungsfälle sind zum Beispiel die Instandhaltung, die Personalabteilung oder die Analyse von Handelspreisen. Energieversorger profitieren besonders in der Instandhaltung von den Prognosemodellen.
Instandhaltung
Denn überall dort, wo Energie produziert wird, kommen teure Maschinen zum Einsatz. Die Rotation in den Anlagen führt zu einem Verschleiß – Unternehmen müssen sie deshalb regelmäßig warten. Schon jetzt haben viele Energieversorger ihre Anlagen mit Messtechnik ausgestattet, um über ihre Funktionsfähigkeit auf dem Laufenden zu bleiben.
Mit SAP Predictive Analytics haben Unternehmen nun auch die Möglichkeit, die Daten zu analysieren. So lassen sich zum Beispiel Durchschnittswerte aller Abnutzungserscheinungen von Anlagenteilen berechnen und prognostizieren.
Personalabteilung
Energieversorger haben es mit anspruchsvollen und technischen Produkten zu tun. In vielen Bereichen ist geeignetes Personal schwer zu finden – Mitarbeiterbindung wird daher immer wichtiger.
Mit SAP Predictive Analytics analysieren Unternehmen ihre Mitarbeiterdaten und können eventuelle Kündigungen verhindern. Wenn ein Mitarbeiter im Regelfall alle paar Jahre seinen Arbeitgeber wechselt, können Unternehmen dem vorbeugen, indem sie ihm zum passenden Zeitpunkt zum Beispiel attraktive Angebote machen.
Volatile Netzeinspeisung prognostizieren
Eine weitere Herausforderung im Energiesektor ist die Energiewende und die damit einhergehende Netzauslastung. Dadurch, dass immer mehr kleine Energieproduzenten ihren Strom aus Photovoltaikanlagen in das Energienetz einspeisen, schwankt die Auslastung.
Um die Energieversorgung aufrecht zu erhalten, müssen Unternehmen diese Schwankungen manuell ausgleichen. Dieser Prozess kostet viel Geld und lässt sich mit einer Prognose erleichtern.
Mit den Daten aus den Energienetzen können Firmen mithilfe von SAP Predictive Analytics Vorhersagen erstellen. Sie wissen dann genauer, zu welchem Zeitpunkt wie viel Energie in den Netzen vorhanden sein wird und können ihre Prozesse mit diesem Wissen optimieren.
Vertrieb
Auch für den Vertrieb sind geeignete Prognosen wichtig. Indem Nutzer intern vorhandene Daten mit Informationen aus öffentlichen Quellen verknüpfen, erhalten sie eine bessere Übersicht über die Kundenbedürfnisse. Energieversorger können mit den Prognosewerten aus SAP Predicitve Analytics Angebote frühzeitig an die jeweilige Marktsituation anpassen und mehr Umsätze generieren.
So werden die Daten aus Unternehmen geschützt
SAP garantiert Unternehmen zu jeder Zeit einen vollumfänglichen Datenschutz. Die Rechte von Mitarbeitern, Kunden, Lieferanten und Partnern werden umfassend geschützt. Durch externe Prüfung kontrolliert SAP die eigenen Datenschutzstandards kontinuierlich und auch die Rechenzentren unterlaufen einem ständigen Test der Software und Infrastruktur.
Auf diese Weise ist sichergestellt, dass die Daten aus Unternehmen jederzeit geschützt sind und nach dem geltenden Recht verwaltet werden.
Fazit
Energieversorger stehen unter Druck. Einerseits bringt die Energiewende viele Herausforderungen mit sich. Andererseits erwarten Kunden im Zuge der Digitalisierung immer mehr Service-Leistungen.
Um diesen Wandel zu schaffen, braucht es Planungssicherheit. Unvorhergesehene Ereignisse stehen dem entgegen und wirken sich negativ auf die Bilanzen aus.
Mit SAP Predictive Analytics steht Energieversorgern eine cloudbasierte Software zur Verfügung, die genau solche Ereignisse prognostiziert. Firmen können mit der Software zum Beispiel vorhersagen, wann Anlagen vermutlich ausfallen, Mitarbeiter den Arbeitgeber wechseln wollen oder wie hoch die Netzauslastung zu einem bestimmten Zeitpunkt sein wird.
Die Software bietet dabei den entscheidenden Vorteil, einfach bedienbar zu sein. Mitarbeiter erstellen Prognosen in wenigen Klicks. Informationen werden visualisiert aufbereitet, sodass Nutzer die grundlegenden Ergebnisse im Überblick sehen.
Das ist nicht nur für den Analyse-Prozess an sich sinnvoll. Sondern auch, um Mitarbeiter über bestimmte Entwicklungen im Unternehmen zu unterrichten. Nicht zuletzt die schnelle Datenverarbeitung sorgt dafür, dass Energieversorger immer auf einem aktuellen Stand sind. Auf diese Weise lassen sich Analyseprozesse standardisieren und Umsätze skalieren.
Websession: Predictive Analytics
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