Prescriptive Analytics – die faktenbasierte Entscheidungshilfe für Energieversorger
Was ist Prescriptive Analytics?
Der Begriff Prescriptive Analytics bezeichnet Datenanalysen, die der Frage nachgehen, wie sich bestimmte Vorgehensweisen auf die Entwicklung eines Unternehmens auswirken. Hierzu analysieren entsprechende Technologien verschiedene Szenarien. Bereits vorliegende Informationen über verfügbare Ressourcen und vergangene Leistungen werden ebenfalls in die Datenanalyse mit einbezogen.
Mit Prescriptive-Analytics-Technologien wägen Unternehmen nicht nur verschiedene Möglichkeiten ab. Die Software-Lösungen schlagen ihnen auch aktiv Handlungsstrategien vor. Das Ziel von Prescriptive Analytics besteht darin, maximale Vorteile zu generieren und Risiken zu minimieren.
So unterscheiden sich Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics voneinander
Neben Prescriptive Analytics gibt es zwei weitere Ansätze bei der Datenanalyse: Descriptive Analytics und Predicitve Analytics. Alle 3 Bereiche lassen sich klar voneinander abgrenzen.
So analysieren Descriptive-Analytics-Technologien Daten aus der Vergangenheit. Das ist deshalb nützlich, weil Unternehmen ihre Prozesse durch die Analysen im Detail betrachten und optimieren können.
Predictive-Analytics-Lösungen werten ebenfalls Daten aus der Vergangenheit aus und erstellen darauf basierende Prognosen. Unternehmen erkennen dadurch Regelmäßigkeiten und können sich besser auf künftige Ereignisse einstellen.
Prescriptive Analytics baut auf beiden Technologien auf und leitet aus den vorangegangenen Analysen Handlungsanweisungen ab. Es handelt es sich bei Prescriptive Analytics daher um die letzte Stufe im Auswertungsprozess der Daten.
Wie Prescriptive Analytics funktioniert
Prescriptive Analytics basiert auf künstlicher Intelligenz (KI): Die Software erfasst Daten und lernt, diese ohne menschlichen Input zu analysieren.
Der Analyseprozess passt sich an neue Daten an und verarbeitet sie schnell und umfassend. Im Gegensatz zu den anderen beiden Arten der Informationsverarbeitung nutzt Prescriptive Analytics verschiedene Statistiken und Modelle, um zukünftige Leistungen eines Unternehmens zu prognostizieren und entsprechende Handlungsempfehlungen daraus abzuleiten.
Mit der Zeit verbessert das System die Analysen selbstständig – das steigende Datenvolumen erhöht die Präzision der Handlungsempfehlungen. Schon jetzt verfügen viele Unternehmen über so viele Datensätze, dass sie auf Technologien angewiesen sind, um sie zu analysieren.
Dass Unternehmen auch künftig mehr Daten zur Verfügung stehen, wird inzwischen sogar mit einem eigenen Begriff – Big Data – umschrieben. Aus diesem Grund gewinnen auch Technologien für die Datenverarbeitung immer mehr an Bedeutung.
Vor- und Nachteile von Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics bietet Unternehmen mehr Sicherheit. Entsprechende Software-Lösungen tragen dazu bei,
- Betrug zu verhindern,
- Risiken zu begrenzen,
- die Effizienz von Prozessen zu steigern
- und Geschäftsziele zu erreichen.
Allerdings sollten Unternehmen den Systemen nicht „blind“ vertrauen. Um gute Handlungsempfehlungen auszusprechen, ist die Technologie auf die richtigen Fragen angewiesen. Konkret bedeutet das: Wenn die Eingangsannahmen ungültig sind, entstehen daraus keine vorteilhaften Handlungsaufforderungen.
Ein gutes Beispiel dafür ist der Reaktorunfall in Fukushima im Jahr 2011 und dem darauffolgenden Moratorium für Atomkraftwerke. Energieversorger, die langfristig Strom aus Atomenergie produzieren wollten, hätten vor dem Reaktorunfall andere Handlungsaufforderungen erhalten als zum jetzigen Zeitpunkt. Denn die Kernschmelze in Fukushima und die daraus folgenden politischen Entwicklungen hätte auch Prescriptive Analytics nicht vorhersehen können.
Für Unternehmen ist die Technologie also eine Hilfe – ersetzt aber nicht die eigene Reflexion über strategische Entscheidungsmöglichkeiten in Unternehmen. Prescriptive Analytics bietet jedoch eine gute Grundlage, um Entscheidungen möglichst daten- und faktenbasiert treffen zu können.
Prescriptive Analytics in der Energiewirtschaft
Auch in der Energiewirtschaft ist Prescriptive Analytics auf dem Vormarsch. Durch datenbasierte Analysen lassen sich zum Beispiel die Kundenabwanderung reduzieren und Einnahmen aus Upselling-Angeboten steigern.
Daneben gibt es auch sehr spezifische Einsatzfelder für Prescriptive Analytics. So nutzen Energieversorger die Technologie zum Beispiel auch dazu, um
- Öl- und Gasvorkommen zu lokalisieren,
- Pipelines sicherer zu machen,
- mehr Öl und Gas zu fördern
- und Gefahren für die Umwelt zu reduzieren.
Denn während vor einigen Jahren vor allem noch Zahlen analysiert wurden, ist Prescriptive Analytics in der Lage, Daten aus Bildern, Videos und Tönen zu verarbeiten. Für die Ölförderung ist das essenziell – denn mithilfe dieser Informationen optimieren Unternehmen diese Prozesse hinsichtlich ökonomischer als auch ökologischer Prozesse enorm.
Um die Ölförderung Effizienter zu gestalten, analysieren Firmen nun auch
- Bilder von Bohrlöchern,
- Videos von Bohrlochkameras und Flüssigkeitsströmungen,
- Geräusche bei Bohrungen, die von faseroptischen Sensoren aufgezeichnet werden,
- Texte und Notizen von Mitarbeitern
- und die Zahlen der Produktionsmengen.
Mit dieser Datengrundlage lassen sich Öl- und Gasvorkommen gezielter fördern. Ökologische Schäden werden durch die genauere Lokalisation reduziert.
Neben der genaueren Lokalisation der Ressourcen eignen sich die Daten auch dazu, Ausfälle von Pumpen exakter vorherzusagen und mögliche Maßnahmen gegen einen Produktionsausfall zu treffen.
Auch die Instandhaltung von Pipelines ist mithilfe von Prescriptive Analytics einfacher. So können Unternehmen zum Beispiel Sensoren in die Pipeline einbauen und kritische Abschnitte mit einer Videokamera überwachen.
Die Daten werden dann automatisch von der Software verarbeitet. Unternehmen haben dadurch die Korrosionsentwicklung im Blick und können eventuell auftretende Risse besser prognostizieren. Auf Grundlage der Analysen gibt die Software Verantwortlichen entsprechende Handlungsempfehlungen an die Hand.
Fazit
Unter dem Begriff Descriptive Analytics fallen verschiedene Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen, Entscheidungen zu treffen.
Hierzu analysieren die Systeme Daten und berechnen mit statistischen Verfahren Wahrscheinlichkeiten, auf deren Basis sie Handlungsempfehlungen für Unternehmen entwickeln.
Prescriptive Analytics ersetzt zwar nicht die eigene Reflexion über strategische Entscheidungen. Allerdings bieten die Technologien Verantwortlichen eine gute Informationsgrundlage, anhand derer sie sich orientieren können.
In der Energiewirtschaft werden die Systeme sowohl in allgemeinen als auch in spezifischen Bereichen eingesetzt. So verarbeitet Prescriptive Analytics zum Beispiel Kundendaten und schlägt Verantwortlichen die Konzeption neuer Angebote vor. Sowohl der Upselling-Erfolg als auch die Kundenzufriedenheit steigert sich dadurch.
Aktuell wird die Technologie auch bei der Öl- und Gasförderung eingesetzt. Sie sorgt dafür, dass Öl- und Gasvorkommen präziser lokalisiert werden und vermeidet ökologische Schäden durch ungenaue Bohrungen.
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