Die skizzierte Entwicklung im Rahmen eines dynamischen Marktumfelds definiert neue Anforderungen hinsichtlich der Vorhersagefähigkeit der wirtschaftlichen Entwicklung der Unternehmen. Hierzu gibt es unter Experten die Einschätzung, dass herkömmliche Werkzeuge nur bedingt geeignet sind, diese verschärften Anforderungen zu erfüllen. Aus Sicht zahlreicher Berater, Methodenexperten, aber auch Praktikern kann der Einsatz von „Predictive Analytics-Werkzeugen“ nützlich und vorteilhaft sein. Aus der Sicht von Weißenberger gibt es hier vielfältige Potenziale:
- Nutzung von quantitativen und qualitativen Informationen in mathematisch-statistischen Modellen, um Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu belegen.
- Schnellere und aussagekräftigere Informationen als Entscheidungsgrundlage (Echtzeitanalysen).
- Bessere Prognosen und Optimierungskalküle bzw. Simulationen erhöhen die Qualität der Steuerung.
Umstellungen werden nicht reibungslos verlaufen
Nach den Erfahrungen vieler Praktiker ist es kaum zu erwarten, dass die im Raum stehenden methodischen und systemseitigen Umstellungen glatt und problemlos erfolgen können. Mit Schwierigkeiten sowie unerwarteten und unerwünschten Wirkungen ist zu rechnen. Auch Weißenberger verwies darauf:
- Die Qualität der Analysen wird durch zugrundeliegende theoretische Modelle sowie die Qualität der Inputdaten bestimmt („garbage-in-garbage-out“).
- Zum Blick in den Rückspiegel: Zahlen der Vergangenheit haben keine Aussagekraft bei Strukturbrüchen.
- Der Wettbewerbsvorteil durch Predictive Analytics-Systeme erodiert im Zeitablauf.
- Nicht zuletzt sind neue Themen wie Datensicherheit und Datenschutz noch nicht hinreichend berücksichtigt.
