Digitaler Forecast auf Basis prädiktiver Analytics als m ... / 4 Vorgehensmodell

Für die erfolgreiche Umsetzung von prädiktiven Analytics-Projekten ist ein strukturiertes Vorgehen, verbunden mit einem ganzheitlichen Change-Management-Ansatz, zentral. "Ganzheitlich" bezieht sich in diesem Zusammenhang zum einen auf die technische Entwicklung und Implementierung der Algorithmen und zum anderen auf die Kommunikation mit Stakeholdern und Anwendern. Nur wenn die Erwartungshaltungen realistisch sind und Vertrauen in die Technologie geschaffen wird, kann ein Projekt erfolgreich umgesetzt werden.

Grundsätzlich kann unser Vorgehensmodell, wie in Abb. 1 dargestellt, in 3 Phasen unterteilt werden. Zunächst wird der Use Case spezifiziert und unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen auf Machbarkeit, Aufwand und Nutzen geprüft. Erst nach dieser Validierung des möglichen Mehrwerts wird mit der mathematischen Modellierung begonnen und eine Prototypenanwendung entwickelt. Erfüllt der Prototyp die Erwartungen, kann mit der Integration der Lösung in die bestehende Infrastruktur des Kunden begonnen werden. Im Folgenden schauen wir auf die einzelnen Schritte des Vorgehensmodells.

Abb. 1: Vorgehensmodell für prädiktive Analytics-Projekte^[1]

[1] Eigene Darstellung.

4.1 Ideenfindung

Prädiktive Analytics-Projekte starten mit einer Phase der Ideenfindung, in der Zielstellung und Funktionalität des Anwendungsfalls ausgearbeitet und unmittelbar hinsichtlich der vorhandenen Daten und Prozessabläufe reflektiert werden. Die Ziele und angestrebten Vorteile des algorithmischen Forecasts werden mit Stakeholdern abgestimmt, um eine realistische Erwartungshaltung zu schaffen und etwaige Vorbehalte greifbar zu machen.

Durch erste Analysen der Daten hinsichtlich ihrer Qualität und Quantität kann dann eine Abschätzung der Machbarkeit getroffen und unter Berücksichtigung der involvierten IT-Systeme ein kon...