YouTube, Maxdome oder Watchever sind ähnliche
Beispiele für Geschäftsmodelle mit digitalen Vide-
odaten und haben damit Konkurrenz zu analogen
Geschäftsmodellen wie Videotheken aufgebaut.
Aber auch in eher klassischen Dienstleistungen treten
digitale Geschäftsmodelle als Wettbewerber zu tradi-
tionellen Methoden auf. Ein aktuelles Beispiel bietet
die Hamburger Firma Kreditech, die Kredite unter Aus-
schaltung des klassischen Bankenmarktes an Kredit-
nehmer vergibt. Aufgrund von automatisierten, auf
Daten basierenden Massenentscheidungen zur Kun-
denbonität ermöglicht das Geschäftsmodell von Kre-
ditech eine risikooptimierte Kreditvergabe und damit
eine bessere, weil individuellere Prämiensteuerung.
Eine solche, auf Analyse von Massendaten basierende
Herangehensweise ist auch in anderen Branchen, die
auf Risikoeinschätzungen beruhen, möglich. Denkbar
sind solche Szenarien insbesondere in der Versiche-
rungsbranche. Die schlanke Umsetzung durch auto-
matisierte Systeme ermöglicht niedrige Gemeinkosten
und große Skalierungsmöglichkeiten.
Entscheidungen automatisieren
Der Einsatz von statistischen Verfahren in der Wirt-
schaft lässt sich allgemein in drei Kategorien eintei-
len
3
: Descriptive Analytics, Predictive Analytics und
Prescriptive Analytics
1. Descriptive Analytics
Descriptive Analytics zeichnet sich dadurch aus, dass
es keine vorherzusagende Zielvariable gibt. Daher
spricht man bei der Descriptive Analytics auch von
unüberwachtem Lernen.
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Typische Anwendungen
sind Klassifizierungen, Assoziierungen und Sequenzie-
rungen. Verfahren der deskriptiven Analyse werden
häufig in Empfehlungssystemen oder bei Warenkorb-
analysen verwendet.
2. Predictive Analytics
Verfahren der Predictive Analytics zeichnen sich
dadurch aus, dass auf Basis von Vergangenheitsdaten
Zusammenhänge analysiert, erkannt und genutzt wer-
den, um eine Vorhersage über das mögliche Eintreten
von zukünftigem Verhalten zu treffen.
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Diese Verfahren
zeichnen sich durch das Vorhandensein einer Zielvari-
ablen aus, die prognostiziert werden soll. Da für viele
Datensätze die Ausprägung der Zielvariablen bekannt
ist, spricht man hier vom überwachten Lernen. Eines
der bekanntesten Verfahren ist die klassische lineare
Regression. Moderne Verfahren, wie zum Beispiel Neu-
roBayes, finden auch nichtlineare Effekte, sind robust
gegen einzelne Fehler in den Daten sowie statistischen
Schwankungen und können komplette Wahrscheinlich-
keitsverteilungen prognostizieren – das heißt, sie füh-
ren eine komplette Risikoanalyse durch.
3. Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics macht es möglich, aus unter-
schiedlichen Erwartungsszenarien von Predictive Ana-
08_09
Prescriptive Analytics
Preis bestimmt Restmenge
Abb. 2
60
50
40
30
20
10
0
Woche
1
Woche
2
Woche
3
Woche
4
Woche
5
Woche
6
Woche
7
Abverkaufsmenge
Endbestand
Nach sieben Wochen beträgt die Restmenge 6 Stück. Sollte der
Artikel komplett abverkauft sein, wurde zu viel beschafft.
