Vor welchen Herausforderungen stehen F&E-Teams bei der Implementierung von Predictive Analytics?

2 Modellauswahl und -validierung

Eine weitere Herausforderung für F&E-Teams besteht darin, das am besten geeignete Vorhersagemodell für ihr spezifisches Problem auszuwählen und dessen Leistung und Genauigkeit zu validieren. Es gibt viele Arten von Vorhersagemodellen, z. B. Regression, Klassifizierung, Clustering und Zeitreihen, die jeweils ihre eigenen Vorteile und Einschränkungen haben. F&E-Teams müssen die Merkmale und Annahmen jedes Modells sowie die Kompromisse zwischen Komplexität und Interpretierbarkeit verstehen. Darüber hinaus müssen sie ihre Modelle mit verschiedenen Methoden wie Kreuzvalidierung, Fehlermetriken und Sensitivitätsanalyse testen und validieren, um sicherzustellen, dass ihre Modelle robust, zuverlässig und verallgemeinerbar sind.

3 Modellbereitstellung und -wartung

Eine dritte Herausforderung für F&E-Teams besteht darin, ihre Vorhersagemodelle skalierbar, sicher und effizient bereitzustellen und zu pflegen. Der Einsatz von Vorhersagemodellen umfasst die Integration in bestehende Systeme und Prozesse sowie die Sicherstellung, dass sie Echtzeit- oder Batch-Dateneingaben und -ausgaben verarbeiten können. Die Pflege von Vorhersagemodellen umfasst die Überwachung ihrer Leistung und deren regelmäßige Aktualisierung, um Änderungen an Daten, Umgebung und Benutzerfeedback zu berücksichtigen. F&E-Teams müssen Tools und Plattformen verwenden, die die Bereitstellung und Wartung ihrer Vorhersagemodelle wie Cloud Computing, APIs und Container erleichtern können.

4 Organisationskultur und -ausrichtung

Eine vierte Herausforderung für F&E-Teams besteht darin, eine Unternehmenskultur und -ausrichtung zu fördern, die prädiktive Analysen unterstützt und wertschätzt. Predictive Analytics erfordert einen kollaborativen und iterativen Ansatz sowie die Bereitschaft, zu experimentieren und aus Fehlern zu lernen. F&E-Teams müssen mit anderen Stakeholdern wie Geschäftsbereichen, Kunden und Aufsichtsbehörden kommunizieren und sich abstimmen, um sicherzustellen, dass ihre Vorhersagemodelle mit den strategischen Zielen und Erwartungen des Unternehmens übereinstimmen. Darüber hinaus müssen sie ihre Mitarbeiter und Nutzer im Umgang mit prädiktiven Analysen sowie im Umgang mit den ethischen und sozialen Implikationen ihrer Ergebnisse aufklären und schulen.

5 Innovation und Differenzierung

Eine fünfte Herausforderung für F&E-Teams besteht darin, prädiktive Analysen zu nutzen, um Innovationen und Differenzierungen in ihren Produkten, Dienstleistungen und Prozessen voranzutreiben. Predictive Analytics kann F&E-Teams wertvolle Erkenntnisse und Möglichkeiten bieten, ihre bestehenden Angebote zu verbessern oder neue zu schaffen. Predictive Analytics kann jedoch auch Wettbewerbsdruck und Risiken erzeugen, da andere Marktteilnehmer ähnliche oder bessere Techniken einsetzen können, um sich einen Vorteil zu verschaffen. F&E-Teams müssen ihre Predictive Analytics-Fähigkeiten und -Ergebnisse ständig überwachen und bewerten sowie nach neuen Wegen suchen, um sie zu verbessern und von ihren Mitbewerbern abzuheben.