Evaluierung von Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in ausgewählten Industrien am Beispiel der IBM Software SPSS

Inhaltsverzeichnis

• Kurzfassung
• Abstract
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• Evaluierung von Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in ausgewählten Industrien am Beispiel der IBM Software SPSS
• Das analytische Zeitalter – Predictive Analytics als Wettbewerbsvorteil
• Zielsetzung und Struktur der Arbeit
• Forschungsdesign und Herangehensweise
• Predictive Analytics als nächste Stufe analytischer Entscheidungsfindung
• Fokusverlagerung im Bereich Business Intelligence
• Neuer analytischer Ansatz als Antwort auf veränderte Geschäftsanforderungen
• Veränderte Marktumgebung zur Begünstigung von Predictive Analytics
• Adressierung neuer Geschäftsanforderungen mit Predictive Analytics
• Die vier Säulen analytischen Wettbewerbs
• Konzeptionelle Architektur einer Predictive Analytics-Lösung
• Die Rolle der Statistik im Bereich Predictive Analytics
• Die drei Ausprägungen der Statistik
• Auswahl statistischer Methoden für den Einsatz von Predictive Analytics
• Bestandteile der IBM SPSS Predictive Analytics Suite
• Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics im Geschäftsumfeld
• Möglichkeiten zur quantitativen Werterfassung einer Predictive Analytics-Lösung
• Typische Anwendungsszenarien in der Literatur – eine Metaanalyse
• Der Kunde im Fokus der Strategie im Bereich Customer Life Cycle Management
• Operational Excellence – Optimierung von Geschäftsprozessen und Organisation
• Minimierung von unternehmerischem Risiko und Aufdeckung von Betrug
• Adressierung spezifischer geschäftlicher und funktionaler Anforderungen ausgewählter Industrien durch Predictive Analytics
• Bankwesen
• Versicherungsbranche
• Telekommunikationsbranche
• Handel
• Industrieller Sektor
• Öffentlicher Sektor
• Kategorisierung der IBM SPSS-Anwendungsfälle im Bereich Predictive Analytics nach Nutzenkategorien und Industrien
• Datenbasis der Auswertung und Einschränkungen der wissenschaftlichen Interpretierbarkeit
• Definition der Achsen der Kategorisierungsmatrix
• Analyse und Verteilung der Anwendungsfälle
• Verteilung innerhalb der Nutzenkategorien und Industrien
• Aggregierte Betrachtung der Nutzenpotenziale und Industrien
• Vergleich der Ergebnisse mit der Metaanalyse
• Exemplarische Beschreibung dreier Fallstudien aus den identifizierten Fokusgebieten
• Die Rolle der menschlichen Intuition im wachsenden Geschäft mit Informationen
• Quellenverzeichnis
• Literaturverzeichnis
• Internetquellen
• Anhang
• Anhang A: Grafiken
• Anhang B: Anwendungsfall-Analyse

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluierung von Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in verschiedenen Industrien. Ziel ist es, die Vorteile und Anwendungsbereiche dieser zukunftsorientierten Disziplin aufzuzeigen und anhand von Beispielen aus der Praxis zu verdeutlichen.

• Analyse der veränderten Marktumgebung und neuen Geschäftsanforderungen
• Erörterung, wie Predictive Analytics diese Herausforderungen adressiert
• Kategorisierung der Nutzenpotenziale von Predictive Analytics nach Industrien und Anwendungsbereichen
• Vergleich der Ergebnisse mit aktuellen Trends in der Literatur
• Bewertung der Rolle von Predictive Analytics im Wettbewerbsumfeld

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einführung in das analytische Zeitalter und die Bedeutung von Predictive Analytics als Wettbewerbsvorteil. Die Arbeit erläutert die Zielsetzung und Struktur.
• Kapitel 2: Analyse der Entwicklung von Business Analytics und die Bedeutung von Predictive Analytics als neue Stufe der analytischen Entscheidungsfindung. Es werden die veränderte Marktumgebung, neue Geschäftsanforderungen und die konzeptionelle Architektur einer Predictive Analytics-Lösung beleuchtet.
• Kapitel 3: Ausführliche Beschreibung der Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics im Geschäftsumfeld. Es werden die Möglichkeiten zur quantitativen Werterfassung einer Predictive Analytics-Lösung, typische Anwendungsszenarien und die Adressierung spezifischer Anforderungen verschiedener Industrien diskutiert.
• Kapitel 4: Kategorisierung der IBM SPSS-Anwendungsfälle im Bereich Predictive Analytics nach Nutzenkategorien und Industrien. Es werden die Datenbasis, die Definition der Kategorisierungsmatrix, die Analyse und Verteilung der Anwendungsfälle sowie der Vergleich mit der Metaanalyse aus Kapitel 3 dargestellt.
• Kapitel 5: Diskussion der Rolle der menschlichen Intuition im wachsenden Geschäft mit Informationen.

Schlüsselwörter

Predictive Analytics, Business Analytics, IBM SPSS, Customer Life Cycle Management, Operational Excellence, Risiko- und Betrugsmanagement, Industrien, Anwendungsfälle, Nutzenpotenziale.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Bereich von Business Analytics, der Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse zu antizipieren und optimale Entscheidungen zu treffen.

Wie unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics Unternehmen?

Die Software hilft dabei, Muster in Daten zu erkennen, Risiken zu minimieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und das Kundenmanagement (CRM) zu verbessern.

In welchen Industrien wird Predictive Analytics eingesetzt?

Zu den untersuchten Industrien gehören das Bankwesen, Versicherungen, Telekommunikation, der Handel sowie der industrielle und öffentliche Sektor.

Was sind typische Anwendungsszenarien in der Praxis?

Beispiele sind Customer Life Cycle Management, Operational Excellence (Prozessoptimierung) sowie Risiko- und Betrugsmanagement.

Welche Rolle spielt die Statistik bei Predictive Analytics?

Statistische Methoden bilden das Fundament, um aus historischen Daten verlässliche Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Kann Predictive Analytics die menschliche Intuition ersetzen?

Die Arbeit diskutiert, dass trotz wachsender Datenmengen die menschliche Intuition weiterhin eine Rolle im Entscheidungsprozess spielt.