Warum viele Unternehmen falsche Erwartungen an „Predictive Analytics“ haben
Begriffe wie Forecasting, KI oder Predictive Analytics klingen vielversprechend – sind aber oft mit unrealistischen Erwartungen verbunden. Gerade in KMU der Deutschschweiz, etwa im Raum Baden oder Zürich, erleben wir häufig: Es fehlt nicht an Tools – sondern an Klarheit, was sinnvoll machbar ist. Dieser Beitrag zeigt, wie Unternehmen realistisch starten.
Was ist Predictive Analytics – und was nicht?
Predictive Analytics bedeutet, auf Basis historischer Daten zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren. Dabei geht es nicht um „Künstliche Intelligenz“ im Hollywood-Stil, sondern meist um:
- einfache Regressionsmodelle für Absatzprognosen
- Anomalie-Erkennung in Zeitreihen
- Klassifikation von Kundenverhalten
Diese Szenarien lassen sich auch mit Power BI, Microsoft Fabric oder Databricks abbilden – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt. → Data Analytics & Reporting
Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?
Damit ein Predictive-Modell überhaupt sinnvoll funktioniert, braucht es:
- ausreichend viele, saubere historische Daten
- eine klare Zielvariable (z. B. Umsatz, Ausfallwahrscheinlichkeit)
- eine realistische Erwartung an die Vorhersagegenauigkeit
Viele Projekte scheitern nicht an der Technik – sondern daran, dass keine brauchbare Datenstruktur vorliegt. → Datenplattform
Typische Anwendungsfälle in KMU
Diese Szenarien lassen sich mit überschaubarem Aufwand realisieren:
- Absatzprognosen für Produktgruppen
- Kundensegmentierung nach Verhalten oder Risiko
- Fehlermeldungs- oder Support-Volumen-Prognosen
- Anomalie-Erkennung bei Buchungen, Bestellungen, Zugriffen
Technisch realisierbar mit Power BI + DAX, mit Azure Machine Learning oder Low-Code-Funktionalitäten in Fabric. → Digitalisierung & Automatisierung
Wie man sinnvoll startet – statt sich zu verzetteln
Unsere Empfehlung: Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt. Beispiel: Eine einfache Zeitreihenprognose mit bekannten Einflussgrössen (z. B. Wochentag, Saisonalität). Visualisieren Sie die Resultate in Power BI – nicht in Jupyter-Notebooks. So entsteht ein nutzbarer Prototyp mit konkretem Nutzen.
Was Predictive Analytics nicht leisten kann
Kein Modell wird zu 100 % korrekt sein. Und ohne klaren Entscheidungskontext nützt die beste Vorhersage nichts. Wichtig ist auch: Nicht jeder Fachbereich muss „predictive“ arbeiten. Oft reicht es, bestehende Reports mit Prognosekomponenten anzureichern – statt ein Data Science Team aufzubauen.
Fazit: Mit realistischen Zielen und sauberer Umsetzung starten
Wer Predictive Analytics sinnvoll einführt, beginnt klein, iterativ und pragmatisch. Die Kombination aus Datenqualität, Businessnähe und gezielter Automatisierung zählt – nicht die Komplexität der Modelle. In der Deutschschweiz begleiten wir viele KMU auf
