Predictive- oder Prescriptive Analytics?

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Wie stehen Predictive- und Prescriptive Analytics in Beziehung zueinander? Ist ein Teil besser oder wichtiger als der andere?

 

Im besten Fall ergänzen sich Predictive- und Prescriptive Analytics perfekt und erhöhen so noch einmal den Mehrwert für Ihr Unternehmen. Wie das gehen kann, erläutern wir in diesem Artikel zunächst theoretisch und dann am praktischen Beispiel.

Schaubild Zusammenhang predictive und prescriptive Analytics sowie decision optimization
predictive und prescriptive analytics | isr.de

Wie in der Abbildung zu sehen, können die Vorhersagen eines Machine-Learning-Modells als zusätzliche Input-Variablen in einem Prozess der Entscheidungsoptimierung (engl. Decision Optimization)  genutzt werden. 

Zusätzlich zur Beantwortung der Frage

„Was wird passieren?“

kann das Unternehmen so noch eine optimale Lösung für die Frage

„Wie soll ich reagieren?“

finden.

Wie predictive und prescriptive mit Entscheidungsoptimierungen zusammenhängen

Das Training eines Machine-Learning-Modells zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse, ist ein komplexer und mitunter langwieriger Prozess. Dieser als „Predictive Analytics“ bezeichneter Teil ist Hauptbestandteil der meisten Data-Science-Projekte. Ein ebenso bedeutender Komplex wird dabei jedoch häufig außer Acht gelassen: „Prescriptive Analytics“.

Prescriptive Analytics untersucht die Auswirkungen von verschiedenen Umsetzungsmöglichkeiten auf ein Ergebnis.

Ziel ist es hierbei möglichst optimale Lösungen für das Unternehmen zu finden. Die  Entscheidungsoptimierung ist eine Data-Science-Technik, welche hierfür genutzt werden kann.

Entscheidungsoptimierung oder auch Decision Optimization ist dabei immer dann besonders nützlich, wenn sehr viele verschiedene Möglichkeiten und Nebenbedingungen existieren, welche zwar alle zu einem Ergebnis führen, aber nicht gleichwertig in der Umsetzung sein müssen. Mittels Decision Optimization werden alle potenziellen Möglichkeiten analysiert und diejenige ausgewählt, welche eine definierte Zielstellung am besten erfüllt.

Die Anwendungsgebiete für Decision Optimization sind dabei sehr vielfältig und auf keinen speziellen Bereich begrenzt:
sind nur einige der Beispiele, in denen Decision Optimization erfolgreich eingesetzt wird.

Use Case: Erstellung eines optimalen Zeitplans

Kommen wir nun zu einem Optimierungsproblem aus der Praxis, mit welchen wir im Rahmen eines Kundenprojekts beschäftigt waren. Zielstellung im Rahmen des predictive Analytics-Projekts war es einen OP-Plan zu erstellen, der eine möglichst hohe Auslastung aller OP-Räume aufweist. 

Gleichzeitig sollten gewisse Variablen bei der Planung berücksichtigt werden. Diese wurden in einer Tabelle erfasst.

OP Mögliche Räume Dauer Priorität
OP 10 1,3 45 min 3 (!!!)
OP 6 2, 3 25 min 1 (!)
... ... ... ...

Zusätzlich wurden weitere Nebenbedingungen genannt, die eingehalten werden sollten:

Durch die Implementierung eines Decision Optimization-Modells, welches diese Bedingungen berücksichtigt, kann im Produktiveinsatz Zeit bei der Planung gespart und gleichzeitig die Ressourcenauslastung  maßgeblich erhöht werden. Letztendlich wurde die Entscheidung für die optimale Planung der OP-Räume weitestgehend automatisiert.

Optimaler OP-Plan (Prescriptive Analytics),
mit Input aus einem Machine-Learning-Modell (Predictive Analytics)
Auf den konkreten Use Case bezogen, könnte die Generierung eines optimalen OP-Plans (Prescriptive Analytics)
„Wie sieht unter Berücksichtigung der OP-Dauer(n) ein optimaler Zeitplan aus?“
durch ein Machine-Learning-Modell (Predictive Analytics)
„Wie lange werden die Operationen voraussichtlich dauern?“
ergänzt werden, das die Dauer der OP basierend auf den Patienten- und OP-Daten vorhersagt.

Bei der Umsetzung Ihres Prescriptive-Analytics-Projektes unterstützen wir Sie kompetent.

Hierbei setzen wir auf IBM Decision Optimization oder eine speziell für Sie entwickelte Lösung mit Open-Source-Werkzeugen.

Sprechen Sie uns gerne an!

IBM Decision Optimization
Optimierungen durch präskriptive Analysen mit IBM
AI_Berg5

KONTAKT

Silvio Bergmann
Senior Manager
Analytics & Insights

Silvio.Bergmann@isr.de
+49 (0) 151 422 05 418

Über ISR

Die ISR Information Products AG ist Ihr Experte für Analytics, Prozess-Digitalisierung und Application Management. Mit Blick auf die Bedürfnisse namhafter Kunden konzipieren, modernisieren, implementieren und betreuen ca. 200 Mitarbeiter an sechs Standorten IT-Architekturen, Software-Lösungen und IT-Infrastrukturen. Das Ziel: Unseren Kunden die wirtschaftliche Nutzung von Daten zu ermöglichen.
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