Predictive Analytics in Power BI
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics (Prädiktive Analytik) bezeichnet eine Methode zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse, basierend auf der Analyse historischer Daten. Mithilfe statistischer Techniken, Machine Learning und Algorithmen werden Muster und Trends in großen Datenmengen identifiziert, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Vorhersagen zu treffen. Predictive Analytics geht über herkömmliche Business Intelligence hinaus, indem es nicht nur vergangene Ereignisse analysiert, sondern zukünftige Ergebnisse prognostiziert und so eine proaktive Entscheidungsfindung ermöglicht
Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten vorhergesagt werden. Damit diese Analysen jedoch effektiv genutzt werden können, ist eine leistungsstarke Plattform zur Datenaufbereitung und Visualisierung notwendig. Hier kommt Power BI ins Spiel:
Hier finden Sie weiter Informationen zu PowerBI.
Technische Grundlagen
Prinzipien der Datenanalyse
Die Datenanalyse ist das Fundament jeder vorausschauenden Analytik. Zunächst werden relevante Datenquellen identifiziert und Daten importiert, gefolgt von einer umfassenden Aufbereitung und Transformation. Ziel ist es, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Grundprinzipien wie Datenbereinigung, Normalisierung und Aggregation sind essenziell, um die Qualität der Analyse zu gewährleisten. Power BI bietet hierfür vielseitige Funktionen, wie den Power Query Editor, um Daten effizient zu transformieren und zu modellieren.
Machine Learning Algorithmen
Machine Learning Algorithmen sind ein zentraler Bestandteil der prädiktiven Analytik und dienen dazu, aus historischen Daten Vorhersagemodelle zu entwickeln. In Power BI lassen sich Modelle direkt mit R oder Python einbinden oder durch Azure Machine Learning integrieren. Wichtige Algorithmen umfassen lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Clusteranalyse und neuronale Netze. Diese Algorithmen ermöglichen präzise Vorhersagen, wie die Segmentierung von Kundengruppen oder die Prognose von Abwanderungsraten.
Power BI ermöglicht das Erstellen von Machine-Learning-Modellen direkt innerhalb von Dataflows, ohne umfassende Vorkenntnisse. In diesem Prozess wird ein Modell für binäre Vorhersagen erstellt und trainiert (z. B. Kaufabsichten anhand von Sitzungsdaten). Power BI analysiert dabei die Daten und wählt passende Algorithmen aus. Ein Überprüfungsbericht zeigt dann die Modellleistung. Die Ergebnisse lassen sich direkt auf neue Daten anwenden und in Berichten visualisieren, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Mehr dazu findest du hier.
Power BI Analyse-Tools
Power BI stellt eine Reihe leistungsstarker Analyse-Tools zur Verfügung, die speziell für datengetriebene Prognosen entwickelt wurden. Zu den wichtigsten Tools zählen DAX-Funktionen (Data Analysis Expressions) für komplexe Berechnungen, Visualisierungstools wie Heatmaps und Zeitreihendiagramme sowie KI-gestützte Visualisierungen für Schlüsselfaktorenanalysen und automatisierte Prognosen. Zusätzlich ermöglicht der Power BI Service die einfache Integration von externen Modellen, was den Einsatz prädiktiver Modelle erleichtert.
Praxisbeispiele
Handel: Nachfrageprognosen
Im Handel hilft Power BI, Nachfrageprognosen auf Grundlage historischer Verkaufsdaten und saisonaler Trends zu erstellen. Durch die Kombination von Verkaufsdaten, Lagerbeständen und externen Einflussfaktoren wie Feiertagen können präzise Vorhersagen getroffen werden, um die Bestandsplanung zu optimieren und Lagerkosten zu senken. Dies ermöglicht eine flexible Reaktion auf Nachfrageänderungen und verringert die Gefahr von Überbeständen oder Lieferengpässen.
Produktion: Predictive Maintenance
In der Produktion unterstützt Power BI Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) durch die Analyse von Sensordaten und Maschinenhistorie. Mithilfe von Machine Learning Modellen werden Wartungsintervalle und Ausfallwahrscheinlichkeiten für Maschinen prognostiziert. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können teure Ausfallzeiten vermieden und die Lebensdauer der Maschinen verlängert werden. Power BI visualisiert dabei Wartungsprognosen und vereinfacht die Koordination der Wartungsteams.
Finanz: Risikobewertung
Im Finanzwesen wird Power BI zur Risikobewertung genutzt, indem es historische Kreditdaten und Kundeninformationen analysiert, um die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen zu berechnen. Machine Learning Algorithmen wie die logistische Regression und Clusteranalysen helfen dabei, risikobehaftete Kunden zu identifizieren und die Kreditvergabe besser zu steuern. Diese Erkenntnisse ermöglichen Finanzinstituten eine präzisere Risikokalkulation und die Senkung von Kreditverlusten.
Logistik: Lieferkettenoptimierung
In der Logistik spielt die Optimierung der Lieferkette eine entscheidende Rolle, und Power BI kann hierbei helfen, Verzögerungen zu minimieren und den Lieferfluss zu verbessern. Mithilfe von historischen Daten über Lieferzeiten, Lagerbestände und Transportwege können Engpässe vorhergesagt und Lieferketten an Nachfrageänderungen angepasst werden. Dies ermöglicht eine Reduktion von Kosten und eine bessere Ressourcennutzung. KI-gestützte Funktionen in Power BI tragen dazu bei, Trends zu erkennen und die Effizienz der gesamten Lieferkette zu steigern.
Power BI bietet so für jede Branche gezielte prädiktive Analyseansätze, die datenbasierte Entscheidungen erleichtern und Prozesse optimieren.
Praktische Implementierung
Die praktische Implementierung vorausschauender Analytik in Power BI erfolgt in drei wesentlichen Schritten: Datenvorbereitung, Modellaufbau und Visualisierung der Ergebnisse. Jeder dieser Schritte baut auf dem vorherigen auf, und zusammen bieten sie eine robuste Grundlage für präzise Vorhersagemodelle, die Unternehmen in Echtzeit für datengetriebene Entscheidungen nutzen können.
Datenvorbereitung
Der erste Schritt in der Implementierung eines Machine-Learning-Modells ist die Datenvorbereitung. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Eingabedaten konsistent und aussagekräftig genug sind, um Vorhersagen zu ermöglichen. In Power BI erfolgt die Datenaufbereitung in der Regel mithilfe von Dataflows, die eine Vielzahl an Quellen wie Datenbanken, Cloud-Dienste, Excel und insbesondere das Common Data Model (CDM) unterstützen. Das CDM ermöglicht eine nahtlose Integration mit Dynamics 365 und Microsoft 365 und bietet einen standardisierten Datenansatz, der besonders für komplexe Machine-Learning-Anwendungen nützlich ist.
In Power BI beginnt der Datenvorbereitungsprozess im Power Query Editor, einem flexiblen Tool zur Transformation von Daten. Hier können Anwender Datensätze bereinigen, doppelte Einträge entfernen, fehlende Werte identifizieren und korrigieren sowie die Daten in eine strukturierte Form bringen. Dieser Prozess, der als ETL (Extract, Transform, Load) bekannt ist, ermöglicht die Aggregation und Normalisierung der Daten, was besonders wichtig ist, um die Qualität der Analyse zu gewährleisten und Verzerrungen in den Ergebnissen zu vermeiden. Da Machine-Learning-Algorithmen stark von der Datenqualität abhängen, ist dieser Schritt besonders wichtig für die langfristige Modellgenauigkeit und die Validität der Vorhersagen.
Darüber hinaus können in Power BI Dataflows Datenbereinigungslogiken wiederverwendet werden, was den Zeitaufwand für künftige Datenaufbereitungsprozesse verringert und sicherstellt, dass die Datenkonsistenz über verschiedene Projekte hinweg erhalten bleibt. Dies erleichtert nicht nur den Prozess, sondern ermöglicht auch eine einfachere Skalierung der Implementierung.
Modellaufbau
Sobald die Daten aufbereitet sind, folgt der Modellaufbau. In Power BI kann dieser Schritt direkt über den Cloud-Service durchgeführt werden, indem ein Machine-Learning-Modell innerhalb eines Dataflows erstellt wird. Die Benutzeroberfläche von Power BI führt die Anwender durch den gesamten Prozess, sodass auch ohne tiefere Data-Science-Kenntnisse prädiktive Modelle erstellt werden können. Power BI nutzt hier eine Kombination aus AutoML-Technologie und fortschrittlicher Algorithmenauswahl, um den Modellaufbau zu optimieren. Der Benutzer kann zunächst die Art der Vorhersage spezifizieren, die er anstrebt, beispielsweise eine Klassifikation oder Regression. Power BI führt daraufhin eine Analyse der bereitgestellten Daten durch und wählt automatisch den am besten geeigneten Algorithmus für die jeweilige Vorhersageaufgabe aus.
Für binäre Klassifikationsmodelle, die etwa zur Vorhersage von Kaufabsichten oder zur Identifizierung von Churn-Kunden (abwanderungsgefährdete Kunden) verwendet werden, können Anwender in Power BI die Schlüsselfaktoren für die Vorhersagen auswählen. Die Daten werden dann in Trainings- und Testdatensätze unterteilt, und Power BI trainiert das Modell auf Basis dieser historischen Daten. Nachdem das Modell erstellt und trainiert wurde, führt Power BI eine Validierung durch und erstellt einen Modellüberprüfungsbericht, der wichtige Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, F1-Wert und Recall enthält. Diese Kennzahlen bieten eine transparente Einsicht in die Leistungsfähigkeit des Modells und geben den Anwendern die Möglichkeit, Anpassungen vorzunehmen und das Modell zu optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Für komplexere Anforderungen können auch Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder Clustering-Algorithmen zum Einsatz kommen. Der Modellüberprüfungsbericht enthält eine Visualisierung der wichtigsten Einflussfaktoren und zeigt, wie sich diese auf das Ergebnis auswirken. Diese detaillierte Analyse ermöglicht es, die Modellaussagen zu interpretieren und entsprechende Maßnahmen zu treffen. Die regelmäßige Validierung und Feinabstimmung des Modells gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung und Anpassung an neue Daten, was besonders in dynamischen Geschäftsumfeldern wertvoll ist.
Visualisierung der Ergebnisse
Der letzte Schritt ist die Visualisierung der Ergebnisse, durch die die Vorhersagen in einem benutzerfreundlichen Format dargestellt werden. Power BI bietet eine Vielzahl an Visualisierungsoptionen, um die Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen verständlich und direkt anwendbar zu machen. Beispielsweise können die Ergebnisse in interaktiven Dashboards und Berichten zusammengefasst werden, die sich leicht an unterschiedliche Benutzergruppen anpassen lassen. Diese Dashboards sind in Echtzeit aktualisierbar, was besonders in Unternehmen mit hohem Datenaufkommen von Vorteil ist, da Entscheidungen auf aktuellen Prognosen basieren können.
Ein besonders nützliches Visualisierungstool in Power BI ist das Key Influencers-Diagramm. Dieses Tool zeigt die wichtigsten Einflussfaktoren auf das vorhergesagte Ergebnis und ermöglicht es Nutzern, zu verstehen, warum bestimmte Ergebnisse eintreten. Dies ist für Entscheidungsträger hilfreich, da es tiefergehende Einblicke in die Daten bietet und die Vorhersagen nachvollziehbar macht. Darüber hinaus können interaktive Filter und Drilldowns verwendet werden, um spezifische Datenbereiche detaillierter zu analysieren.
Power BI ermöglicht auch das Erstellen von benutzerdefinierten Berichten, die unterschiedliche Szenarien und Vorhersagen simulieren. Beispielsweise könnten Anwender verschiedene Faktoren und Variablen anpassen, um die Auswirkungen auf das vorhergesagte Ergebnis zu sehen. Dadurch kann das Management datenbasierte „Was-wäre-wenn“-Szenarien untersuchen und präventive Maßnahmen ergreifen, bevor kritische Ereignisse eintreten.
Die Berichte und Visualisierungen können für verschiedene Abteilungen oder Nutzerrollen individuell angepasst und in den Power BI Service integriert werden. Dadurch haben alle relevanten Entscheidungsträger Zugriff auf die Daten und können in Echtzeit auf Basis der Prognosen agieren. Die Möglichkeit, Vorhersagen in mobilen Anwendungen zu visualisieren und über den Power BI Cloud-Service zu teilen, erleichtert die teamübergreifende Zusammenarbeit und stellt sicher, dass die relevanten Daten immer und überall verfügbar sind.
Zusammenfassung
Die Kombination aus Datenvorbereitung, Modellaufbau und Visualisierung der Ergebnisse bietet eine leistungsstarke Grundlage für die prädiktive Analytik in Power BI. Durch die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl an Quellen zu integrieren und zu bereinigen, Algorithmen automatisch auszuwählen und komplexe Ergebnisse anschaulich darzustellen, wird Power BI zu einem zentralen Werkzeug für Unternehmen, die ihre strategischen Entscheidungen auf Basis von Vorhersagen und Erkenntnissen treffen möchten.
Für eine detaillierte Anleitung zur Implementierung und weitere Informationen zur praktischen Anwendung von Machine Learning in Power BI findest du den vollständigen Artikel hier.
Fazit
Zusammengefasst zeigt die Kombination von Predictive Analytics und Power BI ein enormes Potenzial, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen zu verbessern. Mit den umfassenden Funktionen zur Datenvorbereitung, Modellierung und Visualisierung bietet Power BI eine benutzerfreundliche Plattform, die es auch Nicht-Experten ermöglicht, komplexe Vorhersagemodelle zu erstellen. Dies erleichtert eine fundierte und vorausschauende Entscheidungsfindung, die besonders in dynamischen Märkten von großem Vorteil ist. Unternehmen, die auf diese Technologien setzen, sichern sich strategische Wettbewerbsvorteile und eine hohe Anpassungsfähigkeit an Veränderungen.