Predictive Analytics

Künstliche Intelligenz gilt als Treiber der digitalen Transformation –doch im Mittelstand entscheidet nicht der Algorithmus, sondern das ERP über Tempo und Wirkung. Gut gepflegte ERP-Systeme liefern die verknüpften, kontextualisierten Daten, die KI erst produktiv machen. Sie bilden die Basis für Prozessoptimierung, Automatisierung und neue Geschäftsmodelle. Wer nachhaltige Innovation realisieren will, muss beim ERP ansetzen.

Ein zentraler Datenhub wie Salesforce Data 360 vereint Echtzeit-Daten aus CRM, ERP und externen Quellen für präzise Absatz- und Churn-Prognosen. Agenten erkennen Kündigungsrisiken, steigern die Kundenbindung und senken Kosten durch autonome Work Orders. Agentische Predictive Maintenance macht Unternehmen proaktiv – mit klarer Governance und messbaren Vorteilen in Effizienz, Qualität und Kundenzufriedenheit.

Die Automatisierung in der Produktion schreitet rasant voran – im Zentrum steht die Hyperautomation. Unternehmen setzen laut Gartner zunehmend auf ERP-Systeme in Kombination mit KI und Machine Learning, um durch Predictive Analytics vorausschauende Entscheidungen zu treffen. Diese steigern die Planbarkeit, entlasten Mitarbeitende und optimieren Prozesse. Besonders in der Logistik ermöglichen KI-gestützte Systeme präzise Vorhersagen zu Absatz- und Bestellmengen, indem sie historische Verkaufsdaten analysieren und zukünftige Trends einbeziehen. Selbstlernende Algorithmen verbessern sich kontinuierlich – doch wie verlässlich sind ihre Prognosen wirklich?

Die Automatisierung von Unternehmensabläufen geht mit Hyperautomation und Predictive Analytics in eine neue Dimension. ERP-Systeme, kombiniert mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, ermöglichen vorausschauende Analysen und machen das Handeln planbarer. Entdecken Sie in dieser Ausgabe fünf entscheidende Merkmale für den Erfolg Ihrer Projekte.

Business Analytics hat sich im Fokus von Big Data verändert und weiterentwickelt. Eine umfangreichere Datenbasis lässt dabei nicht nur Analysen und Berichte zum Status quo zu, sondern auch Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft. An dieser Stelle setzt das Predictive Analytics an. Zu dessen Umsetzung existieren bereits eine Reihe an Systemlösungen. SAP HANA ist ein Beispiel, welches die Anforderungen im Bereich Big Data und Predictive Analytics erfüllen soll. Um die Einsatzmöglichkeiten zu testen und konkrete Anwendungsbeispiele aufzeigen, bezieht sich der Beitrag auf die Ergebnisse einer Fallstudie, die im Jahr 2016 in mehreren Gruppen durchgeführt wurde. Dabei sollen kritisch Möglichkeiten und Grenzen des Systems aufgezeigt werden. Der immense Anstieg von Datenmengen, deren Speicherung und Nutzbarmachung stellt Unternehmen vor großen Herausforderungen. Die Chancen und Risiken, die mit großen und insbesondere wenig strukturierten Datenbeständen verbunden sind, ...