Predictive Analytics: Definition und Anwendungsbeispiele

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Business Analytics und beschäftigt sich insbesondere mit dem Erkennen von Mustern und der Vorhersage künftiger Ereignisse. Es findet in den unterschiedlichsten Disziplinen der Wissenschaft und Bereichen in Unternehmen Anwendung.

Was steckt hinter Predictive Analytics? Welche Anwendungsbeispiele gibt es? Wir zeigen es Ihnen!

Definition: Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics (deutsch: prädiktive Analytik) nutzt historische Datenquellen und erstellt daraus ein mathematisches Modell, mit dem sich zukünftige Ereignisse vorhersagen lassen. Ein solches Modell erkennt Trends oder Muster in historischen Daten und kann diese für die Zukunft vorausberechnen. Auf dieser Basis haben Unternehmen ein Werkzeug, um bessere Entscheidungen treffen oder mögliche Risiken frühzeitig zu erkennen.

Data Mining, Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Data Science werden im Alltag häufig synonym für Predictive Analytics genutzt. Wichtig zu wissen: Das sind zwar Methoden, mit denen Predictive Analytics arbeitet, aber keine Synonyme.

Seit 2025 wird außerdem in Fachkreisen genauer zwischen drei verwandten Begriffen unterschieden. Predictive Analytics ist ein Werkzeug, das Menschen selbst steuern, um Trends zu erkennen oder Annahmen zu testen. Predictive KI dagegen ist ein eigenständiges System, das automatisch tausende Faktoren analysiert, ohne dass jemand jede Abfrage einzeln startet. Generative KI erstellt neue Inhalte, statt Vorhersagen zu treffen. Ergänzend etabliert sich der Begriff „Agentic Analytics“. Das sind Systeme, die Daten selbstständig überwachen und von sich aus auf Auffälligkeiten hinweisen, statt nur auf Anfragen zu reagieren.

Die Grundlagen von Predictive Analytics

Das Vorgehen bei der prädiktiven Analytik ist prinzipiell immer gleich. Bei der Auswahl der Methode offenbart sich jedoch eine ganze Reihe möglicher Algorithmen und Modelle, was es dem Anwender schwer macht, zu entscheiden. Wir geben Ihnen eine kleine Entscheidungshilfe, indem wir Ihnen neben den Voraussetzungen auch die Modelle näherbringen. Zudem gehen wir auf das eigentliche Vorgehen und die Vorteile ein, die uns Predictive Analytics bringt.

Unterschied zwischen Prescriptive, Predictive, Diagnostic und Deskriptive Analytics

• Predictive Analytics: sagt voraus, was mit einer hohen Wahrscheinlichkeit in der Zukunft passieren wird. Predictive Analytics beschäftigt sich weitestgehend damit, Trends und Muster auf Basis von Daten, welche in ein maschinelles Lernmodell eingeführt werden, zu erkennen. Im Anschluss wird das Modell mit aktuellen Daten angereichert, um zukünftige Handlungen vorherzusagen.
  
  
• Prescriptive Analytics: empfiehlt Handlungen, die ein Unternehmen umsetzen kann, um mögliche Ergebnisse zu beeinflussen. Während Predictive Analytics den zukünftigen Zustand vorhersagt, geht Prescriptive Analytics einen Schritt weiter und empfiehlt verschiedene Handlungsoptionen, um die nächsten Ereignisse positiv zu beeinflussen. Es wird also nicht nur der zukünftige Zustand an sich beschrieben, sondern das Modell schlägt passende Maßnahmen zur Erreichung der Ziele vor.
  
  
• Descriptive Analytics: zeigt auf, was in der Vergangenheit passiert ist. Descriptive Analytics hilft Unternehmen dabei, einen Blick in die Vergangenheit zu werfen und festzustellen, was passiert ist. Dabei werden vor allem Datenvisualisierungen wie Diagramme, Tabellen oder Dashboards genutzt, um vergangene Ereignisse bestmöglich darzustellen. Die auf Basis von statistischen Auswertungen erarbeiteten Informationen lassen sich vom Unternehmen besonders für aktuelle Entscheidungen nutzen.
  
  
• Diagnostic Analytics: gibt Aufschluss über die Gründe, weshalb etwas in der Vergangenheit passiert ist. Ähnlich wie bei Predictive und Prescriptive Analytics unterscheiden sich Descriptive und Diagnostic Analytics in der Tiefe der Analyse. Während Descriptive Analytics lediglich den vergangenen Zustand beschreibt, beschreibt Diagnostic Analytics zusätzlich die Ursachen vergangener Handlungen. Dazu werden vor allem sämtliche Prozesse und Anwendungen des Data Mining verwendet.

Welche Voraussetzungen gibt es für Predictive Analytics?

Predictive Analytics bringt einige Voraussetzungen mit sich, so sind die Daten und die Datenqualität ein ganz entscheidender Punkt. Doch es gibt noch weitere Voraussetzungen für Predictive Analytics. Welche Voraussetzungen die Daten noch mit sich bringen und was es ebenfalls noch zu beachten gibt, wollen wir uns einmal genauer anschauen:

• Die Daten: Die Daten stellen sicherlich die limitierende Grundlage einer jeden Predictive Analytics Methode dar. Je besser die Datenqualität ist, desto besser wird auch die Prognose. Aber zudem müssen die Daten auch relevant sein. Sie sollten also zunächst insbesondere das grundlegende Problem definieren, um anschließend zu entscheiden, welche Daten überhaupt entscheidende Informationen beinhalten und einen Mehrwert für Ihre Analyse bringen. Ein sinnvolles Datenmanagementsystem ist somit unabdingbar, um schnell und problemlos auf alle Daten zugreifen zu können. Ein Schwerpunkt im Workflow von Predictive Analytics stellt auch die Aufbereitung der Daten dar. 
• Unternehmenskultur und Infrastruktur: Die Unternehmenskultur und die interne Infrastruktur sind oftmals entscheidend, wenn es um die verwendete Software geht. Wie werden die Datenmengen gemanagt? Werden die Algorithmen der prädiktiven Analytik eigenständig programmiert oder wird fertige Software verwendet, in die die vorverarbeiteten Daten lediglich eingebunden werden müssen? Früher wäre auch die Frage, ob großes Data Warehouse oder kleine Datenbank zentral gewesen. 2026 werden in 69 Prozent der Unternehmen jedoch viele Data Warenhauses durch einheitliche Datenplattformen (zum Beispiel Databricks oder Microsoft Fabric) ersetzt. Diese bündeln Datenhaltung, Analyse und KI in einer Umgebung.
• Mitarbeiter: Ihre Mitarbeiter müssen nicht nur das geschäftliche Problem verstehen. Sie brauchen ein Team an Spezialisten, die in unterschiedlichen Bereichen ihre Expertise einbringen. Sie benötigen Mitarbeiter, die sich mit Daten auskennen und auch die Verwaltung und Speicherung von Daten stemmen können. Gleichermaßen sind Mitarbeiter notwendig, die die Algorithmen hinter Predictive Analytics verstehen, anwenden und interpretieren können. Die Spanne reicht somit vom Data Engineer zum Datenanalytiker und Data Scientist. Je nach Unternehmensgröße sind unter Umständen sogar mehrere Teams notwendig. Neue KI-gestützte Werkzeuge (zum Beispiel AWS SageMaker Canvas oder Dataiku) erleichtern mittlerweile die Datenaufbereitung per Sprachbefehl, sodass auch Teams ohne tiefes Data-Science-Wissen erste Schritte selbst gehen können. Diese Demokratisierung erfordert im Gegenzug klare interne Regeln darüber, wer welche Modelle nutzen und freigeben darf.

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Vorgehen und Prozess der prädiktiven Analytik

Ein Predictive-Analytics-Prozess oder Vorgehen besteht aus einer Reihe von Schritten, die aufeinander aufbauen. Der gesamte Prozess ist iterativ, sprich, man nähert sich dem gewünschten Ergebnis in mehreren Durchläufen; die Schritte können sich also wiederholen.

• Schritt 1 – die Zielsetzung: Hierbei werden die Ziele der Analyse für das Unternehmen und die Branche festgelegt. Auch die Datenquellen und deren Verfügbarkeit werden hier geprüft.
• Schritt 2 – die Datenerfassung: Die vereinheitlichende Datensammlung aus unterschiedlichen Datenquellen erfolgt als Zweites.
• Schritt 3 – Prüfung und Verarbeitung der Daten: Das Wichtigste an Daten ist deren Qualität und die Zuverlässigkeit der Lieferung. Deshalb erfolgt nach der Erfassung die Prüfung und Bereinigung sowie die Bereitstellung der Daten für anstehende Analysen.
• Schritt 4 – Erstellung von prädiktiven Modellen: Präzise prädiktive Modelle werden erstellt. Die Zukunftsprognosen können sich entweder auf Zeitpunkte und Werte beziehen (wie etwa Abverkaufvoraussagen für einen definierten Zeitpunkt) oder auf Klassifizierungen (wie z.B. eine Risikoanalyse).
• Schritt 5 – Modelltest und Anpassung: Die Modelle werden mit den Daten „gefüttert“ und getestet, eventuelle Korrekturen vorgenommen.
• Schritt 6 – Bereitstellung für die Integration in Unternehmensprozesse: Nun kann man die Erkenntnisse für die Entscheidungen im Unternehmen nutzen. Mit dem klassischen CRISP-DM-Modell endet der Prozess hier offiziell, in der Praxis ist jedoch auch hier nicht Schluss. Nach dem Produktivstart muss ein Modell laufend überwacht werden, da es sonst durch veränderte Daten mit der Zeit an Genauigkeit verliert. Ergänzende Ansätze wie CRISP-ML(Q) fügen dafür eine eigene Qualitätssicherung- und Überwachungsphase nach dem Start hinzu, moderne MLOPs-Praktiken (wie zum Beispiel von Microsoft oder Databricks) gehen noch weiter und automatisieren Freigabe, Überwachung und Aktualisierung durchgehend.

Wenn Sie mehr über den Prozess erfahren wollen, wir haben bereits ausführlich über den CRISP-DM Prozess berichtet. Dies ist ein internationaler Standard für Predictive Analytics und Data Mining Projekte.

Vorteile von Predictive Analytics

Die Vorteile von Predictive Analytics sind vielseitig und bringen Ihnen mehr als nur einen Blick in die Zukunft. Vielmehr nutzen Sie Ihre jahrelange Erfahrung und die angesammelten Daten und entwickeln ein System, das Ihre Arbeit vereinfacht, Risiken für Ihr Unternehmen erkennt und die Entscheidungsfindung verbessert. Wir geben Ihnen einen Überblick zu den Vorteilen von Predictive Analytics:

• Reduzieren Sie Ihre Ressourcen auch hinsichtlich zeitlicher Kapazitäten
• Sparen Sie Kosten
• Minimieren Sie Risiken
• Optimieren Sie Marketingkampagnen
• Verbessern Sie Ihr operatives Geschäft
• Erkennen Sie Betrug und schützen Sie sich davor

Expertentipp von Laurenz, CTO bei Datasolut: In unseren Projekten sehen wir immer wieder, dass Unternehmen den größten Nutzen nicht aus dem ersten Modell ziehen, sondern aus der zweiten oder dritten Iteration, wenn Feedback aus dem operativen Geschäft eingeflossen ist. Wer zu früh aufhört zu testen, verschenkt den größten Teil des Business-Werts.

Was sind Anwendungen für Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist weitverbreitet und wird in den unterschiedlichsten Disziplinen verwendet. Insbesondere findet Predictive Analytics in den Bereichen

• Marketing und CRM,
• Finanzen und Versicherungen,
• aber beispielsweise auch in der Meteorologie Anwendung.

Wir wollen Ihnen nun eine Reihe von Anwendungen von Predictive Analytics vorstellen und die Potentiale hervorheben.

Anwendung von Predictive Analytics im CRM und Marketing

Besonders im Customer-Relationship-Management (CRM) finden Predictive Analytics Methoden Anwendung. Bei dieser Verwendung dienen die gesammelten Kundendaten als Grundlage für Vorhersagen und Prognosen. Neben dem CRM Bereich wird Predictive Analytics auch im Online Marketing eingesetzt, um das Klickverhalten vorherzusagen oder die richtige Werbung zur richtigen Zeit zu schalten.

Im Kundenbeziehungsmanagement sind insbesondere die Optimierung von Marketingkampagnen, den Vertriebsprozessen und Kundendienstleistungen zentrale Aufgaben. Dabei werden Marketingkampagnen zielgerichteter und individueller auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten, was zu einer erheblichen Conversion-Steigerung führt. Im Marketing lassen sich durch Predictive Analytics unzählige Fragen beantworten:

• Welche Produkte haben eine hohe Nachfrage?
• Gibt es Kunden mit bestimmten Präferenzen?
• Welche Kundengruppen und Kundensegmente gibt es im Kundenstamm?

Durch Predicitve Analytics können Sie das Kaufverhalten und die Kaufgewohnheiten von Ihren Kunden richtig vorhersagen und dadurch zielgerichtet relevante Produkte bewerben. Auf diese Weise können Sie Ihre Bestandskunden besser binden und das Risiko reduzieren, Kunden zu verlieren. Identifizieren Sie die Probleme und reagieren Sie entsprechend.

Aktuelle Salesforce Zahlen zeigen, wie stark dieser Bereich wächst. Der weltweite Markt für vorhersagebasiertes Lead-Scoring stieg von 1,4 Milliarden US-Dollar (2020) auf 5,6 Milliarden US-Dollar (2025) an. Des Weiteren setzen bereits 79 Prozent der B2B-Marketing- und Vertriebsteams KI-geschütztes Lead Scoring ein oder testen es aktuell.

Praxisbeispiel aus einem Datasolut-Projekt

Für einen Energieversorger haben wir ein KI-Modell zur Kündigungsvorhersage entwickelt. Es erkennt für ca. 150.000 Kundinnen und Kunden zwei Monate im Voraus, wer wahrscheinlich kündigen wird. Das Modell ist dabei 9,1-mal treffsicherer als eine zufällige Auswahl. So kann der Vertrieb gezielt gegensteuern, bevor ein Kunde tatsächlich abwandert. Mehr zum Use Case Churn-Management in der Energiewirtschaft

Sie wollen mehr erfahren, wie Sie Predictive Analytics im Marketing und CRM-Bereich nutzen können? Dann schauen Sie sich unseren Artikel „Predictive Marketing“ an!

Predictive Maintenance

Auch im Maschinenbau und bei Automatisierungsprozessen findet Predictive Analytics Anwendung – hier spricht man dann von Predictive Maintenance. Predictive Maintenance basiert auf instandhaltungsrelevanten Daten, also Sensordaten, die bei der Fertigung von Gütern anfallen.

Diese gesammelten Sensordaten helfen dabei den Wartungszustand, von einer Maschinen oder Anlage richtig zu bestimmen. Dazu wird Predictive Maintanance eingesetzt, um eine Prognose für die Zukunft zu berechnen und somit die Wartung planbar zu machen. Reparaturmaßnahmen können somit frühzeitig angeordnet werden.

Die Methoden sind im Prinzip die gleichen, doch die Anwendung eine andere. Maschinenausfälle und Stillstandszeiten führen zu hohen Kosten, da mit ihnen ganze Produktionen ausfallen. Dank Predictive Maintenance ist es jedoch möglich, Maschinenausfälle zu analysieren und zu prädizieren.

Aktuelle Marktanalysen schätzen den weltweiten Predictive-Maintenance-Markt 2025 auf rund 9 bis 15 Milliarden US-Dollar, mit jährlichen Wachstumsraten von 21 bis 34 Prozent bis in die 2030er-Jahre. 

Betrugserkennung

Die Ermittlung von Betrugsfällen erfordert oftmals die Analyse von sehr großen Datenmengen. Doch auch das geht automatisiert! Mithilfe von Predictive Analytics Methoden kann kriminelles Verhalten in Daten detektiert werden. Diese erscheinen folglich als Anomalie in den Datenmustern.

Damit optimiert das Unternehmen seine eigene Sicherheit und steigert auch das Vertrauen seiner Kunden zum Unternehmen. In der Regel wird dies in der Versicherungs- und Finanzbranche angewendet, um Vermögensmissbräuche, Korruption oder Bestechung und auch Finanzdatenfälschungen aufzudecken.

Leider setzen auch Betrüger zunehmend generative KI ein, um zum Beispiel gefälschte Identitäten zu erstellen. So stieg der synthetische Identitätsbetrug im Jahr 2025 um das 8-Fache an. Führende Systeme zur Betrugserkennung erkennen verdächtige Vorgänge inzwischen innerhalb von 100 bis 300 Millisekunden, bei Erkennungsraten über 99 %. 

Medizin

Welche ist die beste Therapie? Statistische Methoden und Machine Learning lassen sich auch in der Medizin nutzen, um weiteres Wissen abzuleiten und Muster zu erkennen. Ähnlich wie im Predictive Maintenance nutzt man auch in der Medizin Sensordaten, Bilder oder strukturierte Daten, um mit Predictive Analytics Zusammenhänge zu verstehen oder Vorhersagen zu tätigen.

Ein anderer Anwendungsbereich in der Medizin ist die personalisierte Medizin. Mit der Hilfe von Studien und einer großen Menge an Daten anderer Patienten, lassen sich auch Entscheidungen hinsichtlich Therapien und Behandlungen für einzelne Patienten ableiten. Die Behandlung von Krankheiten ist oft herausfordernd und jeder Patient zeigt ein individuelles Verhaltensmuster auf bestimmte Therapien. Dahingehend kann auch in der Medizin ein Algorithmus eine Entscheidungshilfe sein und dafür sorgen, die optimale Therapie zu finden. 

Gleichzeitig wird von Wissenschaftlern davor gewarnt, dass viele dieser Modelle auf denselben, teils lückenhaften, Datensätzen trainiert werden und unterstreichen die hohe Relevanz guter Datenqualität für belastbare Prognosen.

Ein aktueller Durchbruch zeigt jedoch, wohin die Entwicklung geht. Das KI-Modell „Delphi-2M“ kann bereits über 1.000 Krankheiten gleichzeitig bis zu 20 Jahre im Voraus vorhersagen. Trainiert wurde es mit den Daten von 400.000 britischen Patientinnen und Patienten und anschließend erfolgreich an fast zwei Millionen dänischen Patientenakten überprüft. 

Klimatologie und Meteorologie

Heute wissen, wie das Wetter morgen ist. Das wäre schön, doch wie es nun einmal mit dem Wetter so ist, kommt es oft anders als man denkt. Inzwischen haben sich jedoch die Vorhersagen verbessert, denn die Modelle lassen sich besser und exakter simulieren. Dabei helfen statistische Verfahren und Machine Learning Techniken, um Prognosen über das Wetter noch präziser zu machen.

So schlägt AIFS, ein KI-Vorhersagesystem, das vom europäischen Wetterdienst genutzt wird, klassische physikalische Modelle bei Sturmbahnen um bis zu 20 Prozent und benötigt dabei rund 1.000-mal weniger Energie pro Vorhersage. Microsofts Modell „Aurora“ übertraf bei 91 Prozent der getesteten Vorhersageziele bestehende Modelle und sagte die Landung des Taifuns Doksuri vier Tage im Voraus korrekt vorher. 

Ähnlich wie das Wetter lassen sich im Ozean bestimmte Ströme und Dynamiken berechnen. Um zu wissen, wo ein Partikel im Meer morgen ist, sind auch hier zunächst die Einflüsse zu verstehen und zu analysieren, um dann mit Predictive Analytics Prognosen zu erstellen.

Big Data und Predictive Analytics

Big Data sammelt enorme Mengen von Daten, die sich hinsichtlich Komplexität und Größe unterscheiden. Um aus diesen großen Datenmengen einen Wert zu extrahieren, muss man diese auswerten. Die Verfahren des Predictive Analytics machen Big Data erst zugänglich und nutzbar.

Die Verfahren künstlicher Intelligenz und Maschinellen Lernens lassen sich darauf trainieren, bestimmte Muster oder Objekte sowohl in strukturierten als auch unstrukturierten Daten zu detektieren. Je größer die Datenmenge, desto besser. Aus tausenden Produktvorschlägen wird so das richtige Produkt gefunden.

Big Data und Predictive Analytics brauchen einander, denn häufig sind die Datenmengen so groß, dass manuelle Datenexplorationen zu keinem Ergebnis mehr führen. Hier wird Predictive Analytics eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu verstehen.

Wie groß diese Datenmengen mittlerweile sind, zeigen aktuelle Zahlen. Der weltweite Markt für Big-Data-Technologien wird 2025 auf 312 bis 454 Milliarden US-Dollar geschätzt, während das weltweite Datenvolumen bei ca. 173 bis 181 Zettabyte liegt. Generative KI und große Sprachmodelle übernehmen zunehmend eine tragende Rolle bei der Auswertung. Trotzdem verarbeiten aktuell erst 22 Prozent der Unternehmen ihre Daten in Echtzeit, hier liegt also noch viel ungenutztes Potenzial.

Zusammenfassung Predictive Analytics

Mit Predictive Analytics schauen Sie in die Zukunft. Sie wissen schon heute, wofür sich Ihr Kunde morgen entscheidet, wie viel Umsatz Sie machen und welche Produkte Sie verkaufen, da Predictive Analytics 2026 bereits für viele Unternehmen zum Standardwerkzeug gehört. So steigern Sie Ihre Umsätze, weil Sie individuell auf Bedürfnisse eingehen und personalisierte Angebote machen können.

Predictive Analytics ermöglicht Ihnen die automatisierte Analyse gewaltiger Datenmengen mittels intelligenter Algorithmen und hilft Ihnen, die optimale Entscheidung zu treffen sowie Risiken zu minimieren. Zunehmend wird daraus mehr, als nur eine Analyse, da Predictive Analytics Teil automatisierter Entscheidungsketten wird, die direkt in eine Handlung münden, anstatt nur eine Prognose zu liefern.

Denken Sie schon heute an morgen! Brauchen Sie unsere Unterstützung? Dann helfen wir Ihnen gerne weiter! 

FAQ: Die wichtigsten Fragen auf einen Blick

Vinzent Wuttke

Geschäftsführer

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