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Predictive Analytics auf der Basis von Big Data


Big Data-Analysen sind ein klassischer Anwendungsfall für Cloud Computing: ProfitBricks und G|Predictive ermöglichen "Prognosen as a Service"
Hosting der Daten auf der Infrastructure-as-a-Service-Lösung - Cloud Computing-Lösung macht Big Data für Mittelstand attraktiv

(28.11.13) - ProfitBricks und G|Predictive ermöglichen die Auswertung von umfangreichen Datenbeständen, um treffsichere Prognosen für das künftige Kaufverhalten von Kunden anstellen zu können. Die so genannten "Predictions as a Service" von G|Predictive laufen auf der Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Lösung von ProfitBricks. Weil die Services (sowohl Infrastruktur wie Software) im Pay-per-Use-Verfahren abgerechnet werden, können auch mittelständische Unternehmen kostengünstig von Prognosen aus Big Data-Analysen profitieren, ohne im eigenen Haus Data Mining-Expertise aufbauen zu müssen. Auf diese Weise können sie ihre Akquisekosten minimieren (Lead Scoring) sowie den Kundenwert maximieren, indem sie ihm zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Angebote machen (Next Best Action bzw. Next Best Offer).

Die Konzepte "Lead Scoring" bzw. "Next Best Offer" als Prognosen für Marketing und Vertrieb basieren auf umfangreichen Analysen eines sehr großen Datenbestands. Um dies leisten zu können, wird Software gestützt eine Mustererkennung durchgeführt. G|Predictive nutzt hierzu moderne "Machine Learning"-Verfahren. Der entscheidende Vorteil, den das Unternehmen ins Feld führen kann, ist die Tatsache, dass es seinen Kunden die Analysen in einem Servicemodell anbietet und im Sinne eines Closed Loop-Ansatzes automatisiert an den richtigen Abnehmer in Vertrieb und Marketing sendet. Um dies umsetzen zu können, ist eine flexible, verfügbare und skalierbare Infrastruktur notwendig, die konsequenterweise aus der Cloud bezogen wird – in diesem Fall vom Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Anbieterin ProfitBricks.

Eine besondere Rolle spielt hier das so genannte "Live Vertical Scaling" von ProfitBricks. Dabei können Nutzer der Infrastruktur ihre Server im laufenden Betrieb mit zusätzlicher Rechenpower und Arbeitsspeicher ausstatten (Cores und RAM), so dass die umfangreichen Analysen nahtlos fortgesetzt werden können, wenn sich während der Operationen der Ressourcenbedarf erhöht. Das wäre mit der klassischen horizontalen Skalierung, also dem Hinzufügen kompletter virtueller Server, so nicht möglich. (ProfitBricks: ra)

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