Bei komplexen Fragestellungen müssen oft Szenarien gebildet werden
Eine Big-Data-Analyse hilft Transparenz im Unternehmen zu schaffen. Bisher unerklärliche Zusammenhänge werden erkennbar. Die Ableitung von Optimierungsmaßnahmen folgt aus der gewonnenen Transparenz. Allerdings besteht oftmals die Hemmung diese Maßnahmen auch unmittelbar umzusetzen, ohne die zukünftigen Konsequenzen zu kennen und quantifizieren zu können. Die Maßnahmen können komplex, arbeitsaufwendig, kontrovers oder mit hohem Risiko und hoher Verantwortung verbunden sein. Der Effekt einzelner Maßnahmen lässt sich teils nur schwer abschätzen und erfordert eine detaillierte Quantifizierung zur Entscheidungsunterstützung.
Abb. 7: Notwendigkeit von Simulation und Szenarioanalyse
Mittels einer datenbasierten Simulation einzelner Maßnahmen in den historischen Daten können die Effekte in verschiedenen Szenarien untersucht und vergangenheitsorientiert quantifiziert werden. Entscheidend ist hierbei die robuste und reproduzierbare Implementierung der Simulationslogik auf Basis des definierten Datenmodells und des verfügbaren Datenbestands. Die Bestimmung der Simulationsparameter und -szenarien sollte hierbei in enger Abstimmung mit den Fachexperten erfolgen.
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