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Wetter ist ein Thema, das uns alle betrifft. Nicht zuletzt durch die Klimakrise mit einhergehenden Wetter-Extremen wird der Bedarf, genügend vorbereitet zu sein, stetig wachsen. Business Intelligence und Predictive Analytics können unter anderem dabei helfen, dass verschiedene Branchen besser auf Wetter-Extreme vorbereitet sind.
Wetterdaten und Analytics: Wenn sich Wetter auf das Geschäft auswirkt
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Wetter ist ein Thema, das uns alle betrifft. Nicht zuletzt durch die Klimakrise mit einhergehenden Wetter-Extremen wird der Bedarf, genügend vorbereitet zu sein, stetig wachsen. Business Intelligence und Predictive Analytics können unter anderem dabei helfen, dass verschiedene Branchen besser auf Wetter-Extreme vorbereitet sind.
Kaum etwas beeinflusst unseren Alltag so sehr wie das Wetter. Von der Laune, über den Inhalt des Small-Talks, bis hin zur Wahl der Kleidung. Mehr noch: Das Wetter stellt zudem einen maßgeblichen Geschäftsfaktor dar. Wenn Wetterereignisse eintreten, folgen meist auch wirtschaftliche Auswirkungen. Allein in den USA verursacht das Wetter jährliche Umsatzeinbußen in Höhe von mehr als 600 Milliarden US-Dollar. Sowohl das Verbraucherverhalten als auch das Angebot und die Nachfrage nach einem Produkt oder Rohstoff können betroffen sein. Die Energienachfrage steigt während Hitzewellen, Versicherungsansprüche nehmen nach Hagelstürmen zu, Schnee verlangsamt das Einkaufen in Geschäften, kann aber den Online-Verkauf steigern und die Getreidepreise steigen während einer Dürre.
Das Wetter und Klima können für nahezu jede Branche aussagekräftige Beobachtungen offenbaren. Um zu verstehen, wie sich diese Auswirkungen auf unsere Wirtschaft auswirken, ist eine wachsende Nachfrage nach Analysen von Wetter- und Klimadaten entstanden. So können beispielsweise Einzelhandels- und Gastronomiebetriebe die Auswirkungen des Wetters auf Produktverkäufe und Kund:innenfrequenz analysieren, Finanzunternehmen können Handelssignale optimieren und Energieversorger können potenzielle Nachfrageänderungen antizipieren.
Wetterdaten und Predictive Analytics
In Zeiten der globalen Erwärmung werden beachtliche Wetterlagen immer rasanter auftreten. Aus diesem Grund wird der Bedarf, auf diese Extreme vorbereitet zu sein, immer weiter ansteigen. Predictive Analytics hilft, auf Basis der Analyse von Daten ein Modell der wahrscheinlichen zukünftigen Ereignisse zu erstellen. Um Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen aufzustellen, verknüpft Predictive Analytics Wettermuster-Daten mit weiteren Daten, wie unter anderem Verkaufszahlen, Produktdaten oder Logistik-Informationen. Welche Daten konkret untersucht werden, kommt immer ganz darauf an, welche Fragen ein Unternehmen beantworten möchte.
Für Predictive Analytics sind die Anwendungsszenarien vielgestaltig. So kommt Predictive Analytics beispielsweise im Einzelhandel besonders zum Einsatz, um Auskunft über Absatzprognosen zu liefern. Die Voraussagen stützen sich auf Daten der Lieferanten, historische Verkaufszahlen oder Marktforschungen – natürlich aber auf absehbaren Wetterlagen. Genau Prognosen helfen, dass das Sortiment des Ladens stets allen Kund:innen zur Verfügung steht, das Lager nie leersteht oder es zu Überbeständen kommt.
Ein Beispiel: Nasenspray sollte in einer Apotheke immer vorrätig sein. Im Winter steigt aufgrund von Erkältungen oder Grippewellen der Bedarf an Nasenspray. So müssen die Großhändler stets darauf vorbereitet sein, dass die Absatzzahlen des Produktes bei schlechterem Wetter steigen. Um dies Vorauszusagen kombiniert Predictive Analytics Wetterprognose-Daten wiederum mit historischen Daten.
Geschäftstrends und -muster mit BI erkennen
Business Intelligence (BI) ist der Prozess der Analyse von Geschäftsdaten, um Muster und Trends zu finden. Dies führt zu wertvollen Erkenntnissen. Diese Erkenntnisse können sofort auf die Geschäftsaktivitäten angewendet werden. Daten über Wettervorhersagen können genutzt werden, um zukünftige Aktivitäten und Entscheidungen zu steuern. Diese Erkenntnisse werden in wertvolle Geschäftsaktionen umgewandelt, die direkt zum Return on Investment (RIO) für das BI-System führen.
In der Welt der BI-Analyse können diese Wetter-Daten sehr wertvoll für die langfristige Planung sein. Wenn ein Unternehmen etwa den Bau eines neuen Lagers plant, kann es notwendig sein, nicht nur die durchschnittlichen Bedingungen an diesem Standort zu kennen, sondern auch die Extrembedingungen. Die Planung für die Extreme kann dazu beitragen, dass das Lager in der Zukunft auch extremen Wetterbedingungen gewappnet ist. Die Daten können auch intelligente Hinweise dazu geben, wie und wo ein Unternehmen wachsen soll, basierend auf den Wetterbedingungen an bestehenden, erfolgreichen Standorten. Wenn ein Unternehmen wetterabhängig ist und in bestimmten Monaten an einem bestimmten Standort gute Leistungen erbringt, kann es wertvoll sein, weitere Standorte mit einem ähnlichen Klima zu finden.
Fazit: Wetterdaten im Klimawandel wichtiger denn je
Das Wetter und Klima können für nahezu jede Branche relevante Beobachtungen offenbaren. In Zeiten der Klimakrise ist es wichtiger denn je, für Extreme gewappnet zu sein. Für verschiedenste Branchen sind die Daten, die uns das Wetter durch Predictive Analytics oder BI bietet, hochrelevant für ihren Umsatz und ihre Zukunft.(searchdatacenter/visualcrossing/iovolution/futureorg)
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