Causal Inference (Glossar)

Causal Inference ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Er beschreibt Methoden, mit denen Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung erkannt werden. Anders als bei einfachen Datenanalysen, die nur Korrelationen finden, geht es bei Causal Inference darum, herauszufinden, ob etwas wirklich eine andere Sache beeinflusst.

Stellen Sie sich vor, ein Online-Shop bemerkt, dass Kunden, die ein Rabattangebot bekommen, häufiger einkaufen. Dank Causal Inference kann herausgefunden werden, ob das Rabattangebot tatsächlich mehr Verkäufe verursacht – oder ob es andere Gründe gibt, warum diese Kunden ohnehin kaufkräftiger sind. So werden fundierte Entscheidungen getroffen: Gibt es einen klaren Zusammenhang, lohnt es sich, gezielt mit Rabatten zu arbeiten.

Causal Inference macht aus Daten echtes Wissen, indem nicht nur Hinweise, sondern echte Ursachen gefunden werden. Unternehmen können auf diese Weise ihre Prozesse optimieren, Marketingmaßnahmen effektiver machen oder den Erfolg von neuen Produkten besser einschätzen. Gerade in einer datengetriebenen Welt liefert Causal Inference einen wertvollen Vorteil, um nicht nur zu handeln, sondern gezielt die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.