Predictive Analytics & Forecasting

Das hängt ganz davon ab, welche Zukunftsfrage du beantworten möchtest. Je nach Anwendungsfall nutzen wir eine Kombination verschiedener Quellen.

Dazu gehören zum Beispiel:

• Für Absatzplanung: Historische Verkaufs- und Bestelldaten.
• Für Kundenbindung: Daten aus deinem CRM-System und Nutzungsdaten deiner Produkte.
• Für vorausschauende Wartung: Sensordaten von Maschinen und Anlagen (IoT).
• Für Marktanalysen: Webanalyse-Daten, Social-Media-Trends oder externe Marktdaten.

Das Wichtigste ist nicht die schiere Menge, sondern eine ausreichende Qualität der Daten. In einem ersten Schritt bewerten wir gemeinsam, welche deiner vorhandenen Daten am besten geeignet sind, um deine Ziele zu erreichen.

Eine 100%ige Genauigkeit kann niemand versprechen – aber wir können erstaunlich nah herankommen. Die Prognosegüte hängt stark von der Datenqualität und der Komplexität deiner Fragestellung ab. Unser Vorgehen, um die bestmögliche Genauigkeit zu sichern, ist dabei immer transparent und methodisch:

1. Klare Metriken definieren: Wir legen gemeinsam fest, was “genau” für deinen Fall bedeutet und wie wir den Erfolg messen.

2. Sorgfältig validieren: Wir testen die Modelle mit historischen Daten (sogenanntes Backtesting), um zu sehen, wie gut sie in der Vergangenheit funktioniert hätten.

3. Kontinuierlich verbessern: Ein Prognosemodell ist kein starres Gebilde. Wir setzen auf kontinuierliches Monitoring und regelmäßiges Retraining, damit es wie ein digitaler Experte immer dazulernt und seine Prognosegüte langfristig hoch bleibt.

Ja, definitiv! Der Mythos, man bräuchte Unmengen an “Big Data”, hält sich hartnäckig. In Wahrheit geht es viel mehr um “Smart Data” – also die intelligente Nutzung der richtigen Daten.

Auch mit kleineren, aber qualitativ hochwertigen Datenmengen lassen sich oft extrem wertvolle Erkenntnisse und Prognosen erstellen. Der Schlüssel liegt darin, realistisch zu bleiben und mit einem klar fokussierten, schlagkräftigen Anwendungsfall zu starten.

Unsere Erfahrung zeigt: Oft schlummern schon in den vorhandenen Daten wahre Schätze, die nur darauf warten, gehoben zu werden.

Unser Erfolgsrezept für ein wirkungsvolles Predictive-Analytics-Projekt basiert auf vier zentralen Säulen:

• Ein klares, relevantes Ziel: Wir starten nicht mit der Technik, sondern mit der Frage: Welches konkrete Geschäftsproblem wollen wir lösen?

• Gute Datenqualität: Die besten Algorithmen sind nutzlos, wenn die Datengrundlage mangelhaft ist. Datenverfügbarkeit und -qualität sind entscheidend.

• Enge Zusammenarbeit: Die besten Ergebnisse entstehen, wenn deine Fachexpertinnen (die das Geschäft verstehen) und unsere Daten-Spezialistinnen (die die Methoden beherrschen) als ein Team agieren.

• Ein schrittweises Vorgehen: Statt eines riesigen Big-Bang-Projekts setzen wir auf ein agiles, iteratives Vorgehen. So können wir schnell lernen, Ergebnisse liefern und den Kurs bei Bedarf flexibel anpassen.

Eine gute Prognose ist nutzlos, wenn sie in einer Präsentation versauert. Unser Ziel ist es immer, die gewonnenen Erkenntnisse direkt handlungsrelevant und im Arbeitsalltag nutzbar zu machen. Dafür gibt es verschiedene Wege:

• Visualisierung: Wir bereiten die Ergebnisse in interaktiven Dashboards (z. B. mit Looker oder Looker Studio) auf, sodass du Trends und Prognosen leicht verstehen und explorieren kannst.

• Integration: Wir speisen die Prognosewerte direkt in deine operativen Systeme ein – zum Beispiel den “Churn Score” eines Kunden in dein CRM oder die Absatzprognose in dein ERP-System.

• Automatisierung: Die Prognosen können als Auslöser für automatisierte Aktionen dienen. Beispiel: “Wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit einer Maschine 80 % übersteigt, erstelle automatisch einen Wartungsauftrag.”