Predicitve Analytics

Big Data gewinnbringend einsetzen mittels moderner Vorhersagemethoden

Wer heute bereits weiß, was morgen passiert, hat enorme Wettbewerbsvorteile. Die Kunst besteht darin, aus der Vielzahl der bereits vorliegenden Daten auch die relevanten Informationen abzuleiten, um auf dieser Grundlage bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen als die Konkurrenz. Mithilfe modernster Predictive Analytics Ansätze erzeugen Sie aus Ihren Daten signifikante Erkenntnisse, um Ihr operatives Geschäft zu optimieren.

Die Verarbeitung aller Daten, die in Ihrem Unternehmen erfasst werden, bringt allerdings auch nicht zu unterschätzende Herausforderung mit sich. Daher sollte man sich vor Beginn eines Predictive Analytics Projektes einige Fragen stellen, u.a.:

  • Nutzen wir alle Daten die uns zur Verfügung stehen?
  • Welches Detaillevel betrachten wir in unseren Analysen?
  • Wie müssen wir die Daten modifizieren, um „Ready for Predictive“ zu sein?
  • Welches mathematisches Modell passt für unseren Anwendungsfall?
  • Wie beweisen wir in einer Evaluation, dass der Ansatz Predictive Analytics wirkt?

Ihr Nutzen

  • Ein Verbesserter Forecast durch Identifikation der relevanten Einflussfaktoren und Prognose der Absatzmengen ermöglicht eine genauere Planung und Steuerung.
  • Simulationen, z.B. der Auswirkung von veränderten Rahmenbedingungen in der Produktion oder veränderten Einkaufspreisen auf den Deckungsbeitrag erlauben frühzeitige Gegenmaßnahmen.
  • Höhere Kundengewinnungsquote und Umsatzsteigerung durch effiziente Kundenansprache mit zielgruppengerechter Werbung.
  • Erhöhung der Liquidität durch exaktere Prognose von Kosten, Zahlungsausfall oder Zahlungsverzug.
  • Geringere Ausfallzeiten in der Produktion dank Ausfallvorhersage und Prävention senken die Produktionskosten und erhöhen die Produktionsmengen.

Mit dem richtigen Data Mining Ansatz zu besseren Entscheidungen

Ziele richtig einschätzen mit den richitigen Algorhitmen

Sie möchten zuverlässige Vorhersagen bezüglich Ihrer definierten Ziele aufgrund Ihrer bereits vorhandenen Daten generieren? Kein Problem: mit dem Supervised Learning Ansatz lernen die verwendeten Algorithmen die entscheidenden und handlungsrelevanten „Ecken und Kanten“ Ihres operativen Geschäftes kennen und erstellen ein mathematisches Modell Ihrer Business-Realität. Damit haben Sie die Möglichkeit, Ihr zukünftiges Geschäft richtig einzuschätzen und anhand Ihrer Daten die vielversprechendsten Optionen für Ihre Entscheidungen zu erkennen.

Versteckte Zusammenhänge erkennen mittels Assoziations- oder Clusteranalysen

Auch wenn Sie keine Prognosen erstellen wollen, können Sie mit Unsupervised Learning Ansätzen wie Assoziations- oder Clusteranalysen Ihre Informationen verdichten und bislang unbekannte Muster, Cluster oder Verbindungen von signifikanter Bedeutung in Ihren Daten erkennen. Diese Erkenntnisse, die aus den Daten abgeleitet wurden, liefern Ihnen und Ihren Mitarbeitern potentielle Ursachen und Wirkzusammenhänge, die überprüft und anschließend genutzt werden können, um erfolgreicher zu agieren.

Unstrukturierte Daten nutzbar machen danke moderner Analyse-Tools

Zudem ist es mit den heutigen Machine Learning Ansätzen ohne weiteres möglich, unstrukturierte Daten wie Bilder oder Texte in eine strukturierte Form zu überführen, um so neue und relevante Erkenntnisse in Kombination mit Ihren strukturierten Daten zu gewinnen, wie zum Beispiel Kundenmeinungen über Produkte und Marken (Sentiment Analysen) oder die Analyse von Störungsmeldungen zur Produktverbesserung bzw. Wartungsoptimierung.

 

 

Erprobte Anwendungsbereiche von Predictive Analytics

Unser Vorgehen auf Basis des CRISP-DM Prozessmodells garantiert schnelle und individuelle Lösungen

In unseren Predictive Analytics Projekten unterstützen wir Sie bei der Beantwortung Ihrer konkreten Fragen. Wir gehen hierbei strukturiert nach dem anerkannten CRISP-DM Prozessmodell (Cross Industry Standard Process for Data Mining) vor, das wir zudem um unsere erfahrungsbasierten Arbeitsweisen ergänzen. Dieses Vorgehen ermöglicht es uns und Ihnen, ein strukturiertes Projekt auf- und umzusetzen und mit einer überzeugenden und schlanken, prototypischen Lösung den Beweis der Machbarkeit zu erbringen.

Wir begleiten Sie bei der Auswahl, Einführung und/oder dem Ausbau einer passenden Predictive Analytics Lösung – angefangen bei der richtigen Methodik, bis hin zur Umsetzung des konkreten Projektes mit der anschließender Integration des Ansatzes in den operativen Kreislauf. Bei der technischen Umsetzung setzen wir auf den Marktführer IBM SPSS Modeller, der eine einfache Bedienung mit umfangreichen Funktionen vereint. Sollten Sie eine andere Business Intelligence Strategie verfolgen, implementieren wir Ihre Lösung natürlich auch mit R, Knime oder SAP Predicitve Analytics.

Gern unterstützen wir Sie und Ihre Mitarbeiter in einem Coaching Verfahren, um Sie dazu zu befähigen, Ihre Predictive Analytics Projekte individuell durchzuführen. Oder wir übernehmen die Analyse Ihres Geschäfts und setzen gemeinsam ein strukturiertes und transparentes Projekt auf.

 

 

CRISP Projektvorgehen