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Über unsLeistungenTechnologienPortfolioUnsere Dienstleistungen im Bereich der prädiktiven Datenanalyse helfen Ihnen dabei, Nachfrage und Umsatz zu prognostizieren, Risiken zu antizipieren und mit größerer Sicherheit vorausschauend zu planen. Sie erhalten einen besseren Überblick darüber, was Sie in den kommenden Monaten erwartet und wo Ihre aktuellen Pläne möglicherweise angepasst werden müssen.
Predictive Analytics ist eine Form der fortgeschrittenen Geschäftsanalyse, bei der Daten, statistische Methoden und ML-Modelle genutzt werden, um vorherzusagen, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird. Dabei werden historische und aktuelle Daten analysiert, um Muster zu erkennen, die dann zur Vorhersage von Ereignissen wie Nachfrageschwankungen, Kundenabwanderung, Betrugsrisiken oder Geräteausfällen herangezogen werden.
Was ist zuvor geschehen und was geschieht gerade?
Was sieht das Modell?
Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?
Was unternimmt das Unternehmen dagegen?
Prognostizieren Sie die Nachfrage auf der Grundlage von Verkaufszahlen aus der Vergangenheit, saisonalen Schwankungen, Marktsignalen und anderen Daten. Diese Prognosen können genutzt werden, um die Bestandsplanung, den Einkauf, den Personalbedarf und die Produktion besser zu planen.
Schätzen Sie die zukünftigen Umsätze und Erlöse für Produkte, Regionen oder Kundensegmente, damit Ihre Teams Ziele, Budgets und Ressourcen planen können und dabei einen klaren Überblick darüber haben, was zu erwarten ist.
Identifizieren Sie Kunden, bei denen die Gefahr einer Abwanderung besteht, und ermitteln Sie die Ursachen dafür, um Ihre Kundenbindungsstrategie zu optimieren und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.
Schlagen Sie Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vor, die auf dem Kundenverhalten, den Vorlieben und früheren Interaktionen basieren. Personalisierte Angebote steigern das Engagement, die Konversionsraten und die Cross-Selling-Möglichkeiten.
Prognostizieren Sie die nächste wahrscheinliche Kundenaktion – beispielsweise einen Kauf, die Reaktion auf ein Angebot oder eine nachlassende Aktivität –, um die richtigen Vertriebs- oder Marketingmaßnahmen zu planen.
Nutzen Sie Daten zu Nachfrage, Kaufverhalten, Marktbedingungen und anderen relevanten Faktoren, um Preise und Werbeaktionen an die erwartete Kundenreaktion anzupassen.
Erkennen Sie ungewöhnliche Transaktionen, Verhaltensweisen oder Datenmuster, um mögliche Betrugsfälle oder betriebliche Probleme zu identifizieren und potenzielle Verluste zu reduzieren.
Bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen, Schadensfällen, Ausfällen von Lieferanten oder anderen Geschäftsrisiken, um Prioritäten bei der Überprüfung zu setzen und Ihre Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Bereiche zu konzentrieren.
Prognostizieren Sie Anlagenausfälle anhand von Sensordaten, Wartungshistorien und Betriebsbedingungen, um Ausfälle zu vermeiden, Wartungstermine zu planen und Wartungskosten zu senken.
Innowise vereint mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, über 120 Daten- und KI-Spezialisten sowie eine Erfolgsbilanz von mehr als 120 abgeschlossenen KI- und Analyseprojekten. Unsere Erfahrung erstreckt sich über die Bereiche Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel, Logistik, Telekommunikation und weitere Branchen und wird durch anerkannte Qualitäts- und Sicherheitsstandards wie ISO 9001 und ISO/IEC 27001 untermauert. Außerdem arbeiten wir mit Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, IBM, Databricks, SAP, Salesforce und anderen führenden Technologieanbietern. Sie können uns in jeder Phase einbeziehen, ganz gleich, ob Sie gerade den Anwendungsfall definieren, die Idee mit einem PoC validieren, die Lösung entwickeln oder diese nach der Einführung betreuen.
Bei Innowise verfügen wir über einen bewährten Prozess für Dienstleistungen im Bereich der prädiktiven Datenanalyse, betrachten diesen jedoch niemals als starres Verfahren. Jedes Projekt hat seine eigenen Anforderungen, und wir passen unseren Ansatz entsprechend an.
Unsere Analysten und Manager legen fest, was die Lösung erkennen und prognostizieren soll, wer die Ergebnisse nutzen wird und welche geschäftlichen Entscheidungen durch diese Prognosen verbessert werden sollen.
Die Dateningenieure von Innowise prüfen die verfügbaren Daten hinsichtlich ihrer Qualität, ihres Umfangs und ihrer Relevanz und stellen fest, ob genügend historische Daten vorliegen, um zuverlässige Prognosen zu erstellen.
Unser Team testet die Idee zunächst in kleinem Maßstab, um zu prüfen, ob sich aus den verfügbaren Daten brauchbare Vorhersagen ableiten lassen, bevor wir mit der Entwicklung im großen Maßstab beginnen.
Wir wählen die Architektur, die Datenplattform, die ML-Tools und die Cloud-Dienste aus, die zu Ihren bestehenden Systemen, Ihren Sicherheitsanforderungen und dem erwarteten Umfang passen.
Die Ingenieure erstellen und trainieren das Vorhersagemodell und prüfen anschließend dessen Genauigkeit anhand realer Geschäftsfälle und vereinbarter Leistungskennzahlen.
Wir entwickeln die Lösung für prädiktive Analysen und integrieren sie in bestehende Systeme, Datenquellen und Geschäftstools.
Das Team stellt die Lösung in der Produktionsumgebung bereit, überprüft, ob sie mit Live-Daten und den angeschlossenen Systemen funktioniert, und bereitet sie für den regulären Geschäftsbetrieb vor.
Wir überwachen die Leistung im Zeitverlauf, trainieren das Modell neu, wenn neue Daten die Vorhersagequalität beeinflussen, und passen die Lösung an, wenn sich die Geschäftsbedingungen oder die Quellsysteme ändern.
Unser Team überprüft, bereinigt und bereitet die Daten auf, bevor sie in das Modell einfließen. Konsistenzprüfungen helfen dabei, Lücken, Duplikate und Unstimmigkeiten zu erkennen, die die Qualität der Vorhersagen beeinträchtigen könnten.
Verschlüsselung und Zugriffskontrollen schützen sensible Daten und beschränken den Zugriff auf autorisierte Benutzer.
Unsere Spezialisten überprüfen die Modelle anhand vereinbarter geschäftlicher und technischer Kennzahlen, um sicherzustellen, dass die Prognosen genau genug sind, um die darauf basierenden Entscheidungen zu stützen.
Eine regelmäßige Überwachung der Modellleistung, der Datendrift und des Modellverfalls trägt dazu bei, Veränderungen, die sich auf die Vorhersagequalität auswirken könnten, rechtzeitig zu erkennen.
Sobald neue Daten vorliegen, trainieren unsere Spezialisten die Modelle neu und aktualisieren sie, um Veränderungen bei den Mustern und den Geschäftsbedingungen zu berücksichtigen.
Unser Ansatz berücksichtigt die einschlägigen regulatorischen Anforderungen, wobei Modelländerungen durch Versionskontrolle und Dokumentation nachverfolgt werden.
Wir helfen Ihnen dabei, diese Muster aufzudecken und sie zu nutzen, um vorausschauend zu planen, Risiken früher zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Predictive Analytics nutzt Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse abzuschätzen und die Unternehmensplanung zu unterstützen.
Datenanalyse und Business Intelligence (BI) liefern vor allem Erklärungen dafür, was bereits geschehen ist und was gerade geschieht. Die prädiktive Analyse liefert Prognosen darüber, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird.
Welche Daten benötigt werden, hängt davon ab, welche Prognosen Sie erstellen möchten. Für die Nachfrageprognose benötigen Sie beispielsweise Daten zu vergangenen Umsätzen, saisonalen Schwankungen, Preisen und Werbeaktionen.
Je mehr historische Daten dem Modell zur Verfügung stehen, desto zuverlässiger kann es Muster erkennen. Für saisonale Prognosen bedeutet dies in der Regel Daten aus mehreren vollständigen Jahreszeiten, doch bei anderen Anwendungsfällen kann ein kürzerer oder längerer Zeitraum erforderlich sein.
Prognostische Modelle können sehr gute Ergebnisse liefern, doch diese variieren von Projekt zu Projekt. Das hängt ganz von den verfügbaren Daten, der Komplexität der Prognoseaufgabe und der Stabilität der zugrunde liegenden Bedingungen ab.
Ja. Im Rahmen unserer Dienstleistungen im Bereich Predictive Analytics und Prognosen integrieren wir Vorhersagemodelle und Analyselösungen in ERP, CRM, BI, Datenplattformen, IoT-Systeme und andere Unternehmenssoftware.
Die Zeitpläne hängen vom Umfang der Dienstleistungen im Bereich der prädiktiven Datenanalyse ab. Ein kleines PoC kann einige Wochen dauern, während eine produktionsreife Lösung in der Regel mehrere Monate in Anspruch nimmt. Zu den Faktoren, die die Gesamtdauer beeinflussen, gehören die Datenbereitschaft, die Komplexität des Modells, die Anzahl der Integrationen und der Umfang der erforderlichen kundenspezifischen Funktionen.
Ein kleines PoC ist bereits ab 10.000 bis 20.000 US-Dollar erhältlich. Eine maßgeschneiderte, produktionsreife Lösung kostet in der Regel zwischen 50.000 und 150.000 US-Dollar. In unserem Unternehmen für Predictive-Analytics-Software können wir einen genaueren Kostenvoranschlag erstellen, sobald wir den Anwendungsfall, die Datenverfügbarkeit und den erwarteten Umfang der Lösung definiert haben.
Nach der Einführung vergleichen wir die Vorhersagen des Modells mit den tatsächlichen Ergebnissen, um festzustellen, ob es weiterhin gut funktioniert. Sollte die Genauigkeit nachlassen, aktualisieren wir das Modell mit neueren Daten, testen es erneut und nehmen es dann wieder in Betrieb.
Unser Beratungsunternehmen für Predictive Analytics bietet drei Hauptmodelle für die Zusammenarbeit an: IT-Personalaufstockung, ein dediziertes Team oder die Projektabwicklung über den gesamten Lebenszyklus.
Wir schützen Ihre Geschäftsdaten durch Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffsrechte, sichere Datenspeicherung und kontrollierte Systemverbindungen. Unsere Entwickler halten sich stets an sichere Entwicklungspraktiken und prüfen die Lösung vor der Veröffentlichung auf Schwachstellen.
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