Daten-Check
Bewertung von Vollständigkeit, Qualität und Historientiefe Ihrer Datenbestände.
Datenanalyse und Machine Learning für fundierte Entscheidungen
Ihre Daten enthalten meist mehr Antworten, als Ihre Berichte zeigen. Wir machen sie nutzbar – verständlich aufbereitet und dort, wo entschieden wird.
Von Berichten zu Vorhersagen
Die meisten Unternehmen wissen sehr genau, was gestern passiert ist. Umsatzberichte, Auslastungsübersichten und Deckungsbeitragsrechnungen sind vorhanden. Was fehlt, ist der Blick nach vorn: Welche Kunden werden voraussichtlich abwandern, welche Artikel gehen im nächsten Quartal aus, welche Maschine fällt vermutlich als Nächstes aus, welche Angebote haben die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit? Genau hier setzt Machine Learning an. Es findet Muster in historischen Daten, die in Tabellen nicht sichtbar sind, und überträgt sie auf zukünftige Fälle. Wichtig ist dabei die Erwartungshaltung: Ein Modell liefert Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Der Nutzen entsteht, wenn diese Wahrscheinlichkeiten Entscheidungen verbessern – etwa indem der Vertrieb zuerst die Kunden anruft, bei denen der Abschluss am wahrscheinlichsten ist.
Arbeiten mit realen, unvollständigen Daten
In der Praxis liegen Daten selten sauber vor. Stammdaten sind doppelt gepflegt, Felder wurden über die Jahre unterschiedlich genutzt, Systeme wurden gewechselt, und ein Teil der Wahrheit steht in Freitextfeldern. Das ist kein Ausschlusskriterium, sondern der Normalfall. Wir starten mit einem Daten-Check, in dem wir Vollständigkeit, Konsistenz und Historientiefe bewerten und offen sagen, welche Fragen sich mit diesem Bestand beantworten lassen und welche nicht. Danach folgt die Aufbereitung: Bereinigung, Zusammenführung über Systemgrenzen hinweg und Ableitung sinnvoller Merkmale. Dieser Schritt macht in echten Projekten meist den größten Teil des Aufwands aus – und entscheidet maßgeblich über die Qualität des Ergebnisses.
Ergebnisse, die im Alltag ankommen
Ein Modell, dessen Ergebnisse niemand versteht, wird nicht genutzt. Wir liefern deshalb nicht nur Vorhersagen, sondern auch die Begründung: Welche Faktoren haben die Einschätzung getrieben, wie sicher ist sie, ab wann sollte man sie hinterfragen. Die Ausgabe erfolgt dort, wo gearbeitet wird – als zusätzliche Spalte im CRM, als Sortierung einer Arbeitsliste, als Warnung im Dispositionssystem oder als Dashboard für die Geschäftsführung. Nach dem Livegang beobachten wir die Modellgüte weiter, denn Märkte und Prozesse ändern sich. Sinkt die Treffergenauigkeit, wird nachtrainiert, statt das Modell still veralten zu lassen.
Was in der Datenanalyse & Machine Learning enthalten ist
Datenaufbereitung
Bereinigung, Zusammenführung über Systemgrenzen und Ableitung aussagekräftiger Merkmale.
Modellentwicklung
Auswahl, Training und Validierung geeigneter Verfahren – vom Regressionsmodell bis Deep Learning.
Erklärbarkeit
Nachvollziehbare Begründung jeder Vorhersage statt Blackbox-Ausgabe.
Integration & Dashboard
Ergebnisse dort, wo entschieden wird – im CRM, ERP oder als eigenes Dashboard.
Modellüberwachung
Laufende Kontrolle der Treffergenauigkeit und Nachtraining bei Abweichungen.
Typische Ausgangslagen und Anwendungsfälle
- Absatz- und Materialbedarfsprognosen für Einkauf und Produktion
- Abwanderungswahrscheinlichkeit von Kunden (Churn Prediction)
- Abschlusswahrscheinlichkeit und Priorisierung von Angeboten
- Predictive Maintenance auf Basis von Maschinen- und Sensordaten
- Kundensegmentierung für gezielte Ansprache
- Auswertung von Freitext aus Bewertungen, Tickets und Serviceberichten
Ablauf im Überblick
01
Fragestellung schärfen
Was genau soll vorhergesagt werden und welche Entscheidung hängt daran?
02
Daten-Check
Bewertung der vorhandenen Daten und offene Aussage zur Machbarkeit.
03
Modell & Validierung
Entwicklung, Test gegen historische Daten und Bewertung der Güte.
04
Produktivsetzung
Integration in bestehende Systeme, Schulung und laufende Überwachung.
Woran wir den Erfolg messen
Jedes Projekt bekommt vorab Kennzahlen. Ohne messbaren Nutzen raten wir aktiv ab.
- Treffergenauigkeit gegenüber der bisherigen Schätzmethode
- Reduktion von Fehlbeständen oder ungeplanten Stillständen
- Abschlussquote bei priorisierten Angeboten
- Zeitersparnis bei der Erstellung von Auswertungen
Häufige Fragen zur Datenanalyse & Machine Learning
Das hängt stark von der Fragestellung ab. Für Absatzprognosen sind zwei bis drei Jahre Historie ein guter Ausgangspunkt, für Klassifikationsaufgaben oft einige Tausend Beispiele. Im Daten-Check sagen wir Ihnen verbindlich, ob Ihr Bestand ausreicht.
Nein, das ist der Normalfall. Datenaufbereitung ist fester Bestandteil des Projekts. Kritisch wird es nur, wenn zentrale Informationen überhaupt nicht erfasst wurden – dann sagen wir das offen.
Nein. Business Intelligence zeigt, was passiert ist. Machine Learning schätzt, was passieren wird. Beides ergänzt sich gut – häufig integrieren wir die Vorhersagen direkt in Ihr bestehendes BI-Dashboard.
Wir setzen bevorzugt Verfahren ein, deren Einflussfaktoren nachvollziehbar sind, und liefern zu jeder Vorhersage die wichtigsten Treiber mit. Ein Ergebnis, das niemand hinterfragen kann, ist im Betrieb wertlos.
Ein abgegrenztes Prognoseprojekt ist deutlich günstiger, als viele erwarten, weil auf vorhandenen Daten aufgesetzt wird. Nach dem Daten-Check erhalten Sie eine konkrete Aufwandsschätzung mit erwartetem Nutzen.
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