Predictive Analytics

Mit Data Science zu verlässlichen Absatz- und Umsatzprognosen

Predictive-Analytics-Verfahren für faktenbasierte Entscheidungen

Wie wird sich der Umsatz in den nächsten Jahren entwickeln? Welche Optimierungspotentiale sollen wir besser früher als später nutzen?

Planbarkeit ist ein Kernelement erfolgreichen Wirtschaftens. Ein Unternehmen ist stets endogenen und exogenen Prozessen in einer sich ändernden Umgebung ausgesetzt. Wer diese Prozesse und deren Auswirkung auf das Unternehmen vorhersagen kann, trifft bessere strategische Entscheidungen und ist klar im Vorteil gegenüber dem Mitbewerb.

Unser Ziel ist es, gemeinsam mit Ihnen aus verfügbaren unternehmensinternen und externen Datenquellen ein qualitativ hochwertiges Prognosemodell für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Unsere intelligenten Modelle gründen auf Ihrem Branchenwissen und entwickeln sich im Laufe der Zeit immer weiter, sodass die Prognosen immer präziser werden.

Die Vorgangsweise

Datenanalyse.  Zunächst werden vorhandene und geeignete Daten bereinigt, aufbereitet und analysiert.

Modellbildung. Aus den relevanten Daten wird ein Vorhersagemodell erstellt. Ziel ist es hier den Kompromiss zwischen Komplexität, Datenverfügbarkeit und Handhabbarkeit des Modells zu finden.

Parametrisierung. Gemeinsam werden die Annahmen für den gewählten Planungshorizont gefunden. Während diesem Schritt können auch allgemeine Berechnungsvorschriften (sogenannte Parametrisierungslogiken) erarbeitet werden, welche für spätere Stichtage und Berichtsperioden anwendbar sind.

Szenario Rechnungen für Vorhersageszenarien (Basisszenarien). Unter Annahme der gemeinsam ausgearbeiteten Parametrisierungen werden Szenarien errechnet, validiert und analysiert.

Visuelle Aufbereitung und Interpretation. Mit unseren Modellen bekommen Sie eine solide Grundlage für datengetriebene Entscheidungen in Ihrem Unternehmen.

Data Science Reporting Abstrakte Grafik

Mathematisch-statistische Analyseverfahren:

Sensitivitätsanalyse. Es werden sämtliche identifizierte oder vom Prozess gegebene Einflussparameter auf deren Einflussstärke untersucht. Parameter, die kaum Einfluss haben werden aus der näheren Untersuchung ausgeschieden.

Regressionsanalyse. Es wird ein Vorhersagemodell erstellt, nachdem mit Hilfe des Regressionsverfahren ein funktionaler Zusammenhang (= Abhängigkeit) ermittelt wurde.

Unsere Expertise: Risikoanalyse für Ihre langfristige Strategie

  • Verteilungsprojektion. Ausgehend vom Wissenstand zum Stichtag werden mögliche Wertentwicklungen im Zeitraum des Planungshorizontes bewertet mit Eintrittswahrscheinlichkeiten dargestellt.
  • Szenario-Analysen. Vom User definierte, vom Basis-Szenario abweichende sogenannte „adverse Szenarien“ werden erstellt und deren Ergebnisprojektionen zu den Basisprojektionen in Vergleich gestellt.
  • Stresstests. Diese Tests entsprechen den Szenarioanalysen mit dem Unterschied, dass gezielt sukzessive Umweltbedingungen immer stärkerer „zerstörerischer“ Szenarien erstellt werden, um die Grenze zu finden, ab der eine oder mehrere Unternehmenskritische Konditionen eintreten.
  • Reverse Stresstests. Umgekehrt zu den Stresstests wird von den „zerstörerischen“ Unternehmens-Konditionen ausgegangen und versucht herauszufinden, welche Umweltbedingungen es sind, die zu einem solchen Zustand führen.

 

Unsere Prognosemodelle – Ihr Nutzen

Daten-Direkt-Anbindung. Ein hoher Komfort bei der Handhabung von Prognosemodellen entsteht, wenn der Aufwand zur Datenmanipulation sinkt. Gleichzeitig sinkt auch die Gefahr von Eingabe- und Manipulationsfehlern. Daher ist es Ziel die Berechnungsmodule direkt an im Unternehmen vorhandene Datenquellen anzuschließen und jegliche menschliche Interaktion beim Datentransfer zu vermeiden.

Backend-Datenbanken. Sowohl Input- als auch Output Daten der Modelle müssen für zukünftige Vergleiche und zum Zweck der Archivierung gespeichert werden. Hierbei können die Modelle an sämtliche gängige Datenbanksystem angeschlossen werden oder solche mit dem Kunden erstellt werden.

Output-Reporting. Automatisch erstellte Output-Reports in von Kunden gewünschten Formaten sind „State of the art“ in jedem automatisierten Prozess.

Webserver-Anbindung/Dashboard. Relevante Output Daten und Reports können in Device-spezifischer Form auf gewünschten Endgeräten anzeigt und bearbeitet werden.

 

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