Datenanalyse & Predictive Analytics

Verwandeln Sie Ihre Daten in kluge Entscheidungen. Wir holen mit BI-Lösungen und Predictive Analytics das Maximum aus Ihren Daten raus.

Was wir anbieten

Business Intelligence & Dashboards

• Echtzeit-Dashboards: Interaktive Visualisierungen Ihrer KPIs
• Datenintegration: Verschiedene Datenquellen verbinden
• Self-Service BI: Ihre Teams können selbst analysieren
• Automatisches Reporting: Berichte laufen von alleine

Predictive Analytics

• Vorhersagemodelle: Machine Learning für künftige Trends
• Risikoanalyse: Frühwarnsysteme für potenzielle Probleme
• Nachfrageprognosen: Optimierte Lagerbestände und Kapazitäten
• Kundenverhalten: Vorhersage von Churn und Kaufwahrscheinlichkeiten

Advanced Analytics

• Segmentierung: KI-gestützte Kunden- und Produktsegmentierung
• Anomalie-Erkennung: Automatische Identifikation von Ausreißern
• Text Analytics: Sentiment-Analyse aus Kundenfeedback
• Prescriptive Analytics: Handlungsempfehlungen aus Daten

Technologie-Stack

Bewährte Plattformen:

• Power BI / Tableau für Visualisierung
• Python / R für statistische Analysen
• Apache Spark für Big Data Verarbeitung
• Azure ML / AWS SageMaker für ML-Modelle

Performance-Optimierung:

• 8,5x schneller durch cleveres Caching
• Real-time Processing für zeitkritische Entscheidungen
• Skalierbare Architekturen für wachsende Datenmengen

Anwendungsbeispiele

Retail & E-Commerce

• Bestandsoptimierung: 25% weniger Überbestände
• Preisoptimierung: Dynamische Preisanpassung basierend auf Nachfrage
• Customer Lifetime Value: Wertvolle Kunden identifizieren

Produktion

• Predictive Maintenance: 30% weniger ungeplante Ausfälle
• Qualitätsprognosen: Frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen
• Produktionsplanung: Optimierte Ressourcenallokation

Finanzdienstleistungen

• Fraud Detection: 95% Genauigkeit bei Betrugserkennung
• Credit Scoring: Verbesserte Risikobewertung
• Portfolio-Optimierung: Datengestützte Investitionsentscheidungen

Ein Rechenbeispiel

Mittelständisches Unternehmen (100 Mitarbeiter)

Vorher:

• Manuelle Excel-Analysen: 20 Std./Woche
• Reaktive Entscheidungen ohne Vorhersagen
• Isolierte Daten in verschiedenen Systemen

Nachher:

• Automatisierte Dashboards: 2 Std./Woche
• Proaktive Entscheidungen durch Predictive Models
• Zentrale Datenplattform

Ersparnis:

• 18 Std./Woche × 50€/Std. = 900€/Woche
• 46.800€ jährlich gespart
• Plus: Bessere Entscheidungen = mehr Umsatz

Implementierungsprozess

Phase 1: Daten-Assessment (1-2 Wochen)

• Inventarisierung vorhandener Datenquellen
• Datenqualitätsanalyse
• Use-Case-Definition

Phase 2: Proof of Concept (2-3 Wochen)

• Prototyp mit echten Daten
• Erste Dashboards und Modelle
• Validierung der Ergebnisse

Phase 3: Produktivsetzung (4-6 Wochen)

• Vollständige Integration
• Automatisierung der Datenpipelines
• User-Training und Dokumentation

Gesamtdauer: 7-11 Wochen bis zur Produktivnutzung