WARUM PREDICTIVE ANALYTICS?

 

Viele Unternehmen  verfügen bereits über wertvolle historische Daten,  aber nutzen sie vor allem, um zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist. Dabei liegt der eigentliche Mehrwert oft darin, den Blick nach vorne zu richten. Denn warum sollten vorhandene Daten nur erklären, was war, wenn sie auch dabei helfen können, fundierter einzuschätzen, was als Nächstes kommt? 

Predictive Analytics hilft dabei, aus vorhandenen Daten belastbare Prognosen abzuleiten und Entwicklungen früher sichtbar zu machen. So entsteht eine bessere Entscheidungsgrundlagen für Planung, Steuerung und Priorisierungen.

 

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Früher erkennen

Trends, Abweichungen und mögliche Risiken werden früher sichtbar.

02

Besser planen

Forecasts unterstützen fundierte Entscheidungen in Fachbereichen und im Management.

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Aufwand reduzieren

Wiederkehrende Prognosen lassen sich automatisieren und konsistenter bereitstellen.

 

Das ist mit Predictive Analytics möglich

Überall dort, wo historische Muster, Einflussfaktoren und wiederkehrende Entscheidungen zusammenkommen, kann Predictive Analytics einen messbaren Mehrwert schaffen. Je nach Fragestellung kann es dabei um Forecasts, Frühindikatoren oder datenbasierte Entscheidungsunterstützung gehen. 

Beispielhafte Anwendungsfelder

  • Absatz- und Nachfrageprognosen
  • Forecasting von Beständen und Bedarfen
  • Cashflow- und Liquiditätsprognosen
  • Ressourcen- und Kapazitätsplanung
  • Vorhersage operativer Kennzahlen
  • Frühzeitige Erkennung von Entwicklungen und Abweichungen

Nicht jeder Anwendungsfall erfordert ein besonders komplexes Modell. Wichtig ist vor allem, dass die Lösung zur konkreten Fragestellung, zur Datenbasis und zu den Anforderungen im Fachbereich passt. 

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PREDICTIVE ANALYTICS
VON DATEN ZUR BELASTBAREN PROGNOSE

 

Warum vorhandene Daten nur zur Auswertung der Vergangenheit nutzen, wenn sie auch helfen können, fundierter nach vorne zu schauen?

Lassen Sie uns mit einer individuellen Predictive-Analytics-Lösung aus Ihren Daten echte Entscheidungsgrundlagen entwickeln. 

SO ENTSTEHT IHR VERLÄSSLICHER FORECAST

 

Damit aus Daten ein verlässlicher Forecast wird, braucht es mehr als eine Standardlösung. Wir setzen daher auf ein klares, nachvollziehbares Vorgehen und entwickeln Modelle, die genau auf Ihren Use Case, Ihre Daten und Ihre fachlichen Anforderungen zugeschnitten sind. So entsteht eine Lösung, die nicht nur technisch funktioniert, sondern auch im Alltag belastbar ist.

 

Wir klären gemeinsam, welche Fragestellung beantwortet werden soll, welche Entscheidungen verbessert werden müssen und welcher Forecast-Horizont sinnvoll ist. 

WIE WIRD PREDICTIVE ANALYTICS NACHVOLLZIEHBAR UND PRODUKTIV NUTZBAR?

 

Nachvollziehbare Modelle statt Blackbox

Gerade bei Prognosen, die Entscheidungen beeinflussen, ist Vertrauen entscheidend. Deshalb legen wir Wert auf Transparenz in der Modellentwicklung, verständliche Ergebnisinterpretation und eine enge Einbindung der Fachbereiche.

Nicht das komplexeste Modell ist automatisch das beste. Wir wählen den Modellansatz so, dass er zur Datenlage und zum Anwendungsfall passt, leistungsfähig ist und fachlich eingeordnet werden kann.

  • Transparenz in der Entwicklung
    Datenbasis, Einflussfaktoren und Modelllogik werden nachvollziehbar aufbereitet.
  • Fachbereich aktiv eingebunden
    Know-how aus den Fachabteilungen fließt in die Entwicklung und Bewertung ein.
  • Interpretierbare Ergebnisse
    Prognosen sollen nicht nur vorliegen, sondern auch verstanden und genutzt werden können.
Modellentscheidung
Predictive Forecasting_Architektur

Technische Integration und Skalierbarkeit

Predictive-Analytics-Lösungen entstehen nicht im luftleeren Raum. Wir berücksichtigen bestehende Datenquellen, Systemlandschaften und Zielarchitekturen von Anfang an, ob in SAP-nahen Umgebungen, modernen Cloud-Plattformen oder hybriden Szenarien.

Dabei geht es nicht nur um die Entwicklung eines Modells, sondern um einen belastbaren End-to-End-Prozess von Datenaufnahme und Aufbereitung bis zur Bereitstellung der Forecasts in bestehende Reports, Dashboards oder Planungsprozesse.

WIE SIEHT PREDICTIVE ANALYTICS IN DER PRAXIS AUS?

 

Projektreferenz

Ein Beispiel aus der Praxis
 

Wie ein Predictive-Analytics-Ansatz in der Praxis aussehen kann, zeigt unser Projekt im Bereich Cashflow Forecasting bei MANN+HUMMEL. Dort wurde eine automatisierte Forecasting-Lösung auf Basis historischer Daten aufgebaut, in Prozesse integriert und für den Fachbereich nachvollziehbar gemacht. 

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Christian Bühler

Möchten Sie prüfen, ob Predictive Analytics auch zu Ihrem Use Case passt? 

Ob bereits ein konkreter Forecasting-Bedarf besteht oder zunächst Potenziale identifiziert werden sollen: Wir unterstützen dabei, Use Cases realistisch zu bewerten, Datenanforderungen einzuordnen und sinnvolle nächste Schritte abzuleiten. 

WEITERE SPANNENDE
RESSOURCEN

 
  • Linda_ITrendImpulse

    AUFZEICHNUNG VORTRAG

    ITrend Impulse

    Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Finanzwesen sind vielfältig, jedoch gibt es noch immer eine Vertrauenslücke zwischen Mensch und Technologie. Wir werfen daher einen genaueren Blick darauf, wie KI nicht nur zu verbesserten Liquiditätsprognosen führt und Prozesse automatisiert, sondern auch auf die möglichen Hürden bei der Integration von maschinellem Lernen und wie diese überwunden werden können.

  • Webinar-Aufzeichnung-Featurebild-liquiditaetsplanung-im-ki-zeitalter-finanzplanung

    webinar aufzeichnung

    Liquiditätsplanung im KI-Zeitalter

    Wir zeigen, wie Machine Learning präzise Cash Flow Prognosen liefert, manuelle Prozesse automatisiert und sich flexibel über Plattformen wie AWS, SAP BTP oder die SAP Analytics Cloud integrieren lässt.

  • FTB_WP_Augmented-Forecasting

    WHITEPAPER

    Augmented Forecasting

    Erfahren Sie, wie Sie die finanzielle Stabilität Ihres Unternehmens selbst in Krisenzeiten sichern können. In unserem Whitepaper zeigen wir, wie Mensch und Algorithmus gemeinsam präzise Liquiditätsprognosen erstellen und so für eine solide Planung sorgen.

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