Forecasts statt Rückblicke
ML-Modelle prognostizieren Umsatz, Nachfrage, Auslastung oder Churn auf Basis eurer eigenen Daten. Entscheidungen basieren auf dem, was wahrscheinlich passiert – nicht auf dem, was vor drei Wochen war.
LEAN Evolution: Predictive Analytics mit KI
Analysen und Forecasts ohne Excel-Chaos
Euer Management trifft Entscheidungen auf Basis von Excel-Exporten, die drei Wochen alt sind. Wir bauen KI-basierte Forecasts, Predictive Analytics und automatisierte Klassifikation – auf euren Daten, nicht auf generischen Modellen.
Worum geht's?
Für Unternehmen, deren Entscheidungen auf veralteten Excel-Exporten basieren. Für Teams, die Muster in ihren Daten vermuten aber nicht sichtbar machen können. Für Management, das Forecasts will statt Rückblicke.
Deine Benefits:
- Entscheidungsqualität ↑
- Forecast-Genauigkeit ↑
- Reaktionsgeschwindigkeit ↑
Kennt du?
Was bringt dir das?
Datenqualität wird sichtbar
Explorative Analyse zeigt, wo eure Daten stark sind und wo die Lücken liegen. Bevor wir Modelle bauen, wisst ihr, was eure Datenbasis hergibt und was nicht.
Interaktive Visualisierung statt PDF-Reports
Dashboards, die euer Management selbst bedienen kann. Filter, Drilldowns, Szenarien – live, nicht als Anhang in einer Mail von letzter Woche.
DSGVO-konform und ohne Vendor Lock-in
Modelle laufen auf eurer Infrastruktur, mit euren Daten. Kein Abhängigkeit von externen KI-Plattformen, kein Datenabfluss an Dritte.
Pilot-Phase
Erst liefern, dann committen. Dafür ist der Pilot da.
- Dauer
6-10 Wochen
- Assessment
Welche Datenquellen sind verfügbar? Welche Use Cases haben den größten Hebel? Wie steht es um Datenqualität und -zugang?
- Daraus abgeleitet
Use Case, Modellansatz, Dashboard-Scope
Deliverables
- Explorative Datenanalyse
und Dokumentation der Datenqualität/Lücken
- Implementierung eines ersten Forecast-Modells
für 1 definierten Use Case
- Dashboard
Implementierung eines beispielhaften, interaktiven Dashboards zur Ergebnisvisualisierung
- Deployed
für interne Demo-Zwecke
Häufig gestellte Fragen
FAQ
Brauchen wir saubere Daten, bevor ihr anfangt?
Nein. Die explorative Datenanalyse ist Teil des Pilots. Wir dokumentieren Datenqualität und Lücken und zeigen euch, was mit dem aktuellen Stand möglich ist – und was ihr verbessern müsst, um mehr rauszuholen.
Welche Use Cases eignen sich für ML Forecasting?
Alles, wo historische Daten ein Muster enthalten: Umsatz-Forecasting, Nachfrageprognosen, Churn Prediction, Klassifikation von Supportanfragen, Anomalie-Erkennung, Auslastungsplanung. Im Assessment finden wir den Use Case mit dem größten Hebel.
Müssen wir ein Data-Science-Team aufbauen?
Nicht für den Start. Der Pilot liefert ein lauffähiges Modell und ein Dashboard, das euer Fachbereich nutzen kann. Ob ihr langfristig eigenes Know-how aufbaut oder wir das in Scale übernehmen, entscheidet ihr nach dem Proof.
Wo laufen die Modelle?
Auf eurer Infrastruktur – On-Premise oder in der Cloud, je nach euren Anforderungen. Bei DSGVO-relevanten Daten empfehlen wir europäische Rechenzentren oder Self-Hosting. Keine Abhängigkeit von externen KI-Plattformen, keine Daten an Dritte. Ihr behaltet die volle Kontrolle.
Wie genau sind die Forecasts?
Hängt von euren Daten ab – deswegen messen wir im Pilot. Typische Metriken sind MAE, RMSE oder F1-Score. Im Proof zeigen wir euch transparent, was das Modell kann und wo die Grenzen liegen.
Was ist die Pilot-Phase?
Ein klar eingegrenztes Projekt mit definiertem Scope – typischerweise 4–12 Wochen. Ihr bekommt am Ende kein Konzeptpapier, sondern ein funktionierendes Ergebnis: echten Code, getestet und deployed. Der Pilot zeigt euch, was wir können, bevor ihr euch langfristig entscheidet.
Wie geht es nach der Pilot-Phase weiter?
Nach dem Pilot kommt der Proof: Wir schauen gemeinsam auf die Ergebnisse – was hat funktioniert, was hat sich gerechnet, wo sind die Lücken? Alles gemessen an definierten KPIs, nicht an Bauchgefühl. Auf dieser Basis entscheidet ihr: skalieren, nachjustieren oder stoppen. Kein Druck, kein Upselling. Wenn der Proof überzeugt, gehen wir in Scale – euer Projekt wächst, euer Team wächst mit, das Wissen bleibt bei euch.
Muss ich mit einer Pilot-Phase starten?
Nein. Der Pilot ist unser empfohlener Einstieg, weil er für beide Seiten Klarheit schafft – aber kein Muss. Wenn ihr bereits wisst, was ihr braucht und direkt loslegen wollt, steigen wir auch in ein laufendes Projekt ein oder starten direkt im größeren Scope. Wir passen uns eurem Tempo an.
Arbeitet ihr T&M oder Festpreis?
Start als timeboxed Pilot im T&M (optional mit Cap). Kein Festpreis-Risiko, kein Lock-in. Ihr seht jederzeit, wofür ihr zahlt – und könnt jederzeit aufhören. Machen aber die wenigsten.
Falls du noch Fragen hast, kontaktier uns einfach
