Von Daten zu Entscheidungen
Verwandeln Sie verstreute Informationen mit Analytics, Machine Learning, Prognosen und Entscheidungsoptimierung in handlungsrelevante Intelligenz.
Wir entwickeln Analysesysteme, die Organisationen helfen, Leistung zu verstehen, Ursachen zu untersuchen, Ergebnisse vorherzusehen und Maßnahmen im Einklang mit ihren Geschäftszielen zu wählen.
Vier Stufen der Analytics
Jede Stufe beantwortet eine andere Geschäftsfrage
Deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytics beschreiben zunehmende analytische Fähigkeiten. Sie sind keine Pflichtstufen in fester Reihenfolge – Organisationen können sie einzeln einführen oder in einem System kombinieren.
- Stufe 1
Was ist passiert?
Deskriptive Analytics
Daten in Berichten, Dashboards, KPIs und historischen Leistungsansichten zusammenführen.
Geschäftsanwendungen: Operatives Reporting, Finanzkennzahlen, Produktionsmonitoring und Management-Dashboards.
- Stufe 2
Warum ist es passiert?
Diagnostische Analytics
Einflussfaktoren, Zusammenhänge, Anomalien und mögliche Erklärungen für beobachtete Ergebnisse untersuchen. Diagnostische Methoden können Zusammenhänge aufzeigen und Hypothesen erzeugen; kausale Schlüsse erfordern jedoch passende Belege und ein geeignetes Studiendesign.
Geschäftsanwendungen: Ursachenanalyse, Abweichungsanalyse, Fehleranalyse und Erkennung betrieblicher Engpässe.
- Stufe 3
Was wird wahrscheinlich passieren?
Prädiktive Analytics
Mit statistischen Modellen und Machine Learning künftige Ereignisse, Risiken und Geschäftsbedingungen abschätzen.
Geschäftsanwendungen: Nachfrageprognosen, Kundenabwanderung, Kreditrisikobewertung, Vorhersage von Anlagenausfällen und Bestandsplanung.
- Stufe 4
Was sollten wir tun?
Präskriptive Analytics
Alternative Maßnahmen gegen definierte Ziele, Randbedingungen und Zielkonflikte abwägen, um Entscheidungen zu empfehlen oder zu optimieren.
Geschäftsanwendungen: Produktionsplanung, Ressourcenzuteilung, Bestandsoptimierung, Routenplanung, Priorisierung der Instandhaltung und Investitionsplanung.
Mehr als Dashboards
Ein Dashboard kann zeigen, dass es ein Problem gibt.
Ein Analysesystem kann das Problem untersuchen, abschätzen, was als Nächstes passiert, und Entscheidungen über das weitere Vorgehen unterstützen.
Der richtige Grad an Raffinesse hängt von der Entscheidung, den verfügbaren Belegen, den Folgen eines Fehlers und der Fähigkeit ab, auf das Ergebnis zu reagieren.
Unser Analytics-Engineering-Stack
Alles zwischen Rohdaten und einer besseren Entscheidung
Datenerfassung & Integration
Datenbanken, APIs, Betriebsanwendungen, Dokumente und relevante externe Datenquellen anbinden.
Datenmodellierung
Konsistente Entitäten, Kennzahlen, Beziehungen, Geschäftssemantik und Qualitätsprüfungen definieren.
Statistische Analyse & Machine Learning
Analysemethoden passend zum Problem entwickeln – von statistischer Inferenz und Prognosen bis zu Klassifikation, Anomalieerkennung und Regression.
Optimierung & Simulation
Alternativen unter Kapazitäts-, Budget-, Betriebs- und Risikobeschränkungen bewerten.
Entscheidungsintegration
Ergebnisse über Dashboards, Alarme, APIs, Workflows, Oberflächen zur Entscheidungsunterstützung oder kontrollierte Automatisierung bereitstellen.
Evaluierung & Monitoring
Prognosequalität, Datendrift, Entscheidungsergebnisse und betriebliche Wirkung im Zeitverlauf messen.
Von analytischer Erkenntnis zu operativem Handeln
Unser Ziel ist es, Analysen mit den Entscheidungen zu verbinden, auf die es ankommt.
Ein Instandhaltungssystem kann sich zum Beispiel in vier Stufen entwickeln:
Berichten
Anlagenstillstände berichten.
Erklären
Einflussbedingungen identifizieren.
Abschätzen
Ausfallrisiko abschätzen.
Priorisieren
Eingriffe nach Stillstandskosten, Instandhaltungskapazität und betrieblichen Randbedingungen priorisieren.
Jede Stufe sollte einen definierten Zweck und einen messbaren Beitrag haben.
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Sagen Sie uns, welche Entscheidung Sie verbessern möchten und welche Daten Sie heute haben. Wir helfen Ihnen, die Analytics-Stufe mit dem größten Mehrwert zu finden.