DATEN FÜR ENTSCHEIDUNGEN
Daten verstehen.
Prognose überprüfen
Wir fassen Daten in verständlichen Berichten zusammen und prüfen, wo eine Prognose nützlich ist. Wir konfigurieren Kennzahlen, bewerten die Qualität der Quellen und vergleichen das Modell mit der Basismethode anhand historischer Daten.
AUFGABE
DATEN
SZENARIO
PILOT
PRÜFUNG
START
Prognose, Data Warehouse
EINHEITLICHE METRIKEN
HYPOTHESENPRÜFUNG
LÖSUNGEN
Projekte
des Studios
modelle
Premier Partner Status
Marketing, Analytik
Bevor man prognostiziert,
Daten verstehen
Ein Bericht verliert seinen Sinn, wenn Verkäufe im CRM, Zahlungen in der Buchhaltung und Ausgaben in der Werbung nach unterschiedlichen Regeln berechnet werden. Wir beginnen mit Definitionen: was als Auftrag, Rücksendung und Umsatz gilt, für welchen Zeitraum und aus welcher Quelle.
Wir prüfen die Vollständigkeit der Historie, Duplikate, Lücken und Update-Verzögerungen. Wir sammeln abgestimmte Quellen, berechnen Indikatoren und zeigen Einschränkungen auf. Manchmal ist das erste nützliche Ergebnis ein stabiles Dashboard ohne maschinelles Lernen.
Wenn die Daten für eine Prognose geeignet sind, legen wir den Horizont und die Prüfmethode fest. Wir vergleichen das Modell mit einer einfachen Basismethode in einem späteren historischen Zeitabschnitt, der während des Trainings nicht verfügbar war. Das Ergebnis bewerten wir nach der gewählten Fehlermetrik und der Anwendbarkeit auf die geschäftliche Entscheidung.
- Wörterbuch der Kennzahlen und abgestimmte Quellen
- Überprüfung von Qualität, Vollständigkeit und Aktualität der Daten
- Dashboard mit verständlichen Filtern und Zeiträumen
- Prognose mit Prüfung anhand der zurückliegenden Historie
- Beschreibung der Einschränkungen und der Aktualisierungsreihenfolge
Metriken
Gleiche Berechnungsregeln für das Team
Qualität
Ausfälle und Verzögerungen sind im Bericht ersichtlich
Prüfung
Das Modell wird mit der Basismethode verglichen
Aktion
Jeder Indikator hat eine Frage, die er beantwortet
Eine Prognose ist eine Einschätzung, kein Versprechen
Wir ersetzen Unsicherheit nicht durch eine einzige genaue Zahl. Wir diskutieren den Bereich möglicher Werte, den Horizont und die Anwendungsbedingungen. Wenn das Modell die Basismethode nicht verbessert, ist das auch ein Forschungsergebnis.
Analytik mit mit nachprüfbarer Grundlage
Von der Bestimmung der Kennzahl bis zur Entscheidung, die das Team basierend darauf trifft.
Einheitliche Berechnungslogik
Wir stimmen Ereignisse, Währungen, Zeiträume und die Rückgabeverbuchung ab. Abweichungen zu den Ausgangssystemen klären wir, bevor der Bericht zur Entscheidungsgrundlage wird.
Ehrliche Modellprüfung
Bei Zeitreihen halten wir die Zeitreihenfolge ein und schließen Merkmale aus, die erst nach dem Ereignis bekannt werden. Wir vergleichen Fehler in gleichen Zeiträumen.
Aktualisierungsreglement
Wir legen einen Zeitplan für Downloads und Überprüfungen der Aktualität fest. Zugänge, Platzierung und Datenstruktur werden vor der Einbindung externer Dienste abgestimmt.
Von Quellen zur verständlichen Lösung
Wir setzen Machine Learning nur dort ein, wo Prüfungen einen praktischen Nutzen nachweisen.
Geschäftliche Frage
Wir fixieren die Lösung: Einkauf, Segmentierung, Vertriebsplan oder Funnel-Kontrolle. Wir setzen Horizont und Nutzenkriterium fest.
Quellen-Audit
Wir prüfen Historie, Identifikatoren und verfügbare Exporte. Wir notieren Lücken, Duplikate und Zugriffsbeschränkungen.
Datenerfassung
Wir konfigurieren Uploads, Transformationen und Metrikdefinitionen. Wir gleichen die Stichprobe mit den Quellsystemen ab.
Bericht und Basismethode
Wir erstellen ein Dashboard und einen einfachen Bewertungsweg. Wir prüfen, welche Fragen bereits ohne komplexes Modell gelöst werden.
Prognoseprüfung
Wenn es im Paket enthalten ist, trainieren wir das Modell auf vergangenen Daten und prüfen es für den nächsten Zeitraum. Wir analysieren Fehler und Stabilität.
Übergabe und Beobachtung
Wir erklären dem Team die Kennzahlen und Einschränkungen. Wir übermitteln die Beschreibung der Ladevorgänge, Aktualisierungsregeln und die Reaktionsreihenfolge auf Qualitätsverschlechterungen.
Drei Schichten Analysesystem
Quellen, Berechnungen und Visualisierung müssen nach derselben Logik funktionieren.
Sammlung und Speicher
SQL, verfügbare API und abgestimmte Exporte. Für große Datenmengen planen wir einen Speicher; ClickHouse oder ein anderes Tool wählen wir je nach Auslastung und Hosting.
Analyse und Modelle
Python für Forschung, Segmentierung und Prognose. Fehlermetrik und Prüfverfahren legen wir vor der Ergebnisbewertung fest.
Berichte für das Team
BI-Tool wählen wir basierend auf Zugängen und Speicherort der Daten. Wir zeigen Zeitraum, Quelle, Aktualisierungsdatum und Definitionen der Kennzahlen.
— KOSTEN
Tarife
auf KI-Analytik
Vom abgestimmten Bericht bis zur Prüfung der Prognose und Erstellung eines Speichers. Komplexität der Quellen und Umfang der Historie werden vor dem Start geklärt.
| Arbeitsumfang | Basis-Dashboard Metriken und Bericht aus vereinbarten Quellen 25 000 ₽ ab 10 Tagen | BELIEBT Prädiktive Analyse Ein Modell mit Validierung anhand historischer Daten 65 000 ₽ ab 20 Tagen | DWH schlüsselfertig Speicher und Analyseprozesse gemäß Aufgabenstellung ab 120 000 ₽ ab 35 Tagen |
|---|---|---|---|
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Datenquellen
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Bis zu 3 Quellen | Bis zu 6 Quellen | Zusammensetzung gemäß Aufgabenstellung |
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Speicher
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Nicht enthalten | Analytische Basis für die Aufgabe | Architektur und Ladezeiten nach Vorgabe |
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Prognose
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Nicht enthalten | Ein Modell und dessen Validierung | Aufgabensatz gemäß Vorgabe |
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Kundensegmentierung
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Nicht enthalten | RFM bei Vorhandensein der benötigten Daten | Segmente und Aktualisierung nach Auftrag |
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Benachrichtigungen
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Nicht enthalten | Zusammenfassung nach Zeitplan | Kanäle und Bedingungen gemäß Aufgabenstellung |
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Fehlerbehebung
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14 Tage | 30 Tage | 90 Tage |
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Übergabe an das Team
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Anleitung | Anleitung und ein Webinar | Schulung und ein Monat Betreuung gemäß Aufgabe |
Einmalige Arbeitskosten. BI-Lizenzen, Server, Cloud-Ressourcen und kostenpflichtige Quellen werden separat berechnet. Eine Prognose ist bei ausreichender Historie möglich; deren Qualität wird durch Überprüfung bestimmt, nicht durch einen garantierten Genauigkeitsprozentsatz.
— FRAGEN UND ANTWORTEN
Alles, was wichtig ist
vor dem Start
Arbeitsumfang, Ausgangsmaterialien, Abstimmungsreihenfolge und Startbedingungen.
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Was unterscheidet einen Bericht von einer Prognose?
Der Bericht beschreibt bereits eingetretene Ereignisse nach vereinbarten Regeln. Die Prognose schätzt zukünftige Werte für einen bestimmten Zeitraum und enthält einen Fehler. Für ihre Anwendung sind eine Prüfung anhand der Historie und das Verständnis der Einschränkungen erforderlich. -
Welche Genauigkeit garantieren Sie?
Einen Prozentsatz versprechen wir nicht im Voraus. Wir wählen die Metrik passend zur Aufgabe, vergleichen das Modell mit der Basismethode anhand historischer Daten und zeigen das Prüfungsergebnis. Wenn die Qualität für die Lösung nicht ausreicht, schlagen wir einen anderen Ansatz oder eine Datenüberarbeitung vor. -
Was tun, wenn die Daten unvollständig sind?
Wir beginnen mit einem Audit und halten fest, was wiederhergestellt werden kann und was Rückschlüsse einschränkt. Bei kurzer Historie oder geänderten Prozessen kann eine Prognose unzweckmäßig sein. In diesem Fall bauen wir zuerst die Datenerfassung und das Reporting auf. -
Werden Daten in die Cloud übertragen?
Wir stimmen das Platzierungs- und Zugriffsschema vor der Anbindung ab. Cloud-BI oder andere externe Dienste können Daten empfangen; eine lokale Variante wird separat projektiert. Wir versprechen keine Abwesenheit externer Übertragung ohne Prüfung der gesamten Kette. -
Was passiert nach dem Start des Modells?
Wir benötigen die Beobachtung von Fehlern, die Kontrolle der Datenfrische und eine regelmäßige Aktualisierung. Reihenfolge, Häufigkeit und Kosten der Betreuung stimmen wir separat ab; der enthaltene Zeitraum ist im gewählten Paket beschrieben.