Aus Ihren Daten wird messbarer Geschäftswert
Wir bringen Ihre Daten mit KI ans Sprechen – durch Forecasts, Echtzeit-Dashboards und Anomalie-Erkennung. Damit Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten treffen, nicht auf Bauchgefühl.
Was wir konkret machen
Voraussetzung: saubere Daten
Wir starten realistisch: Bevor Modelle trainiert werden, braucht es eine Bestandsaufnahme der Datenquellen. In vielen Mittelständlern liegen Daten in fünf Systemen, drei Excel-Tapeten und im Kopf von zwei Mitarbeitenden. Wir helfen Ihnen, das in eine analysefähige Form zu bringen – ohne dass Sie ein Data-Warehouse-Megaprojekt brauchen.
Modelle, die wir typisch einsetzen
- Klassisches Machine Learning: XGBoost, LightGBM, Random Forest – stark, erklärbar, ressourcenschonend
- Zeitreihen: Prophet, ARIMA, neuronale Netze (TFT, N-BEATS)
- Tiefes Lernen, wo es sich rechnet (Bilddaten, Text, Sequenzen)
- LLMs für die Aufbereitung und Erläuterung der Ergebnisse
Datenschutz
Datenanalyse heißt für uns nicht: alle Daten in eine US-Cloud schieben. Wir arbeiten mit Pseudonymisierung, Aggregation und – wo möglich – lokaler Verarbeitung. Personenbezogene Daten verlassen Ihr Hoheitsgebiet nur, wenn Sie das explizit freigeben.
Häufige Fragen
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics nutzt historische Daten plus KI-Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen – Absatz, Wartung, Churn, Liquidität.
Wie viele Daten brauchen wir?
Für saisonale Forecasts 18-24 Monate Historie, für Klassifizierung 1.000-10.000 Beispiele, für Anomalie-Erkennung oft Wochen sauberer Daten.
Wo werden Ergebnisse ausgeliefert?
Power BI, Tableau, Looker, Grafana, oder eingebettet in Ihr ERP/CRM. Auch via Webhook/API.
Wie genau sind Vorhersagen?
Use-Case-abhängig. Wir validieren mit Backtesting und kommunizieren Konfidenzintervalle.
Was kostet das?
Pilot typisch 8-20 Tausend Euro, abhängig von Datenlage. Laufende Modellpflege als Monatspauschale.
Welche Frage soll Ihre Daten beantworten?
Wir prüfen kostenlos, ob Ihre Daten heute schon ausreichen – oder was vorher passieren muss.