PREDICTIVE ANALYTICS

Predictive Analytics basiert auf überwachtem Machine Learning durch Regression oder Klassifikation. Für prädiktive Analysesysteme haben sich Ensemble Learning und Deep Learning ganz besonders als zielführend und belastbar erwiesen.

DATANOMIQ Predictive Analytics

Predictive Analytics ermöglicht Vorhersagen durch stochastische Analysen basierend auf internen Unternehmensdaten (z. B. aus dem ERP-System) und externen Daten (z. B. Kursdaten, Wetterdaten oder Verkehrsflussdaten). Auch Social Media spielt bei vielen Anwendungsfällen als Datenquelle eine wichtige Rolle, insbesondere wenn es um Kundenmeinungen und der Vorhersage von Kundenverhalten geht.

Typische Anwendungsgebiete sind im Handel die Vorhersage von Kundennachfrage und Gewährleistungsfällen, in der Finanzwelt die Vorhersage von Kreditausfällen und der Kreditwürdigkeit und in der Immobilienwirtschaft das Mieter-Scoring.

In der Industrie spielt Predictive Analytics insbesondere für die Logistik-Planung, für die Qualitätsüberwachung sowie für die Instandhaltung als Predictive Maintenance eine Rolle.

Mit DQ Predictive Analytics erhalten Sie schnellere und akkuratere Modelle für Ihr Forecasting, sichern sich vor kritischen Ausfällen ab und können zudem Ihre operativen Entscheidungsprozesse automatisieren.

Weitere typische Anwendungsgebiete:

Einkaufs- und Lageroptimierung durch verbessertes Forecasting
Umsatzerhöhung durch kundenindividuelle Angebote und Cross-Selling
Risikoanalyse, z. B. die Churn Prediction (Vorhersage von Absprüngen der Kunden)
Fraud Detection durch Erkennung von Mustern für dolose Handlungen
Einkaufsoptimierung durch Einkauf von Rohstoffen zum besten Zeitpunkt
Logistikoptimierung durch Findung des schnellsten Transportweges
Produktionsoptimierung durch Vorhersage von Prozessengpässen

Klassifikation von Geschäftsereignissen
Unsere Algorithmen versehen Ihre Business Events mit Klassen-Labels, so dass z. B. Kundenbestellungen mit einer erhöhten Retourenwahrscheinlichkeit oder Maschinenläufe mit einer erhöhten Gefahr auf Ausfall oder Ausschuss zur Früherkennung gekennzeichnet werden.
Regression von Geschäftswerten
Unsere Regressionsmodelle ermöglichen die Vorhersage von Umsätzen, quantifizierte Bedarfe, angemessene Preise oder auch von Maschinenzuständen wie z. B. die Temperatur.
Zeitreihenanalyse
Predictive Analytics ist auch für das Forecasting von Werteverläufen über die Zeit die richtige Wahl.

Predictive Modelling
Wir nutzen klassisches Machine Learning, Deep Learning oder Kollektive von Lernalgorithmen (Ensemble Learning) zur Entwicklung von Entscheidungsmodellen für Ihre Herausforderungen z. B. im Kontext von Churn Prediction, Scoring, Bedarfsanalysen oder von Predictive Maintenance.
Social Media Daten
Besonders leistungsfähig wird Predictive Analytics unter Einbeziehung von Daten aus dem Social Media oder anderen Internetplattformen. Wir ermöglichen die Anbindung solch unstrukturierter Daten, beispielsweise für eine Kundenloyalitätsanalyse (Churn Prediction).
Automatisierung
Unser Decision Modelling lässt sich auch automatisieren, beispielsweise für eine vorausschauende und automatisierte Qualitätsüberwachung, Instandhaltung (Predictive Maintenance) oder Einkaufs-Disposition (Predictive Order Analytics).