Data & Machine Learning
Prometheus
Predictive Analytics
Aus Abverkauf, Auslastung und Saison werden belastbare Prognosen: was gebraucht wird, wann und wie viel, bevor es knapp oder zu viel wird. Das Bauchgefühl bekommt Zahlen.
So funktioniert es
Vom ersten Schritt bis zum Ergebnis, ohne Black Box.
Lernen
Aus der Historie lernen
Das Modell trainiert auf Ihren vergangenen Daten: Abverkauf, Saison, Auslastung. Es sucht die Muster, die sich wiederholen.
Rechnen
Die Prognose erstellen
Für den kommenden Zeitraum entsteht eine konkrete Vorhersage je Artikel, Filiale oder Maschine, mit einer Spanne, nicht nur einem Punkt.
Prüfen
Gegen die Realität abgleichen
Jede Prognose wird laufend mit dem tatsächlichen Verlauf verglichen. Das Modell lernt nach; Sie sehen die Trefferquote schwarz auf weiß.
Was Sie davon haben
Planbar
Nachfrage, Personal und Einkauf eine Saison im Voraus planen. Nicht geraten, sondern auf Basis Ihrer eigenen Daten.
Messbar
Jede Prognose wird gegen die Realität geprüft. Sie sehen die Trefferquote.
Pragmatisch
Das System startet mit den Daten, die Sie ohnehin erfassen, kein langer Anlauf.
Typische Einsätze
Bestellvorschläge je Filiale und Woche
Wartung vor dem Ausfall statt nach dem Schaden
Personalplanung für Saisonspitzen, Monate im Voraus
Früherkennung abwandernder Kunden
Ehrlich gesagt
Eine Prognose ist kein Orakel. Wir versprechen keine Wahrsagerei, sondern eine geprüfte Wahrscheinlichkeit, deren Treffsicherheit Sie jederzeit nachvollziehen können.
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