KI Predictive Analytics für vorausschauende Entscheidungen
Erkennen Sie Trends, bevor sie eintreten. Unsere KI-Modelle analysieren Ihre Daten und liefern präzise Prognosen für Nachfrage, Wartungsbedarf, Kundenverhalten und Geschäftsentwicklung.
Entscheidungen ohne Datengrundlage
Wenn Bauchgefühl statt Prognosen regiert
Fehlbestände & Überbestände
Ohne Nachfrageprognosen schwankt Ihr Lager zwischen Out-of-Stock und totem Kapital.
Reaktives statt proaktives Handeln
Probleme werden erkannt, wenn sie bereits eingetreten sind - zu spät für Gegenmaßnahmen.
Unpräzise Finanzplanung
Budget- und Umsatzplanung basiert auf Annahmen statt datengestützten Vorhersagen.
Kundenabwanderung zu spät erkannt
Kunden kündigen, bevor Warnsignale bemerkt werden - verlorener Customer Lifetime Value.
KI-Prognosen für vorausschauende Entscheidungen
Machine Learning erkennt Muster, die Menschen übersehen
Demand Forecasting
Präzise Nachfrageprognosen auf Artikelebene für optimale Bestandsplanung und Beschaffung.
BestandsoptimierungPredictive Maintenance
Wartungsbedarf vorhersagen, bevor Maschinen ausfallen - für maximale Uptime.
Predictive MaintenanceChurn Prediction
Gefährdete Kunden frühzeitig identifizieren und mit gezielten Maßnahmen halten.
KundenbindungRevenue Forecasting
Umsatzprognosen mit Konfidenzintervallen für fundierte Finanzplanung.
FinanzprognosenPredictive Analytics in Zahlen
Predictive Analytics Anwendungsfälle
Branchenübergreifende Prognose-Lösungen
Predictive Analytics Implementierung
Von der Datenanalyse zur produktiven Prognose
Warum Predictive Analytics mit Provimedia?
ML-Expertise
Erfahrenes Data Science Team mit Fokus auf Time Series und Forecasting.
Daten-Kompetenz
Wir bereiten auch unstrukturierte Daten für präzise Prognosen auf.
Branchenmodelle
Vorkonfigurierte Modelle für Retail, Manufacturing und Finance.
Schnelle Time-to-Value
Erste Prognosen innerhalb von Wochen, nicht Monaten.
Automatisches Retraining
Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten.
Erklärbare KI
Transparente Modelle zeigen, welche Faktoren Prognosen beeinflussen.
Predictive Analytics Stack
Häufige Fragen zu Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt statistische Methoden und Machine Learning, um aus historischen Daten Vorhersagen für zukünftige Ereignisse zu treffen. Im Gegensatz zu klassischer Business Intelligence, die rückblickend analysiert, ermöglicht Predictive Analytics proaktives Handeln.
Grundsätzlich historische Daten zum Vorhersageziel: Für Demand Forecasting Verkaufsdaten, für Churn Prediction Kundenverhalten, für Predictive Maintenance Sensordaten. Je mehr historische Daten (typisch 2+ Jahre), desto besser die Prognosen.
Die Genauigkeit hängt von Datenqualität und Use Case ab. Demand Forecasting erreicht typisch 85-95% Genauigkeit, Churn Prediction 70-85% AUC. Wir liefern immer Konfidenzintervalle, damit Sie die Unsicherheit einschätzen können.
Ja. Moderne ML-Infrastrukturen ermöglichen Echtzeit-Scoring in unter 100ms. Batch-Prognosen (z.B. tägliche Nachfrageprognosen) werden über Nacht berechnet. Streaming-Szenarien nutzen Apache Kafka oder ähnliche Technologien.
Projekte starten typisch bei 15.000-30.000€ für einen spezifischen Use Case inkl. Modellentwicklung und Integration. Laufende Kosten für Cloud-Infrastruktur und Monitoring liegen bei 500-2.000€/Monat je nach Datenvolumen.
Predictive Analytics ist ein Teilbereich von AI/Machine Learning, fokussiert auf Vorhersagen. Es nutzt Algorithmen wie Random Forests, Gradient Boosting oder LSTMs. Generative AI (wie GPT) erstellt Content, Predictive Analytics liefert Prognosen.
Bereit für datengestützte Prognosen?
Lassen Sie uns gemeinsam analysieren, wie Predictive Analytics Ihre Entscheidungsfindung verbessern kann.