Transformation von Excel-Daten in prädiktive Unternehmensintelligenz

Zielgruppe

Klein- und mittelständische Unternehmen (KMUs) mit historischen, Zeitreihen-Daten (z. B. Verkäufe, Lagerbestände), die in Excel oder ähnlichen Tools gespeichert sind.

Herausforderung

Unternehmen haben Schwierigkeiten, aus bestehenden Zeitreihen-Daten (z. B. Verkaufstrends, Materialkosten) handlungsrelevante Erkenntnisse abzuleiten, um zukünftige Nachfrage, Lagerbedarf oder betriebliche Risiken vorherzusagen, ohne dabei tiefe Machine-Learning-Kenntnisse benötigen zu müssen.

Lösungsansatz

Nutzen Sie vor trainierte Grundmodelle (z. B. Nixtla TimeGPT-1, Amazon Chronos), um historische Datenmuster zu analysieren und Prognosen direkt aus Excel oder anderen Datenquellen zu generieren – ohne dass Sie eigene Modelle trainieren müssen.

Mehrwert

Ermöglicht KMUs, schnell prädiktive Erkenntnisse aus bestehenden Daten abzuleiten, um Unsicherheit bei Entscheidungen (z. B. Nachfrageplanung, Kostenoptimierung) mit minimalem technischem Aufwand zu reduzieren.

Diesen Use Case anwenden

Die Vorhersage der Zukunft ist eine wichtige Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen – sowohl für große Unternehmen als auch für kleine Firmen. Daher gibt es leistungsstarke Ansätze, um sogenannte Zeitreihenanalysen zu nutzen. Der Schritt von Excel zu KI auf Ihren Tabellendaten lässt sich mit wenig Aufwand umsetzen. Sie können dabei auf Dienste von US-amerikanischen Cloud-Anbietern zurückgreifen, aber auch lokale Lösungen nutzen, bei denen Ihre Daten auf EU-Servern oder in Ihrer eigenen Infrastruktur gehostet werden.
Dafür müssen Sie Folgendes tun:

•identifizieren, welche Größe Sie vorhersagen möchten,
•die relevanten Daten sammeln, die Informationen über diese Größe enthalten,
•die Daten basierend auf dem Fachwissen Ihrer Experten und der Unterstützung von Datenanalysten aufbereiten und
•Proof-of-Concepts durchführen, um zu prüfen, wie gut Ihre Vorhersagen werden können.

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