Predictive Analytics für das Forecasting
Wie KI in modernen Planungsprozessen sinnvoll unterstützt
Ziel
Die Nutzung von Predictive Analytics für das Forecasting ist ein entscheidender Schritt, um die Effizienz und Wirtschaftlichkeit von Unternehmen zu steigern. Es ermöglicht fundierte Entscheidungen auf Grundlage von Daten und trägt zur langfristigen Wettbewerbsfähigkeit bei. Die erfolgreiche Anwendung von Predictive Analytics im Forecasting erfordert eine sorgfältige Planung, Datenqualität und Ressourcen. Die klassischen statistischen Methoden werden zunehmend durch Algorithmen des Maschinellen Lernen ersetzt, was zu leistungsstärkeren Modellen und einer einfacheren Bedienung führt.
In diesem Modul lernen Sie Prognosemodelle mit segmentierten Zeitreihen zu erstellen, bewerten und auszuwählen, sowie die Entwicklung individueller Predictive Analytics Modelle. Für die Automatisierung & Scheduling der Forecasts sowie die Integration in Planungssysteme werden moderne Analytics- und Planungstools vorgestellt.
Aufbau und Inhalte
- Diskussion: Welche Anforderungen bestehen, um Predictive Analytics sinnvoll im Forecasting einzusetzen?
- Integration prädiktiver Funktionalitäten in moderne Analytics- und Planungstools am Beispiel SAP Analytics Cloud
- Prognosemodelle mit segmentierten Zeitreihen: erstellen, bewerten, auswählen
- Automatisierung & Scheduling der Forecasts und Integration in Planungssysteme
- Nutzung von Data Science Werkzeugen zur Erstellung eigener KI-Prognosemodelle mittels Maschinellem Lernen.
- Best Practices: Einführung und Prozessgestaltung
Predictive Analytics für das Forecasting
