Maßgeschneiderte Prognosemodelle, trainiert auf Ihren Daten — Nachfrage, Schadenaufkommen, Produktion, Besucherfrequenz, Verkehr. Gebaut vom Team hinter unserer Wetter-Engine und per Back-Test geprüft, bevor Sie sich festlegen.
Wir verknüpfen Ihre Historie mit unseren Wetter-, Markt- und sozioökonomischen Daten — und trainieren ein Modell für die eine Zahl, auf der Ihr Geschäft beruht.
Verkaufs-, Schaden- oder Produktionshistorie verknüpft mit 20 Jahren Wetter- und Marktkontext.
Die Prototypphase endet mit Zahlen auf zurückgehaltenen Saisons — Sie sehen die Genauigkeit zuerst.
Nachfrage, Schadenaufkommen, Besucherfrequenz, Ausstoß, Auslastung, Risiko — wenn es ein Muster hat, lässt es sich prognostizieren.
Verteilungen und Konfidenz, damit Sie auf dem von Ihnen gewählten Risikoniveau planen.
API-Feeds, Dashboards oder geplante Berichte — abgestimmt auf die Arbeitsweise Ihres Teams.
Modelle lernen mit jeder Saison weiter; wir überwachen die Genauigkeit, damit Sie es nicht müssen.
Ein bis zwei Saisons Historie reichen meist, um das Modell zu konzipieren — unter NDA, in jedem Format.
Ein funktionierendes Modell auf zurückgehaltenen Daten innerhalb von Wochen — mit ehrlichen Genauigkeitszahlen, nicht mit Folien.
Wir betreiben es als Service oder bauen es und übergeben es Ihrem Datenteam — Ihre Wahl.
Sie beziehen Prognosen; wir betreiben Pipeline, Monitoring und Neutraining.
Wir entwerfen, trainieren und dokumentieren das Modell — und übergeben es dann samt Playbook.
In der Regel ein bis zwei Saisons Historie. Wir sagen Ihnen schnell — und ehrlich — ob es für ein verlässliches Modell nicht reicht.
Genau dafür ist die Prototypphase da: Sie sehen Back-Test-Zahlen gegen Ihre Baseline, bevor Sie sich für die Produktion entscheiden.
Nach Vereinbarung — von einem Service im Abo bis zur vollständigen IP-Übertragung mit Übergabe.
Die Verarbeitung erfolgt unter NDA und einem Auftragsverarbeitungsvertrag; Ihre Daten werden nie für andere Kunden verwendet.
“Das Schwierigste an einem maßgeschneiderten Modell ist nicht der Algorithmus — es sind die Daten, die es umgeben müssen. Davon bringen wir zwanzig Jahre mit.”
Sagen Sie uns, was Sie vorhersagen möchten und welche Historie Sie haben — wir entwerfen einen Prototyp und sagen Ihnen ehrlich, ob sich der Aufbau lohnt.
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