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Analyst prüft Finanzdaten auf mehreren Bildschirmen
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BI-Driven AI: KI auf dem Fundament Ihrer Business Intelligence

Das solide Fundament der Business Intelligence (BI), branchenspezifisches Data Engineering und produktionsreife KI-Modelle: diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv (Diagnostic, Predictive, Prescriptive).

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D-CAT AI METHOD

D-CAT AI Method: eine disziplinierte Methode in sieben Phasen

KI-Projekte beginnen nicht mit dem Modell, sondern mit den Daten. Jede Phase baut auf der vorherigen auf; keine wird übersprungen.

  1. 01

    Datenerkundung (Data Discovery)

    Inventar der Datenquellen, Abbildung der bestehenden Systeme und Ausgangsniveau der Datenqualität: Welche Daten liegen wo, wie fließen sie, in welcher Qualität?

  2. 02

    Stakeholder-Workshop

    Zieldefinition mit Branchenexperten, Schärfung der fachlichen Fragen und Erfolgskriterien: Auf welche Frage suchen wir eine Antwort?

  3. 03

    Datenqualität und -aufbereitung (Data Quality & Preparation)

    Datenbereinigung, Standardisierung, Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern. Sind die Daten fehlerhaft, ist es auch das Modell; diese Phase ist entscheidend.

  4. 04

    Merkmalsentwicklung (Feature Engineering)

    Interne Merkmale (branchenspezifische Geschäftsdaten) und externe Merkmale (Wetter, Spieltage, religiöse Feiertage, Ferien, Schulkalender) werden mit Branchenwissen angereichert.

  5. 05

    Modellauswahl und Training (Model Selection & Training)

    Das passende Modell für das Problem: LightGBM, XGBoost, Zeitreihenmodelle oder Deep Learning. Wir beginnen mit einem Basismodell, verbessern es schrittweise und optimieren die Hyperparameter.

  6. 06

    Pipeline-Design und Orchestrierung (Pipeline Design & Orchestration)

    Produktionsreife Architektur der KI-Datenpipeline: Datenzuführung, Batch- oder Echtzeitverarbeitung, Beobachtbarkeit, Reproduzierbarkeit und MLOps Best Practices.

  7. 07

    Bereitstellung und Monitoring (Deployment & Monitoring)

    Überführung in die Produktion, Modellversionierung, Erkennung von Modelldrift und Performance-Monitoring. Danach beginnt der Zyklus von vorn: Die Daten ändern sich, das Modell wird aktualisiert. Der Go-live eines Modells ist der Anfang, nicht das Ende.

Das BI-Driven-AI-Manifest

DREI ANSÄTZE

Die drei Ansätze von BI-Driven AI: diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv

Über die Frage „Was ist passiert?“ hinaus: Modelle, die mögliche Einflussfaktoren analysieren, die Zukunft prognostizieren und Optionen vergleichen.

Ingenieur prüft Daten auf einem Tablet an der Produktionslinie
Diagnostisch

Diagnostische KI (Diagnostic AI)

Analysiert mögliche Einflussfaktoren

Modelle, die über Berichte hinausgehen, die nur zeigen, was passiert ist, und die möglichen Einflussfaktoren hinter einer Abweichung analysieren. Sie erkennen Anomalien im Datensatz, machen statistisch signifikante Signale sichtbar und automatisieren Hypothesentests.

Technologie: Python, pandas, NumPy, SciPy, Isolation Forest, DBSCAN, Chi-Quadrat, ANOVA, Bootstrap, Prophet, STL.

  • Handel: Bei Umsatzrückgängen Erkennung von Abweichungen nach Kategorie, Filiale oder Kampagne und Analyse möglicher Einflussfaktoren.
  • Promotion: Analyse möglicher Einflussfaktoren bei unerwarteten Kampagnenergebnissen.
  • Gesundheitswesen: Erkennung operativer Anomalien; Abweichungen bei Bettenbelegung, Wartezeiten und Ressourcennutzung.
  • Unternehmen: Automatisches Reporting möglicher Einflussfaktoren bei KPI-Abweichungen, in Dashboards integrierte Warnungen.
Supermarktregale
Prädiktiv

Prädiktive KI (Predictive AI)

Was könnte passieren?

Prognosen zu Trends, Nachfrage, Risiken und Verhalten. Durch Feature Engineering auf Basis von Branchendaten orientieren sich die Modelle an der tatsächlichen Dynamik Ihres Geschäfts.

Technologie: LightGBM, XGBoost, Prophet, statsmodels, scikit-learn, PyTorch, MLflow, Darts.

  • Handel: Nachfrageprognose auf Filial- und SKU-Ebene, Empfehlungen zur Bestandsoptimierung.
  • Promotion: ROI- und Wirkungsprognose vor Kampagnenstart.
  • Gesundheitswesen: Projektion von Patientenaufkommen und Bettenbelegung.
  • Unternehmen: Vorausschauende Prognose operativer KPIs, Warnungen bei Abweichungen.
Ein Beispiel als Produkt: Tracta Promotion Intelligence
Präsentation in einer Managementbesprechung
Präskriptiv

Präskriptive KI (Prescriptive AI)

Welche Option sollte man prüfen?

Modelle, die Entscheidungsunterstützung bei der Frage „Was ist zu tun?“ bieten. Sie bewerten Optionen mit Optimierungslösern, vergleichen Szenarien per Was-wäre-wenn-Simulation (What-if) und bauen mit KI-Agenten Abläufe zur Entscheidungsunterstützung auf. Die Entscheidung bleibt beim Menschen.

Technologie: Google OR-Tools, PuLP, CVXPY, SimPy, bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), Agenten-Orchestrierung.

  • Handel: Optimierung der Warenverteilung: welches Produkt, in welche Filiale, in welcher Menge.
  • Promotion: Optimierung von Promotion-Kombinationen: welches Rabattpaket in welcher Kategorie bessere Ergebnisse erzielen könnte.
  • Gesundheitswesen: Empfehlungssysteme für operative Ressourcen.
  • Unternehmen: Szenariovergleich mit What-if-Simulationen, Entscheidungsunterstützung mit KI-Agenten.
WARUM D-CAT

Warum D-CAT

Setzen Sie Ihr KI-Projekt mit einem BI-Team um, das Ihre Daten bereits kennt.

20 Jahre BI- und Branchenerfahrung

Ein Team, das die Struktur von Unternehmensdaten in Finanzwesen, Gesundheitswesen, Handel, Fertigung und Versicherungen kennt. Branchenspezifische Merkmale werden mit externen Daten (Wetter, Feiertage, Spieltage) angereichert.

Auf Ihrem bestehenden Data Warehouse

331+ Unternehmenskunden, 9 Branchen, 1.000+ Projekte. Die Daten, die wir aus der BI-Schicht kennen, gelangen ohne Neuanfang in die KI-Schicht.

Im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud

Je nach Betriebsmodell läuft die Lösung lokal (On-Premise) oder auf Cloud-Plattformen wie Azure ML und AWS SageMaker.

Disziplinierte Methode, produktionsreifes MLOps

Projekte, die nicht im Pilotstadium stecken bleiben: Mit Modellversionierung, Drift-Monitoring, Rollback und CI/CD gehen sie live.

TECHNOLOGIE

Unsere Technologien

Überwiegend Open Source, im Produktivbetrieb eingesetzt und ohne Herstellerabhängigkeit (Vendor Lock-in).

Werkzeuge in BI-Driven-AI-Projekten
SchichtWerkzeuge
DatenverarbeitungPython, pandas, Polars, Spark
ML-Frameworksscikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch
ZeitreihenProphet, statsmodels, Darts
OptimierungGoogle OR-Tools, PuLP, CVXPY
MLOpsMLflow, DVC, Airflow, Kubeflow
BereitstellungDocker, Kubernetes, Azure ML, AWS SageMaker
MonitoringEvidently AI, Great Expectations
AUSGANGSPUNKT

Auf welcher Analyseebene steht Ihr Unternehmen?

Was ist passiert, warum, was könnte passieren, welche Option: Bevor Sie ein KI-Projekt starten, zeigt Ihnen ein 2-wöchiger Health Check, wo Ihr Datenfundament steht.

DiagnostischPrädiktivPräskriptiv
Health Check anfragenLeitfaden zur analytischen Reife

Häufig gestellte Fragen

Kurze Antworten auf die häufigsten Fragen zu diesem Thema.

Welche Projekte umfasst BI-Driven AI?

Diagnostische (Diagnostic), prädiktive (Predictive) und präskriptive (Prescriptive) KI-Projekte in den Einsatzbereichen Handel, Promotion, Gesundheitswesen und Unternehmenssteuerung.

Wird unsere bestehende BI-Infrastruktur genutzt?

Ja. Die KI-Schicht baut auf Ihrem bestehenden Data Warehouse und auf den Daten auf, die wir aus der BI-Schicht kennen; die Daten gelangen ohne Neuanfang in die KI-Schicht.

Mit welchen Werkzeugen arbeiten Sie?

Mit einem überwiegend quelloffenen Technologie-Stack: Python, pandas, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, Prophet, Google OR-Tools, MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes; in der Cloud Azure ML und AWS SageMaker.

Was passiert nach dem Go-live des Modells?

Das Modell wird versioniert, Drift und Performance werden überwacht. Wenn sich die Daten ändern, beginnt der Zyklus von vorn und das Modell wird aktualisiert.

Stellen Sie uns Ihr Projekt vor

Planen Sie ein diagnostisches, prädiktives oder präskriptives KI-Projekt für Ihre Branche? Wir sehen uns Ihre Datenstruktur gemeinsam an und besprechen den passenden Ansatz.

Projekt vorstelleninfo@dcat.com.tr