KI analysiert Ihre Geschäftsdaten, erkennt Muster und liefert klare Handlungsempfehlungen – in natürlicher Sprache, nicht in Tabellen-Wüsten. Fragen Sie einfach, KI antwortet.
KI-Datenanalyse bedeutet nicht nur schöne Dashboards. Es bedeutet: Muster erkennen, Anomalien aufdecken, Prognosen erstellen und konkrete Handlungsempfehlungen liefern – verständlich für jeden im Unternehmen.
Datenbasierte Insights statt Bauchgefühl. KI zeigt nicht nur "Was ist passiert?", sondern "Warum?" und "Was sollten Sie jetzt tun?" – mit konkreten Empfehlungen.
Was früher Tage dauerte, liefert KI in Minuten. Ad-hoc-Fragen beantworten, ohne auf den Analysten zu warten. Entscheidungen beschleunigen.
KI findet Zusammenhänge in Millionen Datenpunkten, die Menschen übersehen: Kundenverhalten, Saisonalitäten, Korrelationen, Einflussfaktoren.
Vorhersagen für Umsatz, Nachfrage, Churn-Risiko, Lagerbestände. Planen Sie vorausschauend statt reaktiv – mit 80-95% Genauigkeit.
KI erkennt ungewöhnliche Entwicklungen automatisch und alarmiert Sie sofort – bevor kleine Probleme zu großen Krisen werden.
"Wie war der Umsatz letzte Woche in Region Süd?" – KI antwortet direkt, ohne SQL-Kenntnisse. Daten für alle zugänglich machen.
Datenbasierte Insights statt Bauchgefühl. KI zeigt nicht nur "Was ist passiert?", sondern "Warum?" und "Was sollten Sie jetzt tun?" – mit konkreten Empfehlungen.
Was früher Tage dauerte, liefert KI in Minuten. Ad-hoc-Fragen beantworten, ohne auf den Analysten zu warten. Entscheidungen beschleunigen.
KI findet Zusammenhänge in Millionen Datenpunkten, die Menschen übersehen: Kundenverhalten, Saisonalitäten, Korrelationen, Einflussfaktoren.
Vorhersagen für Umsatz, Nachfrage, Churn-Risiko, Lagerbestände. Planen Sie vorausschauend statt reaktiv – mit 80-95% Genauigkeit.
KI erkennt ungewöhnliche Entwicklungen automatisch und alarmiert Sie sofort – bevor kleine Probleme zu großen Krisen werden.
"Wie war der Umsatz letzte Woche in Region Süd?" – KI antwortet direkt, ohne SQL-Kenntnisse. Daten für alle zugänglich machen.
Die Daten-Realität: Unternehmen sammeln mehr Daten als je zuvor – aber nur 20% werden tatsächlich analysiert. Der Rest liegt in Silos: ERP, CRM, Excel-Dateien, Webanalytics. Wenn jemand eine Frage hat, dauert es Tage, bis der Analyst Zeit hat. Und dann ist die Antwort oft veraltet.
Das Ergebnis: Entscheidungen werden aus dem Bauch getroffen. Chancen werden übersehen. Probleme werden zu spät erkannt. Und das Management fragt sich, warum die teuren BI-Tools so wenig genutzt werden.
Mit KI-Datenanalyse: Jeder kann Fragen stellen – in natürlicher Sprache. KI durchsucht alle Datenquellen, findet Muster und liefert Antworten mit Kontext und Empfehlungen. In Minuten statt Tagen. Ergebnis: Datengetriebene Entscheidungen werden zum Standard, nicht zur Ausnahme.
Zwölf Kernfunktionen für datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit.
KI durchsucht Ihre Daten nach Mustern, Trends und Auffälligkeiten – und präsentiert die wichtigsten Erkenntnisse verständlich aufbereitet. Automatische Visualisierungen, Zusammenfassungen und Drill-Downs.
Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache: "Welche Produkte haben die höchste Marge?", "Warum ist der Umsatz in Region Süd gesunken?" – KI antwortet mit Zahlen, Kontext und Visualisierungen.
KI verbindet Daten aus verschiedenen Quellen: ERP, CRM, Webanalytics, Excel. Zusammenhänge erkennen, die in Silos unsichtbar bleiben.
Vorhersagen für Umsatz, Nachfrage, Kundenverhalten, Lagerbestände. KI lernt aus historischen Daten und prognostiziert zukünftige Entwicklungen mit 80-95% Genauigkeit.
Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet? KI erkennt Warnsignale frühzeitig: Rückgang der Aktivität, Support-Tickets, Zahlungsverzögerungen. Proaktiv handeln.
Nachfrageprognosen für Produkte, Dienstleistungen, Ressourcen. Saisonalitäten, Trends und externe Faktoren berücksichtigen. Lagerbestände optimieren.
KI erkennt ungewöhnliche Werte automatisch: plötzliche Umsatzeinbrüche, ungewöhnliche Bestellmuster, Ausreißer in Prozessen, Betrugsversuche. Sofortige Alerts.
Definieren Sie Schwellenwerte und Bedingungen. KI überwacht kontinuierlich und benachrichtigt Sie per E-Mail, Slack oder SMS, wenn Handlungsbedarf besteht.
Live-Dashboards mit den wichtigsten KPIs. Automatisch aktualisiert, mobil zugänglich, personalisiert nach Rolle und Verantwortungsbereich.
Nicht nur "Was ist passiert?", sondern "Was sollten Sie tun?" – konkrete, datenbasierte Empfehlungen mit erwarteter Wirkung und Priorität.
KI identifiziert Kundengruppen automatisch: High-Value-Kunden, Churn-Risiko, Cross-Selling-Potenzial, Preissensitivität. Gezieltere Ansprache.
Szenarien durchspielen: Was passiert, wenn wir den Preis um 10% erhöhen? Wenn wir in Region X expandieren? KI simuliert Auswirkungen.
| Aspekt | Traditionelle BI | Mit KI-Datenanalyse |
|---|---|---|
| Zeit für Ad-hoc-Analyse | Tage bis Wochen | Minuten |
| Wer kann Fragen stellen? | Nur Analysten mit SQL | Jeder Mitarbeiter |
| Muster erkennen | Manuell, begrenzt | Automatisch in Millionen Datenpunkten |
| Prognosen | Oft Excel-basiert, ungenau | 80-95% Genauigkeit |
| Anomalie-Erkennung | Reaktiv (wenn es auffällt) | Proaktiv in Echtzeit |
| Handlungsempfehlungen | Selten, interpretationsabhängig | Konkret und priorisiert |
| Datenquellen verbinden | Aufwändig, IT-abhängig | Automatisch, Self-Service |
Datengetriebene Entscheidungen in allen Unternehmensbereichen – mit branchenspezifischen Modellen.
Von der Datenquelle bis zum Insight – strukturiert und nachvollziehbar.
Wir identifizieren relevante Datenquellen: ERP, CRM, Webanalytics, Excel, Datenbanken. Welche Daten haben Sie? Welche Fragen wollen Sie beantworten? Welche Entscheidungen sollen datenbasiert werden?
Daten werden zusammengeführt, bereinigt und strukturiert. Datenqualität ist die Basis für gute Analysen. Wir identifizieren und beheben Lücken, Inkonsistenzen und Duplikate.
KI-Modelle werden auf Ihre Daten trainiert: Prognosen, Segmentierungen, Anomalie-Erkennung. Validierung mit historischen Daten. Feintuning für maximale Genauigkeit.
Verständliche Visualisierungen und Self-Service-Zugang für Ihr Team. Natural Language Interface für Fragen. Alerts und Benachrichtigungen einrichten.
Schrittweise Einführung im Unternehmen. Schulung der Nutzer. Feedback sammeln und optimieren. Kontinuierliche Verbesserung der Modelle.
Die Möglichkeiten sind vielfältig: Vertriebsprognosen, Kundenanalysen, Prozessoptimierung, Finanz-Forecasts. Doch welche Analyse bringt Ihnen den größten Mehrwert? Wir bieten keine theoretischen Abhandlungen, sondern eine praxisnahe Standortbestimmung.
Halbtägig (ca. 4h) • Remote oder vor Ort • Inkl. Vorbereitung und Handlungsempfehlung
Klarheit darüber, wie KI Ihre Daten in Entscheidungen verwandelt.
Ausführliche Antworten auf die wichtigsten Fragen.
Klassische BI zeigt, was passiert ist (deskriptiv). KI-Datenanalyse geht drei Schritte weiter: Diagnostisch: Warum ist etwas passiert? KI findet Ursachen und Korrelationen automatisch. Prädiktiv: Was wird passieren? Prognosen mit 80-95% Genauigkeit. Präskriptiv: Was sollten wir tun? Konkrete Handlungsempfehlungen. Dazu: Natural Language Interface (Fragen in natürlicher Sprache), automatische Anomalie-Erkennung, Cross-Source-Analyse über Datensilos hinweg. Sie fragen "Warum ist der Umsatz in Region Süd gesunken?" – KI antwortet mit Ursachen, Kontext und Empfehlungen.
Praktisch alle strukturierten und semi-strukturierten Daten: ERP-Systeme: SAP, Microsoft Dynamics, Oracle, Sage. CRM: Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Zoho. Webanalytics: Google Analytics, Adobe Analytics, Matomo. Datenbanken: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB. Cloud-Dienste: AWS, Azure, Google Cloud. Dateien: Excel, CSV, JSON. APIs: Zu externen Quellen wie Wetterdaten, Marktdaten, Social Media. Wir führen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und schaffen eine einheitliche Analysebasis – ohne dass Sie Ihre bestehenden Systeme ändern müssen.
Nein – und genau das ist der Punkt. KI macht Datenanalyse für alle zugänglich: Natural Language Interface: Fragen Sie in normalem Deutsch, z.B. "Welche Produkte haben die höchste Marge?" oder "Zeige mir den Umsatz nach Region für Q3". Automatische Visualisierungen: KI wählt die passende Darstellung (Diagramm, Tabelle, Karte). Erklärungen in Klartext: Nicht nur Zahlen, sondern Kontext und Interpretation. Keine SQL-Kenntnisse, keine Statistik-Expertise, keine Programmierung nötig. Ihr Vertriebsleiter, Ihre Marketing-Managerin, Ihr CFO – alle können selbst Fragen stellen und Antworten bekommen.
Die Genauigkeit hängt von mehreren Faktoren ab: Datenqualität: Je sauberer und vollständiger die Daten, desto besser die Prognosen. Datenmenge: Mehr historische Daten = bessere Modelle. Typischerweise brauchen wir 2-3 Jahre. Vorhersagbarkeit: Manche Dinge sind inhärent schwerer vorherzusagen als andere. Typische Genauigkeiten: Umsatzprognosen: 85-95%. Demand Forecasting: 80-90%. Churn Prediction: 75-85%. Wir validieren Modelle immer mit historischen Daten (Backtesting) und zeigen Ihnen Konfidenzintervalle. Sie wissen genau, wie verlässlich eine Prognose ist – und wo Unsicherheit besteht.
Die Implementierungszeit hängt vom Umfang ab: Quick Win (1 Datenquelle, Standard-Dashboard): einige Wochen. Standard-Projekt (3-5 Datenquellen, Prognosen, Alerts): einige Wochen. Enterprise-Projekt (viele Quellen, Custom-Modelle, unternehmensweiter Rollout): einige Monate. Wir empfehlen einen iterativen Ansatz: Starten Sie mit einem Pilot-Use-Case (z.B. Vertriebsprognosen), zeigen Sie schnell Wert und erweitern Sie dann schrittweise. So sehen Sie früh Ergebnisse und können basierend auf Erfahrungen priorisieren.
Datenschutz und Datensicherheit haben höchste Priorität: Verschlüsselung: TLS 1.3 für Übertragung, AES-256 für Speicherung. Hosting: EU-Rechenzentren (DSGVO-konform) oder On-Premise bei Ihnen. Zugriffssteuerung: Rollenbasiert – nicht jeder sieht alles. Audit-Logs: Alle Zugriffe werden protokolliert. Datenisolierung: Ihre Daten sind strikt von anderen Kunden getrennt. Compliance: DSGVO, ISO 27001, SOC 2 je nach Anforderung. Wir klären die Sicherheitsanforderungen im Vorfeld und dokumentieren alles für Ihre Compliance-Abteilung.
Die Kosten hängen von der Komplexität (Datenquellen, Modelle, Integrationen) ab. Die Investition amortisiert sich in kürzester Zeit durch bessere Prognosen, weniger Überbestände, weniger Churn und höhere Conversion. Im kostenlosen Erstgespräch erstellen wir Ihnen ein unverbindliches Angebot.
Ja, Self-Service ist ein Kernprinzip: Neue Fragen stellen: Jeder Nutzer kann sofort neue Fragen in natürlicher Sprache stellen. Dashboards anpassen: Drag-and-Drop-Interface für eigene Visualisierungen. Alerts definieren: Eigene Schwellenwerte und Benachrichtigungen einrichten. Für komplexere Erweiterungen (neue Datenquellen, Custom-Modelle) stehen wir zur Verfügung. Wir schulen Ihr Team und übergeben das System so, dass Sie unabhängig arbeiten können.
"Die meisten Unternehmen sitzen auf einem Datenschatz, den sie nicht heben. KI macht aus Daten endlich Entscheidungen."
Das KIKOM-Team rund um Markus Kirchmair unterstützt Unternehmen bei der Implementierung von KI-gestützter Datenanalyse – von der Datenintegration über die Modellierung bis zu verständlichen Dashboards. Der Fokus: Analysen, die Entscheidungen auslösen, nicht nur Zahlen zeigen.
KI Grundlagen, Tools und Regulatorik verständlich erklärt.
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