Financial Forecasting auf Basis von Zeitreihenanalysen für einen Energiekonzern

Datenaufbereitung und Modellauswahl

Basierend auf unserer Expertise in Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz haben wir eine individuelle Lösung entwickelt: eine automatisierte Forecasting-Pipeline. Diese innovative Lösung bestand aus mehreren integrierten Modulen:

• Datenaufbereitung: Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenverarbeitungstechniken wurden die Daten des Kunden optimiert und für den nächsten Schritt vorbereitet.
• Training von Forecasting-Modellen: Mit mehr als 10 verschiedenen Modellen, einschließlich klassischer statistischer Ansätze sowie moderner Deep-Learning-Methoden, wurde eine umfassende Analyse durchgeführt, um die optimale Prognosemethode für den Kunden auszuwählen.
• Modellauswahl mittels Rankingmodul: Hier wurde durch ein intelligentes Ranking-System das beste Modell ausgewählt, das den spezifischen Anforderungen und Daten des Kunden am besten entsprach.

Entwicklung eines Dashboards

sowie:

• Kostenvorhersage: Diese Pipeline ermöglichte sowohl monatliche als auch jährliche Financial Forecasting.
• Nutzerfreundliche Dashboards: Für eine bessere Kommunikation zwischen technischen und nicht-technischen Stakeholdern wurden intuitive Dashboards entwickelt. Diese Dashboards visualisierten sowohl die Prognosedaten als auch die wichtigsten Leistungsindikatoren und waren sowohl für das Business-Team als auch für das Entwicklungsteam zugänglich.