Forecasting
Die Zukunft exakt vorherzusagen ist unmöglich. Dementsprechend sind realistische Einschätzungen über relevante Zielgrößen, beispielsweise Produktumsätze, eine spannende Herausforderung. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Erstellung von präzisen Forecasts zu unterschiedlichen Zeitpunkten im Produktlebenszyklus. Hierfür bringen wir umfangreiche statistische Kenntnisse mit spezifischen Tools zusammen, um für die jeweilige Fragestellung bzw. den jeweiligen Anwendungsfall die bestmögliche Lösung anzubieten.
Time-series forecasting
Für die Prognose bestehender Zeitreihen hat SALETELLIGENCE ein eigenes adaptives Forecasting-Tool entwickelt.
Unser Tool kombiniert die profunde Vorhersage der Zeitreihen (z.B. Umsätze) mittels etablierter Methoden mit einer interaktiven Schnittstelle zur Integration zukünftiger externer Effekte.
Abgerundet wird unsere Lösung durch die maßgeschneiderte Aufbereitung der Ergebnisse.
Zeitreihenbasiertes Forecasting
Patientenbasierte Prognose
Komplizierte Therapieschemata erfordern häufig eine deutlich detailliertere Planung als es über Time-series Modelle sinnvoll abbildbar wäre. SALETELLIGENCE setzt hierfür spezifische Modelle auf Basis von Patientenzahlen auf, so dass die Therapien umfassend abgebildet werden können.
Die Modelle werden zudem sofern dies möglich ist um automatisierte Forecasts bzw. detaillierte Risikobetrachtungen ergänzt.
Forecasting Patientenmodell
Risikoanalyse / Szenario-Planung
Sehr häufig müssen in Planungen oder Modellierungen Annahmen getroffen werden. Die jeweiligen Annahmen sind stets mehr oder weniger stark von Unsicherheit behaftet. Bei den Annahmen falsch zu liegen, kann die Ergebnisgüte der zugehörigen Modellierungen unter Umständen sehr stark beeinflussen.
Um in diesem Kontext ein höheres Maß an Planungssicherheit zu gewährleisten, unterstützen wir unsere Kunden durch die Integration von Elementen der Risikoanalyse in die jeweiligen Modelle. Mittels statistischer Simulationsmethoden können die einzelnen Aussagen fundierter getroffen und abgesichert werden.
Forecasting Patientwaterfall