Was unterscheidet Analytics vom Reporting?
Reporting beschreibt, was passiert ist: Umsatz, Kosten, Abweichungen. Analytics erklärt, warum es passiert ist, und bewertet, was eine Massnahme bewirken könnte. Dazu formulieren wir prüfbare Hypothesen, zerlegen Veränderungen in ihre Ursachen und rechnen Szenarien für mögliche Massnahmen durch.
So entsteht die Lösung
Fragestellung
- Konkrete Frage der Leitung
- Finanz- und Transaktionsdaten
- Prozess- und Betriebsdaten
- Prüfbare Hypothesen
Analyse
zerlegen · vergleichen · prüfen
Ergebnis
- Befund mit Annahmen
- Empfohlene Massnahme
- Wirkung als Szenario
- Messplan für einen Pilot
Typische Fragestellungen
- Ergebnisrückgang: Liegt es am Preis, an der Menge, am Produktmix oder an den Kosten?
- Margen je Produkt oder Kunde: Welche Leistungen tragen wirklich zum Ergebnis bei?
- Prozesszeiten: Warum dauert die Bearbeitung länger als früher – und wo lohnt sich ein Eingriff?
- Retouren, Ausschuss oder Abschreibungen: Welche Faktoren hängen damit zusammen?
- Prognosen: Wie entwickeln sich Mengen, Kosten oder Risiken, wenn die heutigen Trends anhalten?
Unser Vorgehen: von der Frage zur Massnahme
- 01
Fragestellung schärfen
Was genau soll entschieden werden? Wir formulieren die Frage und prüfbare Hypothesen.
- 02
Daten analysieren
Wir untersuchen Ihre Daten, vergleichen mögliche Erklärungen und zeigen, welche die Daten stützen.
- 03
Massnahmen ableiten und bewerten
Wir empfehlen Massnahmen und schätzen ihre Wirkung auf Ergebnis, Aufwand oder Qualität – mit Szenarien und klaren Annahmen.
- 04
Wirkung messen
Nach der Umsetzung prüfen wir, ob die erwartete Wirkung eintritt, zum Beispiel über einen Pilotversuch.
Warum wir Annahmen offenlegen
Eine Datenzerlegung zeigt Zusammenhänge, beweist aber noch keine Ursache. Deshalb weisen wir aus, worauf eine Einschätzung beruht und wie sicher sie ist. So können Sie Risiken abwägen und Massnahmen zuerst im kleinen Rahmen testen. Wie das aussieht, zeigt unser Fallbeispiel zu Retouren.
Mathematik und Finance aus einer Hand
Unser Gründer Edmond Murati hat Mathematik an der ETH Zürich studiert und in Finance und Controlling unter anderem Forecast-Modelle im Kreditrisiko entwickelt, als Controller und Data Scientist gearbeitet und Business-Intelligence-Lösungen aufgebaut. Statistische Methoden setzen wir dort ein, wo sie die Entscheidung verbessern – und erklären die Ergebnisse so, dass sie ohne Statistikstudium verständlich sind.
Häufige Fragen zu Analytics
Welche Daten brauchen wir für eine Analyse?
Meist genügen die Daten, die Sie bereits haben: Buchhaltung, ERP, Lohndaten oder operative Listen. Im Erstgespräch klären wir, welche Daten für Ihre Fragestellung relevant sind und in welcher Form sie vorliegen.
Setzen Sie KI für Analysen ein?
Wo es sinnvoll ist, ja – etwa um Auffälligkeiten zu finden oder Plausibilitätsprüfungen zu unterstützen. Die fachliche Bewertung und die Empfehlung erarbeiten wir selbst und machen sie nachvollziehbar.
