DATA SCIENCE ZUR UNTERNEHMENSANALYSE.

Cluster: Unternehmensanalyse.

Für Ihre Unternehmensanalysen stehen einige Data Science Anwendungen bereit. Sei es eine datengestützte Risikomessung und –modellierung, eine Portfolioanalyse oder aber eine quantitative Budgetierung. Die Modelle zur Beschreibung von Mitarbeiterfluktuationen gehören ebenso zu diesem Data Science Anwendungscluster.

Für fundierte Geschäftsentscheidungen sind Risikoanalysen essentiell. Eine Modellierung und Messungen von Geschäftsrisiken ist vielerorts unabdingbar. Anhand einer Modellierung von stochastischen Prozessen werden Risikoverteilungen sichtbar und ermöglicht Ihrem Unternehmen dadurch, risikoadäquate Entscheidungen zu treffen.

Die Data Science Anwendung der Portfolioanalyse und –optimierung hat zum Zeck, die Struktur ihres Unternehmensportfolios zu untersuchen und womöglich anzupassen. Eine mathematische Optimierung kann dabei helfen, eine optimale Portfoliozusammensetzung zu erhalten.

Mit generalisierten linearen Modellen kann für Ihr Unternehmen eine quantitative Budgetierung vorgenommen werden. Der Mehrwert gegenüber der erfahrungsgemässen Budgetierung basierend auf dem Vorjahr liegt in der Plausibilisierung und Quantifizierung der Eingangsgrössen.

Die Fluktuationsmodellierung hat zum Ziel, mögliche Abgänge von Mitarbeitern vorherzusehen oder zu erkennen. Verweildaueranalysen eignen sich für solche Ereigniszeitanalysen hervorragend. Sie erkennen und identifizieren so allfällige Treiber von Fluktuationen.

Quantivity kann Sie bei sämtlichen obengenannten Anwendungen der Unternehmensanalyse unterstützen. Strukturierte Kenntnisse Ihrer Unternehmung lassen Sie sachgemässer entscheiden.

Um ihren ganz eigenen Use Case zu eruieren bieten wir Ihnen eine kostenlose Erstevaluation an, in der wir für Sie mögliche Use Cases erarbeiten.

Vertrauen Sie unserer Expertise und vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch zur Klärung Ihrer Möglichkeiten.

WORKSHOP ABLAUF.

Ihr Use Case Workshop

Unser Use Case Workshop zeigt Ihnen auf, welche Analyseprojekte für Sie nutzbringend sind und macht eine Aufwandschätzung dieser Vorhaben.

Der Use Case Workshop besteht aus fünf Schritten. Am Kick-off Termin lernen wir uns kennen und denken uns in Ihre Situation ein. Nach der Vorbereitung unsererseits tauschen wir uns über die erarbeiteten Vorschläge am Workshoptag aus. Ihren Input nehmen wir zur Nachbereitung mit und präsentieren Ihnen im Abschlussgespräch das konsolidierte Ergebnis.

  • Kick-off

    Kennenlernen. Evaluieren. Herausforderungen identifizieren. Business Understanding.

  • Vorbereitung

    Vorschlagserarbeitung. Expertisenmeinung. Potentialabschätzung.

  • Workshop

    Austausch über Use Case Vorschläge. Input aufnehmen. Fragen aufbringen und klären. Vertieftes Business Understanding.

  • Nachbereitung

    Input einarbeiten. Benchmarking. Lösungsansätze konsolidieren.

  • Schlussbesprechung

    Präsentation der konsolidierten Ergebnisse. Machbarkeitsstudie. Aufwandschätzung.

IHRE VORTEILE.

Weshalb Quantivity?

Data Science Expertise

Wir verfügen über eine äusserst grosse Methodenvielfalt an quantitativen und statistischen Frameworks.

Projekterfahrung

Unsere langjährige Erfahrung mit quantitativen Projektvorhaben und deren Herausforderungen kommt Ihnen zugute.

Agiles Vorgehen

Wir entwicklen zusammen mit Ihnen im agilen Projektmanagment und in mehreren Iterationen die passenden Lösungen.

Business Understanding

Das Geschäftsverständnis ist von integraler Wichtigkeit für eine adäquate Lösung. Wir denken uns in Ihre Situation ein.

Open Source Community

Wir entwickeln mit Open Source Technologien. Für Sie entstehen keine Kosten für Lizenzen.

Support

Post-sales Support gehört für uns selbstverständlich dazu. Wir wollen nachhaltige Lösungen.

AUSGEWÄHLTE KUNDEN.

Quantivity Referenzen.

Data Science Branchen Anwendungen Heatmap Referenzen
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QUANTIVITY STANDORTE.

Offices.

Standort Bern

Monbijoustrasse 99
CH – 3008 Bern

Standort Rapperswil-Jona

Johannisbergstrasse 31
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Kontakt

Telefon: +41 76 693 72 20
Email: info@quantivity.ch