KI Datenanalyse: Von BI-Dashboards zu prädiktiven Entscheidungen im Mittelstand

Warum „KI Datenanalyse“ jetzt?

Viele KMU haben bereits BI‑Berichte – doch wichtige Entscheidungen basieren noch immer auf Bauchgefühl oder Excel. Mit einer schlanken Datenplattform und prädiktiven Modellen (z. B. Absatzprognosen, Churn‑Risiken, Zahlungsziele) lassen sich Entscheidungen systematisch verbessern – messbar am ROI.

Zielbild: Vom Rohdaten‑Silow nach „Decision Intelligence“

• Datenquellen: ERP, CRM, Shop, Support, Produktion
• Vereinheitlichung: ETL/ELT in ein zentrales Modell (Sternschema)
• Visualisierung: BI‑Dashboards für Management & Fachbereiche
• Vorhersage: prädiktive Modelle (Forecast, Anomalien, Klassifikation)
• Operationalisierung: Empfehlungen/Alarme direkt in Prozesse (E‑Mail, Ticket, CRM‑Feld)

Referenzarchitektur (pragmatisch, on‑prem/EU‑Cloud)

sources:
  erp: postgres/sql-server
  crm: hubspot/dynamics export
  webshop: shop api
  tickets: jira/zammad export

pipeline:
  ingest: airflow/prefect (scheduled)
  storage: postgres/duckdb (analytisch) + object storage (MinIO/S3)
  transform: dbt (Sternschema: fakt_umsatz, dim_kunde, dim_produkt)

bi:
  tools: Power BI / Metabase / Apache Superset
  access: OIDC (Keycloak), Row‑Level‑Security optional

ml:
  notebooks: Jupyter (on‑prem)
  libs: scikit‑learn / xgboost
  deploy: simple REST (FastAPI) oder Batch‑Scores (SQL‑Table)

governance:
  lineage: dbt docs
  catalog: simple data catalog (markdown + ownership)
  audit: immutable logs (Art. 30 DSGVO)

Visualisierung – was wirklich wirkt

• KPI‑Fokus: 5–7 Kennzahlen statt 30
• Standardisieren: gleiche Definitionen (z. B. „Rohertrag“)
• Zeitreihen mit Vorjahres‑Vergleich und Zielwerten
• Segmentierung: Kunde/Region/Produktlinie mit Drill‑down
• Warnfarben nur für Abweichungen, alles andere neutral

Beispiel: Absatzprognose (Forecast) mit scikit‑learn

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error

df = pd.read_csv('umsatz_history.csv')  # spalten: datum, produkt_id, menge, preis, kampagne, feiertag
df['monat'] = pd.to_datetime(df['datum']).dt.to_period('M').astype(str)

# Feature-Engineering (vereinfachtes Beispiel)
features = ['produkt_id', 'preis', 'kampagne', 'feiertag']
X = pd.get_dummies(df[features], drop_first=True)
y = df['menge']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestRegressor(n_estimators=300, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

pred = model.predict(X_test)
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, pred)
print({'MAPE': round(float(mape), 3)})  # < 0.15 ist oft ausreichend für Planung

Ergebnis fließt als Forecast‑Tabelle (z. B. fakt_absatz_forecast) ins BI‑Modell und steht Management & Vertrieb in Dashboards zur Verfügung.

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Typische prädiktive Use‑Cases für KMU (DE)

1. Vertrieb: Lead‑Scoring, Abschlusswahrscheinlichkeit, Cross‑/Up‑Sell‑Empfehlungen
2. Einkauf/Bestand: Nachschubprognosen, Sicherheitsbestände, Preiselastizität
3. Finanzen: Liquiditätsforecast, verspätete Zahlungen (DSO), Anomalien
4. Service: Ticket‑Priorisierung, Churn‑Risiko, NPS‑Treiber
5. Produktion: Ausschuss‑Trend, OEE‑Treiber, Stillstands‑Anomalien

KPIs & ROI – woran Erfolg gemessen wird

DSGVO & Sicherheit – pragmatisch gelöst

• Verarbeitung in EU/Deutschland, keine Rohdaten an US‑SaaS
• Pseudonymisierung/Maskierung für Personenfelder
• Zugriff per OIDC/RBAC, Protokolle revisionssicher
• Datenminimierung („need‑to‑know“) und klare Löschfristen

90‑Tage‑Plan (Praxisbewährt)

1. Wochen 1–2: Datenquellen sichten, KPI‑Ziele definieren, Mini‑Katalog anlegen
2. Wochen 3–6: ELT + dbt‑Modell (Top‑3 Tabellen), erstes Management‑Dashboard
3. Wochen 7–9: Ein prädiktiver Use‑Case (Forecast/Churn), Feedback‑Schleife
4. Wochen 10–12: Operationalisieren (E‑Mail/CRM‑Feld), Schulung, Monitoring

Checkliste für den Go‑Live

• Einheitliche KPI‑Definitionen dokumentiert
• Datenquellen & Modelle versioniert (dbt docs, Git)
• BI‑Zugriffe per Gruppe/Rolle, RLS wo nötig
• Alarmierung/Benachrichtigung bei Ausreißern aktiv
• Verantwortlichkeiten (Owner je Tabelle/Report) geklärt

Fazit

„KI Datenanalyse“ bedeutet: bessere Entscheidungen durch ein sauberes Datenmodell, klare Dashboards und gezielte Vorhersagen – ohne Over‑Engineering. Für den Mittelstand zählt Tempo, ROI und Datenschutz. Starten Sie klein, liefern Sie Nutzen, skalieren Sie gezielt. Benötigen Sie Unterstützung beim Aufbau einer schlanken Daten‑ & Analyseplattform? Wir liefern Architektur, ELT/dbt, BI‑Dashboards und prädiktive Modelle – praxisnah und DSGVO‑konform.