Wie gut ist Ihre Prognose wirklich?
Methodisch fairer Forecast Benchmark auf Ihren Daten – mit vorab vereinbarten Metriken, identischem Cut-off und einem dokumentierten Ergebnisbericht.
aimpera v3 gegen die bestehende Prognose
Wir sind überzeugt: Die beste Prognose zeigt sich erst im Vergleich. Deshalb ist Benchmarking für uns zentral. Sprechen Sie uns an – gemeinsam finden wir transparent und fair die beste Prognose für Ihren Use Case.
aimpera v3 vs. Vergleichsprognose
· Wochenende · Feiertag (Rheinland-Pfalz) · Linien zum Ein-/Ausblenden anklicken · bereitgestellte Viertelstunden-Zeitreihen, beim Aufruf dynamisch geladen.
Alles für den fairen Forecast-Vergleich
Die Benchmarking Suite bündelt alles, was ein belastbarer Vergleich braucht – von der fairen Vergleichsumgebung bis zum Ergebnisworkshop.
Faire Vergleichsumgebung
Identische Ist-Daten, Zeitpunkte, Horizont und Cut-off – die Grundlage jedes belastbaren Vergleichs.
Baseline & Challenger
Bestehender Forecast, geeignete Baseline und das aimpera v3 Forecast-Modell – out-of-sample gerechnet.
Metriken-Set
Technische Güte und wirtschaftliche Wirkung – getrennt und nachvollziehbar ausgewiesen.
Segment- & Portfolioanalyse
Fehler nach Segment, Zeitraum, Horizont und Portfolioebene – inklusive der Ausgleichseffekte zwischen einzelnen Zeitreihen.
Ergebnisreport & Scorecard
Executive Summary und Forecast Scorecard als Entscheidungsgrundlage.
Ergebnisworkshop
Gemeinsame Einordnung der Ergebnisse und klare Empfehlung für den nächsten Schritt.
Wir wollen nicht behaupten, dass unser Modell immer das beste ist – wir wollen es beweisen. Im fairen Vergleich, unter gleichen Bedingungen. Entscheidend ist für uns, gemeinsam die beste Prognose für den jeweiligen Use Case zu finden – oder auch zu entwickeln.
Gleiche Daten. Gleiche Zeitpunkte. Gleicher Horizont.
Nur unter identischen Bedingungen ist Forecast-Qualität sinnvoll vergleichbar.
- gleiche Ist-Daten und gleicher Bewertungszeitraum
- gleicher Forecast Cut-off und gleicher Horizont
- gleiche zeitliche Auflösung
- gleicher Informationsstand zum Cut-off (inkl. Wetterdatenstand)
- gleiche Aggregations- und Missing-Data-Regeln
- zeitlich getrennte Out-of-sample-Bewertung
- keine Informationen, die zum ursprünglichen Forecast-Zeitpunkt nicht bekannt waren
Sechs Dimensionen der Prognosequalität
Prognosequalität entsteht aus mehreren Perspektiven: Fehlerniveau, systematische Abweichungen, kritische Fehlprognosen, zeitliche Strukturen, Sondersituationen und Portfolioeffekte. Je nach Forecast-Typ ergänzen RMSE, probabilistische Scores und weitere geeignete Metriken die Bewertung.
In fünf Schritten zur Entscheidungsgrundlage
Von der Datenklärung über einen fairen Vergleich bis zum gemeinsamen Ergebnisworkshop – ein klar abgegrenzter, nachvollziehbarer Ablauf.
Daten und Scope definieren
Historische Ist-Werte, bestehender Forecast, Metadaten, Cut-offs und Portfoliozuordnung.
Baseline reproduzieren
Sicherstellen, dass alle Forecasts unter wirklich vergleichbaren Bedingungen bewertet werden.
Challenger rechnen
Das aimpera v3 Forecast-Modell out-of-sample auf einem historischen Zeitraum.
Qualität und Wirkung bewerten
Technische und, sofern möglich, wirtschaftliche Bewertung – klar getrennt.
Ergebnisworkshop
Welche Segmente profitieren besonders? Wo liegt das größte Verbesserungspotenzial? Welcher nächste Schritt bietet den größten Mehrwert?
Benchmark im Detail
Benötigen Sie Zugriff auf unsere Produktivdaten?
Idealerweise arbeiten wir mit möglichst aktuellen Produktivdaten, weil sie die reale Datenqualität und operative Besonderheiten abbilden. Ein direkter Zugriff auf Ihr Produktivsystem ist dafür nicht erforderlich: Sie können die Daten offline als Excel- oder CSV-Datei bereitstellen oder online über unsere dokumentierten Schnittstellen anbinden.
Benötigen Sie unsere bestehende Prognose?
Nein. Eine bestehende Prognose ist für einen direkten Vergleich hilfreich, aber keine Voraussetzung. Wenn sie nicht bereitgestellt werden kann, vergleichen wir aimpera unter identischen Bedingungen mit geeigneten, transparenten Baselines.
Werden die von uns bereitgestellten Daten oder Prognosen an Dritte weitergegeben?
Nein. Die von Ihnen bereitgestellten Daten und Prognosen werden vertraulich behandelt, ausschließlich für den vereinbarten Benchmark verarbeitet und niemals an Dritte weitergegeben.
Wie lang sollte der historische Zeitraum sein?
Das hängt von Forecast-Art und Zielsetzung ab. Wir legen den Bewertungszeitraum gemeinsam so fest, dass die Aussage belastbar und out-of-sample ist. Ein guter Zeitraum sollte nach Möglichkeit mindestens einen Monat umfassen und am besten heterogene Einflüsse wie z. B. wechselndes Wetter aufweisen.
Welche Kennzahlen werden genutzt?
Durchschnittlicher Fehler (z. B. MAE, normalisiert), Bias, große Abweichungen (Tail Errors), zeitliche Muster und Portfolioeffekte. Weitere Metriken je nach Forecast-Typ. Welche Kennzahlen für Ihren Use Case am aussagekräftigsten sind, legen wir gemeinsam mit Ihnen und unseren Expert*innen fest.
Kann auch ein externer Anbieter verglichen werden?
Ja, unbedingt! Spannend und aussagekräftig wird es ja erst, wenn es etwas zu vergleichen gibt – daher sollte, wenn möglich, immer auch z. B. die Bestandsprognose mit einbezogen werden (das kann ebenfalls direkt über unsere Plattform passieren). Ein unabhängiger Challenger kann zeigen, wo ein bestehender externer Anbieter stark oder schwach ist.
Was passiert nach dem Benchmark?
Sie erhalten einen nachvollziehbaren Ergebnisreport und einen Ergebnisworkshop mit Empfehlung – von „kein relevanter Vorteil“ bis zu Parallelbetrieb oder produktiver Belieferung. Uns liegt sehr viel daran, die Ergebnisse gemeinsam mit Ihnen zu bewerten und daraus eine gute, tragfähige Entscheidung abzuleiten.
Muss unser Forecast vollständig reproduzierbar sein?
Nicht zwingend. Entscheidend ist ein fairer Vergleich unter identischen Bedingungen – gleiche Ist-Werte, Zeitpunkte, Horizont und Cut-off.
Was passiert bei unvollständigen Forecast-Historien?
Wir kennzeichnen Lücken transparent und bewerten nur, was unter vergleichbaren Bedingungen belastbar ist.
Wird auf Einzelzeitreihen oder Portfolioebene bewertet?
Beides ist möglich – von einzelnen Marktlokationen über Cluster bis zum relevanten Gesamtportfolio. Auf Portfolioebene berücksichtigen wir, dass sich Über- und Unterprognosen einzelner Zeitreihen teilweise gegenseitig ausgleichen können.
Forecast Benchmark anfragen
Sagen Sie uns Forecast-Art, Portfolioumfang und Bewertungszeitraum – wir machen Ihnen einen klar abgegrenzten Vorschlag.