Hoeveel data heb ik nodig?

Dat hangt af van wat je wilt voorspellen. Voor gestructureerde data zijn honderden tot enkele duizenden records vaak voldoende. Bij seizoenspatronen helpt een langere historie. In de quickscan beoordelen we of je data volstaat.

Wat is het verschil met een BI-dashboard?

Een dashboard laat zien wat er gebeurd is. Een voorspellend model rekent uit wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, en kan die voorspelling direct in je systemen of planning zetten.

Hoe nauwkeurig zijn de voorspellingen?

Dat hangt af van je data en van wat je voorspelt. We meten de nauwkeurigheid altijd op data die het model nog niet heeft gezien, en bespreken vooraf welke nauwkeurigheid nodig is om waarde te leveren.

Wat kost een predictive analytics-project?

Dat hangt af van de datakwaliteit, het aantal voorspellingen en de integratie met je systemen. Na een gratis kennismaking en een quickscan krijg je een heldere offerte per fase, zodat je nooit voor verrassingen staat.

Predictive Analytics

Voorspellen met
je eigen data

Wij bouwen voorspellende modellen op jouw historische data: voor vraagvoorspelling, predictive maintenance, klantverloop en het signaleren van afwijkingen. Zodat je beslist op basis van data in plaats van onderbuikgevoel.

Plan een gesprek Bekijk toepassingen

Wat is predictive analytics?

Predictive analytics gebruikt machine learning om op basis van historische data te voorspellen wat er gaat gebeuren: hoeveel je volgende maand verkoopt, welke machine binnenkort onderhoud nodig heeft of welke klant dreigt af te haken.

Het verschil met een dashboard: een dashboard laat zien wat er gebeurd is, een voorspellend model vertelt wat er waarschijnlijk komt. En het model wordt beter naarmate er meer data beschikbaar komt.

Getraind op jouw data

Geen generiek model, maar een model dat jouw patronen kent.

In je eigen systemen

Voorspellingen komen terecht in je ERP, CRM, planning of dashboard.

Blijft actueel

Monitoring en hertraining houden het model scherp.

Toepassingen

Demand forecasting

Vraagvoorspelling

Vraag per product of locatie voorspellen op basis van seizoenspatronen, promoties en externe signalen.

Predictive maintenance

Voorspellend onderhoud

Sensordata en storingshistorie gebruiken om onderhoud te plannen vóórdat een machine uitvalt.

Churn

Klantverloop voorspellen

Een risicoscore per klant op basis van gedragspatronen, zodat je op tijd actie kunt ondernemen.

Anomaly detection

Afwijkingen signaleren

Afwijkende transacties, metingen of processen in real-time herkennen, vóórdat er schade ontstaat.

Wat je nodig hebt

Historische data over wat je wilt voorspellen, bijvoorbeeld verkopen, storingen of klantgedrag.
Bij seizoenspatronen liefst meerdere jaren historie. In de quickscan beoordelen we of je data volstaat.
Een plek waar de voorspelling gebruikt wordt: een systeem, een dashboard of een proces.

Typische sectoren: Retail en e-commerce, productie, logistiek, energie en dienstverlening.

Hoe werkt het traject?

Kennismaking en quickscan

We bekijken welke beslissing je wilt verbeteren, welke data er is en wat haalbaar is. Je krijgt een heldere offerte per fase.
Data-audit

We brengen je data in kaart, schonen op en bepalen welke signalen voorspellende waarde hebben.
Model en validatie

We trainen en vergelijken modellen, en meten de nauwkeurigheid op data die het model nog niet heeft gezien.
Integratie

De voorspellingen komen terecht waar je ze gebruikt: in je ERP, CRM, planning of dashboard.
Monitoring en hertraining

We houden de nauwkeurigheid in de gaten en hertrainen het model als patronen veranderen.

Eerst de business case, dan het model

In de quickscan rekenen we samen uit wat een betere voorspelling oplevert: minder voorraad, minder stilstand of minder handwerk. Pas als de business case klopt, maken we een offerte per fase.

Veelgestelde vragen

: Dat hangt af van wat je wilt voorspellen. Voor gestructureerde data zijn honderden tot enkele duizenden records vaak voldoende. Bij seizoenspatronen helpt een langere historie. In de quickscan beoordelen we of je data volstaat.
: Een dashboard laat zien wat er gebeurd is. Een voorspellend model rekent uit wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, en kan die voorspelling direct in je systemen of planning zetten.
: Dat hangt af van je data en van wat je voorspelt. We meten de nauwkeurigheid altijd op data die het model nog niet heeft gezien, en bespreken vooraf welke nauwkeurigheid nodig is om waarde te leveren.
: Dat hangt af van de datakwaliteit, het aantal voorspellingen en de integratie met je systemen. Na een gratis kennismaking en een quickscan krijg je een heldere offerte per fase, zodat je nooit voor verrassingen staat.

Benieuwd wat jouw data kan voorspellen?

Plan een vrijblijvend gesprek. We bekijken samen welke beslissing je wilt verbeteren en of je data daarvoor geschikt is.

Plan een gratis gesprek

Gemiddeld 30 minuten · Geen verplichtingen · Direct met een AI engineer

Voorspellen met je eigen data