Ein Prototyp für Entscheidungshilfe
Ein Prototyp für Vorhersagen: Eine Datenpipeline speist ein Modell, und eine Oberfläche macht aus dem Ergebnis etwas, womit auch Menschen ohne technisches Vorwissen arbeiten können.
- Ausgangslage
- Eine wiederkehrende Entscheidung hing an Erfahrung und verstreuten historischen Daten, ohne festen Vergleich mit früheren Fällen.
- Was wir gebaut haben
- Ein Prototyp: eine Datenpipeline, ein Vorhersagemodell und eine Oberfläche, die ohne Technikwissen verständlich ist.
- Was sich geändert hat
- Die Entscheidung beginnt jedes Mal mit denselben Daten. Es ist ein Prototyp, kein Produktivsystem.
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Historische Datensätze. Wozu: Entscheidungen stützen sich auf das, was wirklich passiert ist.
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Bereinigt die Daten und gibt sie an das Modell weiter. Wozu: Saubere Daten ergeben Ergebnisse, denen man trauen kann.
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Ein Vorhersagemodell, trainiert auf diesen Daten. Wozu: Erkennt Muster, die ein Mensch in den Zahlen übersieht.
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Die Oberfläche zeigt das Ergebnis, die Entscheidung trifft ein Mensch. Wozu: Das Modell berät, die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Ausgangslage
Eine wiederkehrende Art von Entscheidung stützte sich auf Erfahrung und verstreute historische Daten, ohne einheitlichen Weg, einen neuen Fall mit früheren zu vergleichen.
Was wir gebaut haben
Einen Prototyp für Datenanalyse aus zwei Teilen: eine Pipeline, die historische Datensätze bereinigt und ein Vorhersagemodell speist, und eine Oberfläche, die das Ergebnis so zeigt, dass auch Menschen ohne technisches Vorwissen danach handeln können. Beide Teile sind getrennt, sodass sich das Modell neu trainieren oder austauschen lässt, ohne die Oberfläche neu zu bauen.
Was sich geändert hat
Die Entscheidung beginnt mit einem einheitlichen, datengestützten Blick statt mit Erinnerung und manuellem Vergleich. Als Prototyp zeigt das System, wie eine produktive Version funktionieren würde.
Was eine produktive Version ergänzen würde
Laufende Prüfungen, ob die Empfehlungen verlässlich bleiben, und die Pflege, die ein System im täglichen Einsatz braucht.
Gebaut mit
- Datenpipeline, die historische Datensätze einliest und bereinigt
- Vorhersagemodell, trainiert auf diesen Daten
- Oberfläche zur Entscheidungshilfe für Menschen ohne technisches Vorwissen