Wie wir arbeiten.

Wir haben Erfahrung aus einem Jahrzehnt Cashflow-Management zusammengetragen, strukturiert und daraus mathematische Algorithmen abgeleitet. Unsere mathematisch und statistischen Methoden zeigen, dass sich Einsparungspotenziale aus Bewegungsdaten mit hoher Wahrscheinlichkeit prognistizieren lassen.

 

Darauf aufbauend haben wir einen Analysemethode entwickelt, die qualitative und quantitative Methoden beinhaltet. Damit sehen wir innerhalb kürzester Zeit in welcher Grössenordnung und in welchen Bereichen Ihre Potenziale liegen. 

 

Unsere Methode garantiert uns in der Analyse rekordverdächtige Durchlaufzeiten in den 6 Cashflow - relevanten Bereich: Debitoren, Kreditoren, Organisation, Finanzierung, Veranlagung, und die Schnittstellen zu den Banken.

 

60 - 95 Reports zeigen uns mögliche Potenziale...

Aus dem thematischen Arbeitsbereich "Cashflow" erstellen wir mit über 400 mathematischen Algorithmen rund 60 - 95 Reports. Dieser Prozess ist nur möglich, indem eine Vielzahl von Daten systematisch ausgewertet wird. Dabei arbeiten wir intensiv mit den Methoden der Stochastik, die Wahrscheinlichkeitstheorien und Statistik vereinen. Bei unseren Reports geht es darum, herauszufinden, ob die Wahrscheinlichkeit für eine Umsetzung des Ereignisses nahe an 1 (wahrscheinlich) oder nahe an 0 (unwahrscheinlich) liegt. Die Ergebnisse unserer wissenschaftlich fundierten und für die Praxis nutzbar gemachten Methode, präsentieren wir Ihnen an nur einem einzigen Arbeitstag.

 

In der Geschichte der Mathematik wurde die Statistik zunächst als „Sammelforschung“ bezeichnet und entwickelte Methoden, empirisch erhobene Daten systematisch zu analysieren. Dazu gehört das Überprüfen der Daten hinsichtlich ihrer Relevanz ebenso, wie die Untersuchung von Beziehungen bestimmter Teilinformationen zueinander sowie zu ergänzende Informationen aus dem Umfeld. Genau in diesem Spannungsfeld bewegen auch wir uns bis heute. Wenn es um Wahrscheinlichkeiten und statistische Auswertung geht, ist allerdings ein mathematisches Gesetz von besonderer Bedeutung.

 

Das Gesetz der großen Zahlen

Francis Galton, einer der ältesten Statistiker, nannte es „das oberste Gesetz der Unvernunft“ und schrieb vor mehr als 200 Jahren: „Sobald man eine große Masse von regellosen Elementen einer Menge größenmäßig ordnet, zeigt sich, dass eine unvermutete und äußerst harmonische Regelmäßigkeit in ihnen verborgen war.“ Zusammengefasst rechtfertigt das Gesetz der großen Zahlen die Aussage, dass der Mittelwert aus einer beliebigen Anzahl von Messungen zuverlässiger ist, als jede einzelne Messung. Weiterführend formulierte Jacob Bernoulli einen Spezialfall des Gesetzes und begründete, dass die relative Häufigkeit zur Schätzung unbekannter Wahrscheinlichkeiten herangezogen werden kann.

 

Im Zuge der rasanten Entwicklung der Datenverarbeitung entfaltet dieses lange bekannte mathematische Gesetz ungeahnte Dimensionen. Gleichzeitig bewirkt sowohl die Verfügbarkeit immer umfassenderer Rechnerkapazitäten, als auch die damit einhergehende Entwicklung adäquater Algorithmen, dass die zur Datenanalyse verwendeten statistischen Modelle immer komplexer werden.

 

Big Data

Abgeleitet von der Bezeichnung großer Daten im Englischen, steht „Big Data“ heute als Synonym für den Umgang mit gigantischen, komplexen, sich schnell verändernden Datenmengen. Für Unternehmen verspricht alles, was unter dem Stichwort Big Data zusammengefasst wird, schnellen Erkenntnisgewinn und damit greifbare Wettbewerbsvorteile. Immer leistungsfähigere Rechner und entsprechende Algorithmen ermöglichen es inzwischen, riesige Datenmengen zu erfassen, zu speichern, zu systematisieren und statistisch auszuwerten. Ein Beispiel für die Auswertung einer Vielzahl verfügbarer Daten, sind die Ratings von Analysten.

 

Basierend auf einer umfassenden, systematischen Analyse großer Datenmengen, erfolgt eine Bewertung börsennotierter Unternehmen, aus der sich zugleich Kauf- oder Verkaufsempfehlungen für die entsprechenden Aktien und Wertpapiere ableiten. Herangezogen werden hierfür sowohl unternehmensinterne Daten, wie die Struktur des Unternehmens, Vermögenswerte, Kapitalerträge, Liquidität usw., als auch externe Erhebungen, wie z.B. das Verhalten anderer Marktteilnehmer oder die Veränderung gesetzlicher Rahmenbedingungen.

 

Wie bereits angemerkt, sind allerdings verfügbare große Datenmengen allein kein Garant dafür, verlässliche Informationen zu generieren. Vielmehr wird die Qualität der getroffenen Aussagen und Prognosen immer davon abhängen, ob die Daten statistisch sauber erhoben und damit systematische Fehler vermieden wurden, ob die genutzten Daten entsprechend der Fragestellung klug ausgewählt sowie bereinigt bzw. reduziert worden sind und ob die Ergebnisse richtig bewertet und interpretiert werden.

 

Indem CASHFiNDER mithilfe statistischer Methoden vorhandene Datenbestände systematisch analysiert, gelingt es uns, verborgene Zusammenhänge und Muster aufzudecken und damit sehr schnell zu Kostenoptimierungspotenzialen zu gelangen. Diese Vermutungen werden in der Phase 2 durch vor Ort Präsenz des Projektleiters überprüft und zu einer Aussage geformt.

 

White-, Black- und Greyboxmodelle

Mathematische Modelle ermöglichen ein genaues Abbild der Realität, indem sie genau die Faktoren identifizieren, die für die zu untersuchenden Prozesse ausschlaggebend sind, während sie von allen nicht maßgeblichen Faktoren abstrahieren.

 

Sogenannte White-Box-Modelle werden genutzt, wenn die innere Struktur eines Systems bekannt ist, für die Analyse jedoch weitgehend ausgeblendet wird. Können nur die Interaktionen eines Systems erfasst werden, ohne dass dessen innere Struktur bekannt ist, werden Black-Box-Modelle genutzt. Zumeist sind einige Informationen zum System verfügbar, andere nicht; bestimmte Wechselwirkungen lassen sich erfassen, andere nicht. In all diesen Fällen wird ein Greybox-Modell gebildet, das meist völlig ausreicht, um die wesentlichen Daten abzubilden. Durch Algorithmen werden Prozesse so beschrieben, dass sie vom Rechner nachgebildet werden können. Algorithmen sind daher ein perfektes Werkzeug, innerhalb von großen Datenmengen bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Cluster (Gruppen) können schnell ausgemacht werden, Ausreißer (abweichende Datensätze) werden zielsicher identifiziert. Auf diese Weise gelingt es uns, den Datenumfang zu reduzieren, was die Auswertung vereinfacht, ohne sie zu verfälschen.

 

Einsparungen im durchschnittlich zweistelligen Prozentbereich...

Mit der CASHFiNDER-Methode können wir für unsere Kunden regelmäßig Einsparungen im zweistelligen Prozentbereich herausholen. Diese Methode wird auch in Ihrem Unternehmen zu Top-Ergebnissen führen. Dafür garantieren wir.

 

Inwiefern Sie im Anschluss an unsere Analyse von unseren Ergebnissen weiterhin profitieren - das entscheiden Sie, denn nur ein berechenbarer Nutzen ist ein kalkulierbarer Vorteil. Der messbare Erfolg unserer nationalen und internationalen Kunden steht daher im Mittelpunkt unseres Handelns.

 

Denn nur wenn Sie erfolgreich sind, bekommen wir unser Honorar. Dazu muss Ihre monetäre Performance im objektiv messbaren Bereich optimiert werden. Dann werden wir CASHFiNDER unserem Namen gerecht. Und dann, und auch nur dann, werden wir am umgesetzten Erfolg beteiligt.

 

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ERFOLGREICHE PROJEKTBEISPIELE AUS 2016

02/2016: Produktions-unternehmen senkt Energiekosten um -27%

 

03/2016: Handelsunter-nehmen senkt Kredit-kartendisagios um -7% 

 

04/2016: Produktionsunter-nehmen senkt Telekommunikations-kosten um -47% 

 

05/2016: Dienstleister

senkt Druckkosten um -18%

 

06/2016: Dienstleister  senkt Kosten für Büromaterial um -13%

 

07/2016: Handelsunter-nehmen senkt Kosten für Bargeldlogistik um -26%

 

08/2016: Dienstleister

senkt Kosten für KfZ um -22%

 

09/2016: Handelshaus senkt Kosten für Versicherungen um -36%

 

10/2016: Produzent senkt Kosten für Verpackungen um -22%

 

11/2016: Handelsunter-nehmen senkt Kosten für Internetanschluss um -26%

 

12/2016: Produzent senkt Kosten für Werbemittel um -31%

 

Mehr dazu erfahren Sie bei unserer Round Table Veranstaltung "Drive In" - fragen Sie uns hier nach der nächsten...

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