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时间:2021-05-05 13:43 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

你今天学到了什么,你希望昨天就知道?如果你对这个问题有一个答案(或者它的一些变体,比如"上周"、"上个月"),那么很可能你错过了一些预测技术的好用例。该用例可以是任何...

你今天学到了什么,你希望昨天就知道?如果你对这个问题有一个答案(或者它的一些变体,比如"上周"、"上个月"),那么很可能你错过了一些预测技术的好用例。该用例可以是任何类似客户流失、物化风险、检测到的欺诈、成本意外飙升、机器意外故障、产品质量突然下降的情况。预测技术不仅适用于财务预测或其他数字指标,因为许多用例在本质上具有很强的可操作性,例如,资产的预防性维护,优化产品的销售价格以获得最佳市场采用,或者安排生产以获得高产量和最少的浪费。每个组织中都有数百个潜在的预测性用例,它们只需要被发现和实施。

决策是用来塑造未来的

有人说过很多次,预测性技术、机器学习或数据挖掘(选择你最喜欢的术语)领域是分析连续体的金牌。原因如下:

BI/报告:系统告诉您发生了什么。计划:你告诉系统你想发生什么。预测性:系统告诉你将要发生什么。

不要求助于简单的报告或仪表盘,期待你的直觉或对图表的直观解释是一个足够好的指标来指示将要发生什么。先进的算法结合了当前IT机器的马力和处理大量信息的能力(比你以往任何时候都要强大!)总的来说,你的大脑比简单的脑力能为你的问题提供更好的预测?没关系。大多数组织都无法在其IT部门或业务范围内雇用一名或多名数据科学家,首先,他们是稀有品种,但也很昂贵,很难找到,也很难留住。然而,这并不意味着你不能利用创新技术,如预测建模或机器学习。您可能只需要走另一条路,例如,利用SAP Analytics Cloud中Smart Predict的内置预测功能,它目前提供三种类型的预测场景:

分类回归时间序列

有了这些算法,不需要一组数据科学家,就可以解决大量的预测情况。

将预测能力嵌入信息工作流

在不久的过去,信息工作者不得不定期切换工具和平台,从报告跳到分析,从计划到预测。在大多数情况下,数据必须被复制、重新映射或重组,并且在翻译过程中经常会丢失一些东西,如元数据或定义、计算或格式。

这是SAP Analytics Cloud的核心架构设计决策之一,以避免这种困境,因此用户现在可以在商业智能之间自由移动,规划和预测功能,无需离开平台。例如,根据您个人的工作流程,您可以从一份报告开始,然后根据您收到的信息,计划下一个期间,并将计划与预测模型的输出进行比较,在各种流程之间不断地来回移动–所有这些都不需要离开工具。

因此,如果您仍然想知道如何利用报表和仪表盘之外的数据,并让数据讲述未来的故事,那么SAP Analytics Cloud可能就是一张罚单。

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