blogit
Diipin hyödyntäminen rullaavassa ennustamisessa
Rullaavat ennusteet ovat pitkään olleet katsottu ihanteelliseksi ratkaisuksi taloussuunnittelutiimeille, koska ne mahdollistavat jatkuvan ennustamisen ja sopeutumisen muuttuviin olosuhteisiin. Rullaavien ennusteiden laatiminen voi kuitenkin olla haastavaa rajallisten resurssien, monimutkaisuuden ja jatkuvien organisaatiomuutosten vuoksi. Diipin koneoppimismallin avulla otat rullaavan ennusteen nopeasti käyttöön. Mallin avulla voit automatisoida ennustamisprosessi, vähentää ennusteiden laatimiseen käytettyä aikaa ja vaivaa sekä tarjota tarkempia ennusteita minimaalisella manuaalisella työllä. Lisäksi koneoppimismallien käyttö voi myös helpottaa ennusteiden päivittämistä olosuhteiden ja datan muuttuessa.
Alla on esitetty vaiheet, joita käytetään rullaavien ennusteiden toteuttamiseen diipissä:
1. Tehosta datan keräämistä ja integrointia
Yksi ensimmäisistä vaiheista rullaavassa ennusteessa on kerätä ja integroida tietoa eri lähteistä, kuten kirjanpitojärjestelmistä sekä HR- ja palkkajärjestelmistä. Tämä voi olla vaivalloinen ja virhealtis tehtävä, etenkin jos sinun täytyy syöttää tietoja manuaalisesti tai kopioida ja liittää niitä. Diip yksinkertaistaa tätä prosessia tuotteistamalla tietolähteiden yhdistämisen, erottamalla ja muuntamalla oleellisen tiedon sekä lataamalla sen ennustemalliisi. Tällä tavalla voit varmistaa datan tarkkuuden, yhdenmukaisuuden ja ajantasaisuuden sekä säästää tuntikausia työtä.
2. Rakenna skenaarioita ja ennusta muutosten kustannusvaikutuksia
Toinen tärkeä etu rullaavassa ennusteessa on, että se mahdollistaa erilaisten skenaarioiden tutkimisen ja niiden kustannusvaikutusten ennustamisen. Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan riskejä ja mahdollisuuksia sekä arvioimaan erilaisten toimenpiteiden ja tapahtumien vaikutuksia taloudellisiin tuloksiisi. Skenaarioiden luominen ja vertaileminen voi olla monimutkaista ja hankalaa, etenkin jos sinun täytyy manuaalisesti muuttaa syötteitä ja kaavoja mallissasi. Tekoälyn ja automaation ominaisuudet rullaavassa ennusteesi ohjelmistossa voivat tehdä tästä helpompaa mahdollistamalla skenaarioiden luomisen, muokkaamisen ja suorittamisen muutamalla klikkauksella sekä interaktiivisten työpöytien ja raporttien luomisen. Tällä tavoin voit analysoida nopeasti ja helposti eri tilanteiden seuraukset ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.
3. Paranna ennusteen tarkkuutta ja luotettavuutta
Yksi rullaavan ennustamisen keskeisistä haasteista on varmistaa, että ennusteesi ovat tarkkoja ja luotettavia ja heijastavat organisaatiosi nykyisiä ja odotettuja olosuhteita. Tämä edellyttää sinulta jatkuvaa seurantaa ja ennustemallisi säätämistä sen mukaisesti. Tämä voi kuitenkin olla vaikeaa etenkin, jos sinun täytyy luottaa omaan intuitioosi tai historiallisiin trendeihin. Tekoälyn ja automaation ominaisuudet rullaavassa ennusteessa auttavat soveltamalla edistyneitä algoritmeja ja koneoppimistekniikoita suhteessa lähdejärjestelmiesi tuottamaan tietoon. Nämä ominaisuudet voivat auttaa sinua tunnistamaan kuvioita, trendejä, poikkeamia ja korrelaatioita. Ne voivat myös auttaa sinua havaitsemaan ja korjaamaan virheitä, poikkeamia ja vääristymiä tiedoissasi ja mallissasi sekä parantamaan ennusteidesi laatua ja tarkkuutta.
4. Automatisoi prosessit
Tekoälyn ja automaation avulla voit automatisoida työnkulkuasi ja kommunikaatiota sekä tehdä rullaavasta ennustamisprosessistasi tehokkaamman ja vaikuttavamman. Määrittele ja aikatauluta ennustesykliäsi, tehtäviäsi ja määräaikoja sekä lähetä muistutuksia ja ilmoituksia tiimin jäsenille ja esihenkilöille. Voit jakaa ja kommunikoida ennustetietosi, skenaariosi ja tuloksesi tiimin jäsenten ja esihenkilöiden kanssa ja mahdollistaa heidän pääsynsä tarkastelemaan, kommentoimaan ja hyväksymään ennusteesi. Tällä tavoin voit virtaviivaistaa rullaavan ennustamisprosessiasi ja varmistaa organisaatiosi yhtenäisyyden ja vastuullisuuden budjetointiin liittyen.
5. Päivitä ennuste
Diipin ennustealgoritmi ja koneoppimismalli on valmiiksi rakennettu sisään tuotteeseen. Käyttäjän ei tarvitse määritellä datalähteitä ja ominaisuuksia, ne määritellään käyttöönottoprojektissa ja data päivittyy automaattisesti integraatioiden kautta. Käyttäjän tulee ainoastaan luoda skenaario ja kohdentaa se ajallisesti koskemaan joko tulevaa tilikautta tai kuluvaa tilikautta, minkä jälkeen tuote rakentaa kustannusennusteen valitulle ajanjaksolle. Datan päivittyessä tietopohjassa ennuste päivittyy ja tarkentuu automaattisesti.
Kirjoittaja:
Toni Saalasti
Tuoteomistaja diip-ohjelmistotuote, Grade Solutions
