Prévoir la demande à partir des données historiques de l'entrepôt

Aperçu

Computer peut utiliser des données historiques provenant d'outils comme Snowflake pour créer une prévision de la demande pratique par région, segment ou gamme de produits. Il se charge du travail d'analyse, comme la recherche de la métrique de demande pertinente, l'extraction de l'historique récent, l'identification de la saisonnalité ou des anomalies, et la synthèse des hypothèses afin que les équipes des opérations et de la planification obtiennent une prévision de premier niveau qu'elles peuvent examiner, au lieu d'exporter les données de l'entrepôt dans un tableur et de refaire la même analyse manuellement.

Résultat clé

Computer a produit une prévision de la demande sur huit semaines avec des estimations hebdomadaires par région et par segment de clientèle, basée sur les 12 derniers mois d'historique de l'entrepôt.

La section Résumé fournit un tableau de bord comprenant la demande prévue, les régions à la croissance la plus rapide, les segments dont la demande est en baisse ou incertaine, les anomalies connues et les hypothèses de planification recommandées afin que vous puissiez rapidement comprendre la prévision avant d'examiner les détails.

La section Tableau des prévisions présente la semaine, la région, le segment de clientèle, la référence historique, la demande prévue, l'estimation basse, l'estimation haute, l'hypothèse principale et la note de fiabilité. Elle est structurée de manière à ce que le tableau puisse être collé dans un document de planification ou un tableur.

La section Tendances compare les données réelles historiques aux prévisions, avec des mentions pour les semaines inhabituelles, la saisonnalité et les segments où les données sont trop fragmentaires pour être analysées avec certitude.

Computer a également appliqué un cadre de planification en quatre parties : planifier autour (segments disposant d'un historique suffisant et d'une tendance stable), surveiller de près (segments en croissance mais présentant une plus grande incertitude), enquêter en premier (segments touchés par des anomalies ou des données manquantes) et ne pas surinterpréter (segments à faible volume où les variations en pourcentage sont instables).

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Conseils

• Définissez ce que recouvre la demande : si votre équipe utilise une métrique spécifique, dites « prévoir les appels d'API », « prévoir les réservations », « prévoir le volume du support » ou « prévoir l'expansion des licences » au lieu de simplement « demande ».
• Ajoutez un contexte de planification : poursuivez avec « transforme ceci en recommandation d'effectifs » ou « résume la prévision pour la revue opérationnelle hebdomadaire ».
• Intégrez les événements connus : ajoutez des filtres ou un contexte tel que « exclure la semaine de panne », « tenir compte de la modification des prix de mars » ou « comparer avec la période des Fêtes de l'année dernière ».