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

Aperçu

Computer peut utiliser des données historiques provenant d'outils tels que Snowflake pour créer une prévision de la demande pratique par région, par segment ou par gamme de produits. Il gère le 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 opérationnelles et de 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 à la main.

Résultat clé

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

La section Résumé fournit un tableau de bord indiquant la demande prévue, les régions à plus forte croissance, 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 Tendance compare les valeurs réelles historiques avec les prévisions, avec des mises en avant pour les semaines inhabituelles, la saisonnalité et les segments où les données sont trop éparses pour être lues avec certitude.

Computer a également appliqué un cadre de planification en quatre parties : planifier en priorité (segments disposant d'un historique suffisant et d'une tendance stable), surveiller de près (segments en croissance mais présentant une incertitude plus large), 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 volatiles).

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Conseils

• Définissez ce que signifie la demande : si votre équipe utilise une métrique spécifique, dites "prévoir les appels API", "prévoir les réservations", "prévoir le volume du support" ou "prévoir l'expansion des postes" au lieu de simplement "demande".
• Ajoutez un contexte de planification : poursuivez avec "transforme ceci en recommandation de dotation en personnel" ou "résume la prévision pour la revue opérationnelle hebdomadaire".
• Intégrez les événements connus : ajoutez des filtres ou du contexte tels que "exclure la semaine de panne", "tenir compte du changement de prix de mars" ou "comparer avec la période de vacances de l'année dernière".