Kereslet előrejelzése múltbeli adatközpont-adatok alapján

Áttekintés

A Computer felhasználhatja az olyan eszközökből származó történelmi adatokat, mint a Snowflake, hogy gyakorlatias keresletelőrejelzést készítsen régiók, szegmensek vagy termékcsaládok szerint. Elvégzi az elemzési munkát, például megkeresi a releváns keresleti mutatót, lekéri a legfrissebb előzményeket, azonosítja a szezonalitást vagy az anomáliákat, és összefoglalja a feltételezéseket, így az operációs és tervezési csapatok egy első körös előrejelzést kapnak, amelyet áttekinthetnek ahelyett, hogy ki kellene exportálniuk az adatközpont adatait egy táblázatba, és kézzel újra kellene építeniük ugyanezt az elemzést.

Főbb kimenetek

A Computer egy nyolc hetes keresletelőrejelzést készített heti becslésekkel régiónként és vevőszegmensenként, az adatközpont elmúlt 12 hónapos előzményei alapján.

Az Összegzés szakasz egy irányítópultot biztosít a várt kereslettel, a leggyorsabban növekvő régiókkal, a csökkenő vagy bizonytalan keresletű szegmensekkel, az ismert anomáliákkal és az ajánlott tervezési feltételezésekkel, így a részletek áttekintése előtt gyorsan megértheti az előrejelzést.

Az Előrejelzési táblázat szakasz bemutatja a hetet, a régiót, a vevőszegmenst, a történelmi bázisvonalat, az előrejelzett keresletet, az alacsony becslést, a magas becslést, a fő feltételezést és a megbízhatósági megjegyzést. Úgy van felépítve, hogy a táblázat beilleszthető legyen egy tervezési dokumentumba vagy táblázatkezelőbe.

Az Trend szakasz összehasonlítja a múltbeli tényadatokat az előrejelzéssel, kiemelve a szokatlan hetet, a szezonalitást, valamint azokat a szegmenseket, ahol az adatok túl hiányosak a magabiztos értelmezéshez.

A Computer egy négyrészes tervezési keretrendszert is alkalmazott: tervezés e köré (megfelelő előzménnyel és stabil trenddel rendelkező szegmensek), szoros figyelemmel kísérés (növekedést mutató, de nagyobb bizonytalanságú szegmensek), először kivizsgálandó (anomáliákkal vagy hiányzó adatokkal érintett szegmensek), valamint túlértékelés kerülése (alacsony volumenű szegmensek, ahol a százalékos változások zajosak).

Nagyítás

Nagyítás

Tippek

• Határozza meg, mit jelent a kereslet: Ha a csapata specifikus mutatót használ, használja a „„forecast API calls””, „„forecast bookings””, „„forecast support volume”” vagy „„forecast seat expansion”” kifejezéseket a egyszerű „„demand”” helyett.
• Egészítse ki tervezési kontextussal: Kövesse ezt olyan kérésekkel, mint „„alakítsd ezt személyzeti javaslattá”” vagy „„foglald össze az előrejelzést a heti operatív áttekintéshez””.
• Építsen be ismert eseményeket: Adjon hozzá szűrőket vagy kontextust, például „„hagyja ki a leállási hetet””, „„vegye figyelembe a márciusi ármódosítást”” vagy „„hasonlítsa össze a tavalyi ünnepi időszakkal””.