كيفية استخدام البيانات المرجعية في Jumpstart بناء نماذج البيانات

في لوجيليتي ، نعتقد أن استخدام البيانات المرجعية للسوق أكثر صحة من الناحية الإحصائية من الاعتماد على البيانات التاريخية من عميل واحد. نعم ، هذه البيانات مريحة لأنها تتوافق مع الأرقام المحاسبية. ومع ذلك ، فمن المضلل عندما تحاول التنبؤ بما ستنفقه في الفترة المقبلة. البيانات التاريخية / بيانات الشركة تخضع لما يلي: 

• عدم وجود عمق إحصائي - أقل من 20 نقطة بيانات لأي تكلفة معينة 
• المخالفات المحاسبية - الشحنات والمدفوعات التي يتم خصمها أو تعديلها في وقت لاحق من العام 
• تحيز الشراء - حمولات الشاحنات أو الشحنات التي جعلت الظروف مواتية مثل توفر شاحنة أو فرصة لإعادة الشحن 

ولكن الأهم من ذلك كله ، أن بناء نموذج بيانات من البداية يستغرق وقتًا طويلاً. 

نعتقد أن المستخدمين يجب أن يكونوا قادرين على تحقيق النتائج على الفور وأن يكونوا قادرين على قياس نموذج مقابل تكاليفهم المعروفة. فكر في البيانات المرجعية الخاصة بتحسين الشبكة على أنها تعريفة يمكنك تعديلها لتلائم سلوك أعمالك. 

يأتي حل تحسين الشبكة من Logility محملاً بما يلي: 

• معدلات حمولة الشاحنة 
• معدلات LTL 
• أسعار الطرود 
• معدلات متعددة الوسائط 
• معدلات العمالة 
• معدلات الإيجار 
• و اكثر 

يسلط Nathanael Powrie ، نائب الرئيس التنفيذي لتحليلات البيانات في شركة استشارات سلسلة التوريد Maine Pointe ، الضوء على قيمة البيانات المرجعية المتاحة في تحسين شبكة Logility: 

استمع إلى نثنائيل يناقش كيف يقود حل تحسين الشبكة من Logility قرارات سلسلة التوريد بشكل أسرع وأفضل. 

احصل على وقت أسرع للقيمة مع تحسين الشبكة 

حل تحسين شبكة Logility يدعم قادة سلسلة التوريد اليوم لطرح الأسئلة والإجابة عليها التي تقلل من تعقيدات تصميم سلسلة التوريد ، وتزيد من الكفاءات وتساعد على تسريع عملية صنع القرار الواثق.