How To Use Reference Data To Jumpstart Building Data Models

Kuidas kasutada viiteandmeid andmemudelite loomise kiirkäivitamiseks

/

Kuidas kasutada viiteandmeid andmemudelite loomise kiirkäivitamiseks

Logiilitys usume, et turu võrdlusandmete kasutamine on statistiliselt usaldusväärsem kui ühe kliendi ajaloolistele andmetele tuginemine. Jah, need andmed on lohutavad selle poolest, et ühitavad tagasi raamatupidamisnumbritega. See on aga eksitav, kui üritate ennustada, mida järgmisel perioodil kulutate. Ajalooliste/ettevõtteandmete suhtes kohaldatakse:

Statistilise sügavuse puudumine – vähem kui 20 andmepunkti mis tahes kulu kohta
Raamatupidamise ebakorrapärasused — saadetised ja maksed, mida diskonteeritakse või korrigeeritakse hiljem aasta jooksul
Ostu kallutatus – veoautokoormad või saadetised, mis muutsid tingimused soodsaks, näiteks vaba veok või tagasiveo võimalus

Kuid ennekõike võtab andmemudeli nullist loomine aega – palju aega.

Usume, et kasutajad peaksid suutma kohe tulemusi luua ja mudelit oma teadaolevate kuludega võrrelda. Mõelge meie võrgu optimeerimise viiteandmetele kui tariifile, mida saate kohandada vastavalt oma ettevõtte käitumisele.

Logiility võrgu optimeerimise lahendus on varustatud:

Veoautode laadimise hinnad
LTL kursid
Pakkide hinnad
Intermodaalsed hinnad
Tööjõu määrad
Üürimäärad
Ja veel

Tarneahela konsultatsioonifirma Maine Pointe andmeanalüütika EVP Nathanael Powrie rõhutab Logility võrgu optimeerimisel saadaolevate võrdlusandmete väärtust:

"See muudab mängu, kui platvormile on eellaaditud transpordi-, lao- ja tööjõukulude võrdlusandmed, mis esindavad täpseid ajaloolisi keskmisi, mis annavad meie stsenaariumide jaoks parima ülevaate suhtelistest hindadest."

Kuulake, kuidas Nathanael arutleb, kuidas Logility võrgu optimeerimise lahendus viib kiiremini ja paremate tarneahelaotsuste tegemiseni.

[Varjatud sisu]

Võrgu optimeerimise abil saate kiiremini väärtust teenida

Logiility võrgu optimeerimise lahendus toetab tänapäeva tarneahela juhte, et nad küsiksid ja vastaksid küsimustele, mis vähendavad tarneahela kavandamise keerukust, suurendavad tõhusust ja aitavad kiirendada enesekindlate otsuste tegemist.