Kako uporabiti referenčne podatke za hiter začetek gradnje podatkovnih modelov

/

Kako uporabiti referenčne podatke za hiter začetek gradnje podatkovnih modelov

Pri Logility verjamemo, da je uporaba tržnih referenčnih podatkov bolj statistično zanesljiva kot zanašanje na pretekle podatke ene stranke. Da, ti podatki so tolažilni, ker se ujemajo z računovodskimi številkami. Zavajajoče pa je, ko poskušate napovedati, kaj boste porabili v naslednjem obdobju. Za zgodovinske podatke/podatke o podjetju veljajo:

Pomanjkanje statistične globine – manj kot 20 podatkovnih točk za kateri koli strošek
Računovodske nepravilnosti — pošiljke in plačila, ki so znižana ali ponovno prilagojena pozneje v letu
Pristranskost pri nakupu – polni tovornjaki ali pošiljke, ki so ustvarile ugodne pogoje, kot je razpoložljiv tovornjak ali možnost povratnega prevoza

Predvsem pa izgradnja podatkovnega modela iz nič zahteva čas – veliko časa.

Menimo, da bi morali biti uporabniki sposobni takoj ustvariti rezultate in primerjati model z znanimi stroški. Zamislite si naše referenčne podatke o optimizaciji omrežja kot tarifo, ki jo lahko prilagodite vedenju vašega podjetja.

Rešitev za optimizacijo omrežja Logility je opremljena z:

Stopnje tovora
stopnje LTL
Paketne cene
Intermodalne cene
Stopnje dela
Najemnine
In še več

Nathanael Powrie, EVP podatkovne analitike pri svetovalnem podjetju za dobavno verigo Maine Pointe, poudarja vrednost referenčnih podatkov, ki so na voljo pri optimizaciji omrežja Logility:

»Platforma ima vnaprej naložene referenčne nize podatkov o prevozu, skladišču in stroških dela, ki predstavljajo točna zgodovinska povprečja in zagotavljajo najboljši pokazatelj relativnih cen za naše scenarije, je sprememba igre.«

Poslušajte Nathanaelovo razpravo o tem, kako Logilityjeva rešitev za optimizacijo omrežja omogoča hitrejše in boljše odločitve v dobavni verigi.

[Vgrajeni vsebina]

Pridobite hitrejši čas do vrednosti z optimizacijo omrežja

Logilityjeva rešitev za optimizacijo omrežja podpira današnje vodilne v dobavni verigi pri postavljanju in odgovarjanju na vprašanja, ki zmanjšujejo kompleksnost načrtovanja dobavne verige, povečujejo učinkovitost in pomagajo pospešiti samozavestno odločanje.