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数据驱动企业的技术见解

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什么 - 如果业务计划模拟其预测性最佳

正在模拟及时和准确的业务场景可以是预测战略举措的性能,陷阱和益处的基本竞争武器。

“如果?”也许是一个更为重要的,并且在某种程度上,大胆的游戏它,运营,物流和商业经理可以发挥。当今公司的表现很大程度上是一个可靠地猜测明天会发生的事情的产物。

了解未来在对现有流程的评估和实施新技术以评估升级并实施这些变化的实际结果方面也很有用。并播放所有这些 - 如果场景,现在已经有了强大的分析工具和方法包括在业务中的规划模拟,在他们使用的情况下使猜测更少大胆,但就像至关重要。

预测是远远不够的

在许多行业中,设想明天世界的实践可能很长期被召唤预测——根据今年的实际数据,并掺入一些新的假设因素,预测明年的数字。例如,“什么可以销售到达如果我们增加我们的营销预算N美元?如果我们实施新的立交性生产模型,我们可以减少库存可以减少多少钱?“

预测有其位置但是它却存在固有的线性,即根植于公司当前模型中众所周知的参数。预测的整个概念本质上是增量的,寻找安全的地方来推动现状,在那里它可以被推动。

但现代企业的复杂性使得这种技术效力不如与合作伙伴公司的关系变得更加复杂,更相互依存和数据更多的季节和交织在一起。时间现在是捕获现状的准确快照的最大因素,而技术奇怪的是比合作伙伴公司之间的通信的加速度更像是更多的障碍。

模拟现在供货商预测。如今,复杂的模型可能是完全非线性的。例如,在此刻略有中断,短缺或慢措施造成的蝴蝶效应可以迅速振荡成严重的性能下滑。业务运营有效模型性能模拟——构建和使用比仅仅预测要复杂得多——是当今的关键任务工具。

商业运营的内部模拟 - 具有复杂性和昂贵的建模和数据支持要求 - 足够坚韧。但如何规划模拟如何扩展到企业之外并包含世界IT服务?

合作伙伴在模拟

随着更多公司进入合作伙伴关系,运行仿真模型所需的数据不再在内部提供,而是从合作公司提供。可以在明天的现状项目的模拟 - 以及可能的方法和技术变化的影响 - 不能完全从家庭基地燃料;它们需要来自外部合作系统的关键输入。并且,越来越多地,该投入的保质期随着越来越多的时间缩小,随着公司外部的这些数字的可靠性而降低。

如果一个商业模式需要新的数据现在要馈送计划仿真,那么合作伙伴关系公司的数字也可能来自模拟。那么,如何在同步中保持这些模拟?

答案很简单,实践解决方案也是如此。伙伴关系公司在供应链关系等领域,医疗保健联盟金融行业联盟可以一起模拟他们共同的过程。他们可以一起重建他们的世界,一起学习如何改进他们的流程,加强他们的关系,优化他们的集体绩效。

在短时间前,这种集成水平不会是可能的或非常昂贵且耗时的。它现在可以为合作公司创建详细,精细调整的集体活动模拟预测和补救目的,使用云技术方便,易于使用,随时可用。这只是与合作伙伴一起讨论的所有内容并拉动触发器。

启动规划模拟

我们将使用Microsoft作为我们的示例仅仅因为其大多数术语通常已知:共享Azure实例托管模拟资源。来自合作云和系统的数据通过数据出厂进入可配置的管道系统。它存放在数据湖中,它坐在加工群集 - 由火花或Hadoop提供动力 - 并且可以装入数据砖。

这些砖块是可以访问,重新准备和以其他方式进入各种型号的结构,所有这些都可以在SQL,Scala中操纵,Python或者r.换句话说,参与合作伙伴可以用他们的选择语言编写它们的模拟部分。

参与者每个人都在笔记本电脑中保持代码,笔记本电脑可以调用其他笔记本来执行复杂的进程。再次,如果笔记本之间的语言不同,这无关紧要。然后可以在公共平台上构建大规模模拟,根据外部源的需要绘制数据;语言可以混合和匹配。最后,报告平台可以直接挖掘到数据湖中。

我们不需要单独拿微软作为例子。数据砖块不需要在Azure中部署;其他一些云平台也有类似的功能和用户友好性,包括Amazon EMR、Domino Data Science Platform和H2O。ai高级分析平台。

共享仿真资源的能力是策略计划可以重塑行业的优势。有一次,该技术不仅可用,而且它也比模拟本身更复杂和更低昂贵。所以现在是有竞争力的企业考虑采取规划仿真路线的时间。

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