预测分析和未来的消费管理

2017-05-27
标签: 预测分析   

  试想一下,你坐在公司总部得到一个通知,一个买家想要在你爱达荷州博伊西分厂为保修期内的机器购买备件。你被告知因为买方指定购买的部分所在的公司不在保修计划内。因为你在订购前做了标记,所以你能通知买方通过适当的渠道而避免额外的成本。

预测分析和未来的消费管理

  场景2: 一位新任管理员在一家不是首选供应商的公司定购办公用品。订单自动传到有最佳折扣的供应商那里,而管理员收到了这一改变的提醒。

  场景3: 你为瓦楞纸箱的定价与42 #Kraft指数绑定, 而以往季度的改变反映当前市场状况。你的订单系统的价格每个季度使用最近的指标数据自动更新, 并提供基于趋势一年预测。它还会自动检查供应商的发票,确保收费合理,并退回任何基于当前索引信息反映错误定价的任何发票,。

  场景4: 你的公司最近收购了一家分销螺母和螺栓的公司。你们把这个购买部门的订单分类为“直接材料”,而把原来业务的订单分为“MRO”

  所有这些场景说明用预测分析(和良好的数据) 可以做到的事情。预测分析是企业的未来, 未来就是现在。当我写这个博客时, 制药公司正在开发可以进入药丸的芯片用以监控患者的情况。数据将被传送到你胳膊上的一个补丁,然后播放给医生。医生可以实时监控你的情况, 捕捉你身体行为的趋势, 在潜在问题出现之前纠正它们。

  保险公司正在使用预测分析来确定覆盖人口的成本,并基于他们接触到的知道将会发生的类型调整他们的保费。

  美国政府试图将地方、州和联邦级别系统化,与医疗服务提供者和监狱一起通过寻找系统中反复出现的个体行为模式更好的预测和防止灾难性事件, 如大规模枪击事件。

  “预测分析”成为一种产业正在经历爆炸式增长,未来将会是所有软件工具, 操作系统和电子设备的基础。其增长速度与能实现的预测分析结果是惊人的。所以除了在战略采购和消费管理上使用这些工具做肤浅的推测,你为什么不听听别的事情?

  可能是因为大多数公司仍在试图想出在他们的数据中如何添加UN分类代码。

  在大多数情况下,采购、财务、以及其他机构在要买的东西上(相对应要卖的东西)未能理解正确系统的重要性。进一步说, 我们的行业也未能在如何看待数据,用它能做什么上制定出真正的最佳实践。花立方体、供应商分析和UN类别不会帮助驱动决策, 因为他们只是回顾过去, 却没有洞悉未来。信息很快就会过时, 不能持续的更新和实时访问变化, 它就会变得无关紧要, 导致我们错误的决定和人工处理

  很明显,预测分析的能力可以用来帮助供应链和战略采购部门为内部(和外部)客户提高价值。直到我们这个行业明确应该捕获哪类数据以及如何使用它, 我们才能让这些工具能够真正帮助我们。


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