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Data + AI Grundlagen

Was ist Bedarfsplanung?

Analytische Technik unter Verwendung historischer Verkaufsdaten, Markttrends und Saisonalität zur Prognose der zukünftigen Nachfrage und zur Optimierung der Lager- und Ressourcenzuweisung

von Databricks-Mitarbeiter

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  • Nutzt Zeitreihenanalysen, Regressionsmodelle, Algorithmen des maschinellen Lernens (ARIMA, Prophet, LSTM-Neuronale Netze) und Methoden der Kausalanalyse unter Einbeziehung von Werbeaktionen, Feiertagen, Wetterdaten und Wirtschaftsindikatoren als prädiktive Merkmale.
  • Zu den Vorteilen zählen weniger Fehlbestände und Überbestände, ein verbesserter Cashflow durch optimiertes Betriebskapital, eine höhere Kundenzufriedenheit durch zuverlässige Bedarfsdeckung sowie eine strategische Kapazitätsplanung für Produktion und Vertrieb.
  • Zu den Herausforderungen gehören der Umgang mit Nachfrageschwankungen, die Prognose neuer Produkte ohne historische Daten, die Einbeziehung von Echtzeit-Marktsignalen und die Balance zwischen Prognosegenauigkeit (Artikelnummer vs. Kategorie) und Rechenkomplexität.

Was ist Bedarfsplanung?

  • Bedarfsplanung ist der Prozess zur Vorhersage des Verbraucherbedarfs (entspricht dem zukünftigen Umsatz). Konkret geht es darum, anhand quantitativer und qualitativer Daten zu prognostizieren, welches Produktsortiment die Kunden kaufen werden.
  • Der Einzelhandel steht vor einem Billionen-Dollar-Problem, weil Produkte nicht zu dem Zeitpunkt verfügbar sind, zu dem die Verbraucher sie nachfragen. Eine schlechte Bedarfsplanung führt dazu, dass Unternehmen das falsche Produkt ins Regal stellen oder – was noch schlimmer ist – dass die Lagerbestände in den Geschäften nicht ausreichen.

Wie kann Lakehouse für den Einzelhandel die Bedarfsplanung unterstützen?

  • Lakehouse für den Einzelhandel ermöglicht den Echtzeit-Zugriff auf Daten. Zugriff, Analyse und Compute erfolgten bisher batchbasiert. Die Abkehr von diesem Ansatz ermöglicht, dass Daten immer verfügbar sind, was Entscheidungen in Echtzeit und Business Intelligence fördert. Das Lakehouse nutzt Technologien wie Delta, DLT, Autoloader und Photon, um Unternehmen die Bereitstellung von Daten für Echtzeitentscheidungen zu ermöglichen.
  • Lakehouse für den Einzelhandel unterstützt die größten Jobs nahezu in Echtzeit. Beispielsweise generieren Kunden fast 400 Mio. Ereignisse pro Tag aus Transaktionsprotokollsystemen, die mit 15-Sekunden-Intervallen arbeiten. Da Berichterstellung und Analyse infolge der Datenverarbeitung ständig unterbrochen würden, laden die meisten Kunden aus dem Handel ihre Daten in einem nächtlichen Batch in ihr Data Warehouse. Bei manchen Unternehmen erfolgt der Ladevorgang sogar nur wöchentlich oder gar monatlich.
  • Eine ereignisgesteuerte Lakehouse-Architektur stellt eine einfachere Methode zur Erfassung und Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten dar als herkömmliche Ansätze wie etwa Lambda-Architekturen. Eine solche Architektur verwaltet die Erfassung von Änderungsdaten und sorgt für ACID-Konformität der Transaktionen.
  • DLT vereinfacht das Anlegen von Datenpipelines und erstellt automatisch Data Lineages zur Unterstützung der laufenden Verwaltung.
  • Das Lakehouse ermöglicht die Aufnahme von Datenströmen in Echtzeit und sogar die Analyse von Streaming-Daten. Zur Durchführung von Analyseaufgaben erfordern Data Warehouses eine Extraktion, eine Transformation und das Laden sowie eine zusätzliche Extraktion aus dem Data Warehouse.
  • Photon bietet eine rekordverdächtige Abfrageleistung: Benutzer können selbst größte Datasets abfragen, um in BI-Tools Echtzeitentscheidungen zu treffen.
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Welche Datenquellen werden für eine erfolgreiche Bedarfsplanung benötigt?

  • Die Bedarfsplanung ist ein wesentlicher Bestandteil der Bereitstellung von Produkten für die Verbraucher. Um Verbrauchern Produkte erfolgreich an die Verbraucher zu liefern, müssen Einzelhändler bei folgenden operativen Prozessen und Anwendungsfällen mit den Herstellern zusammenarbeiten: Sales and Operations Planning (S&OP), Lieferkettenoptimierung, Bestandskontrolle und -optimierung sowie Produktionsplanung. Die Daten stammen aus mehreren Quellen, die in die Bedarfsplanungsmodelle einfließen, darunter:
    • Point of Sale: Die Vertriebstransaktion erfolgt in Form strukturierter Echtzeitdaten.
    • Historischer Bedarf: Der historische Bedarf kann in ERP-Systemen (SAP) gespeichert und normalerweise im Batch-Format strukturiert werden.
    • Externe Daten: Social-Media-Feeds, Nachrichten und Informationen liegen normalerweise in einem unstrukturierten Echtzeitformat vor.
    • Click-Stream: halbstrukturiert in Echtzeit.
    • Externe Daten: Auch das Wetter kann ein Faktor bei der Bestimmung des Bedarfs sein (denken Sie an Tornados oder Hurrikane).

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