Tecnica analitica che utilizza dati di vendita storici, tendenze di mercato e stagionalità per prevedere la domanda futura e ottimizzare l'inventario e l'allocazione delle risorse
Utilizza analisi di serie temporali, modelli di regressione, algoritmi di apprendimento automatico (ARIMA, Prophet, reti neurali LSTM) e metodi di inferenza causale che incorporano promozioni, festività, previsioni meteorologiche e indicatori economici come elementi predittivi.
I vantaggi includono la riduzione di rotture di stock e situazioni di eccesso di scorte, un migliore flusso di cassa grazie all'ottimizzazione del capitale circolante, una maggiore soddisfazione del cliente, soddisfacendo la domanda in modo affidabile e una pianificazione strategica della capacità produttiva e distributiva.
Le sfide includono la gestione della volatilità della domanda, le previsioni di nuovi prodotti senza dati storici, l'integrazione di segnali di mercato in tempo reale e il bilanciamento della granularità dell'accuratezza delle previsioni (a livello di SKU vs a livello di categoria) con la complessità computazionale.
Che cos'è la previsione della domanda?
La previsione della domanda è il processo di proiezione della domanda dei consumatori (che equivale alle entrate future). Nello specifico, prevede l'assortimento di prodotti che i consumatori acquisteranno, utilizzando dati quantitativi e qualitativi.
L'indisponibilità di un prodotto nel momento in cui i consumatori lo richiedono è un problema che può costare molto caro ai rivenditori. Una previsione della domanda inaccurata porta le aziende a mettere a scaffale i prodotti sbagliati o, eventualità ancora più grave, a esaurire le scorte nei punti vendita.
In che modo Lakehouse for Retail consente la previsione della domanda?
Lakehouse for Retail consente di accedere ai dati in tempo reale. L'abbandono di un modello basato su accesso, analisi ed elaborazione orientati al batch a favore di dati "always-on" rende possibili decisioni e iniziative di business intelligence in tempo reale. Il lakehouse utilizza tecnologie che includono Delta, DLT, Autoloader e Photon per consentire alle organizzazioni di utilizzare i dati in tempo reale a supporto di decisioni.
Lakehouse for Retail supporta anche i job più grandi a intervalli quasi in tempo reale. I nostri clienti caricano nel lakehouse quasi 400 milioni di eventi al giorno dai log delle transazioni a intervalli di 15 secondi. A causa dell'interruzione delle attività di reporting e analisi che si verifica durante l'elaborazione dei dati, la maggior parte dei clienti del settore retail carica i dati nel proprio data warehouse durante un batch notturno. Alcune aziende caricano i dati addirittura con cadenza settimanale o mensile.
Un'architettura lakehouse event-driven fornisce un metodo più semplice per l'inserimento e l'elaborazione di dati batch e streaming rispetto agli approcci legacy, come le architetture Lambda. Questa architettura gestisce l'acquisizione dei dati di modifica e garantisce la conformità ACID delle transazioni.
DLT semplifica la creazione di pipeline di dati e integra automaticamente la derivazione dei dati per agevolare la gestione continua.
Il Lakehouse consente di inserire i dati in tempo reale e di eseguire analisi sui flussi di dati. Con i data warehouse è necessario estrarre, trasformare, caricare ed estrarre nuovamente i dati dal warehouse prima di poter eseguire qualsiasi analisi.
Photon offre prestazioni di query ineguagliabili, consentendo agli utenti di interrogare anche i set di dati più grandi per prendere decisioni informate in tempo reale negli strumenti di BI.
Quali sorgenti di dati sono necessarie per un'accurata previsione della domanda?
La previsione della domanda è parte integrante della fornitura di prodotti ai consumatori. Per consegnare con successo i prodotti ai consumatori, i rivenditori devono collaborare con i produttori nei seguenti processi operativi e casi d'uso: pianificazione delle vendite e delle attività operative (S&OP), ottimizzazione della supply chain, controllo e ottimizzazione dell'inventario e programmazione della produzione. I dati che alimentano i modelli di previsione della domanda provengono da diverse fonti, inclusi:
Punto vendita. La transazione di vendita avviene sotto forma di dati strutturati in tempo reale
Domanda storica. La domanda storica può essere contenuta nei sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (SAP) e di solito è strutturata in formato batch
Dati esterni. I feed dei social network, le notizie e le informazioni sui concorrenti sono solitamente in un formato non strutturato e in tempo reale.
Click-stream. Dati semi-strutturati in tempo reale
Dati esterni. Anche il tempo atmosferico può incidere sulla domanda (si pensi a un tornado o a un uragano)
