Anhand der Informationen in diesem Abschnitt können Sie Probleme im Zusammenhang mit IPM Insights beheben.
Gilt für
Enterprise Profitability and Cost Management, Financial Consolidation and Close, FreeForm, Planning (alle Anwendungstypen), Sales Planning, Strategische Personalplanung und Tax Reporting.Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Lesen Sie die folgenden häufig gestellten Fragen, um festzustellen, ob diese Ihr Problem lösen:
Benötigt die IPM Insights-Funktionalität den Hybridmodus?
Ja, der Hybridmodus muss aktiviert sein, damit IPM Insights funktioniert.
Kann IPM Insights für vorhandene Anwendungen oder nur für neue Anwendungen eingerichtet werden?
IPM Insights kann für vorhandene Anwendungen eingerichtet werden.
Funktioniert IPM Insights mit ASO- und BSO-Cubes?
Ja, IPM Insights funktioniert mit ASO- und BSO-Cubes.
Ist die automatische Vorhersage für die Generierung von Insights erforderlich?
Nein. Sie können auch Vorhersagen aus externen Systemen verwenden, um Vorhersageinsights zu generieren. Mit der "Bring Your Own ML"-Funktion können Sie ein Modell für maschinelles Lernen trainieren, um die Zahlen vorherzusagen, die als Grundlage für Vorhersageinsights verwendet werden können.
Wird die Sicherheit bei IPM Insights berücksichtigt?
Bei IPM Insights wird die Sicherheit auf Element- und auf Zellenebene berücksichtigt. Somit sehen Planer nur Insights für Datensegmente, auf die sie Zugriff haben. Beachten Sie dabei jedoch, dass Insights nicht für einen Benutzer generiert werden, wenn die Sicherheit auf Zellenebene in Year/Period-Dimensionen definiert wurde.
Ja, Sie können übergeordnete Elemente in einer Insightjobkonfiguration auswählen. Wenn die übergeordneten Elemente zum Typ Dynamische Berechnung gehören, sind zusätzliche Schritte erforderlich, um Insights zu generieren. Informationen hierzu finden Sie unter Elemente mit dynamischer Berechnung in Insights und Predictive Planning, der automatischen Vorhersage und erweiterten Vorhersagen verwenden.
Können Insights nur für Werte (z.B. $) oder auch für Einheiten konfiguriert werden?
Sie können Insights für jede Kennzahl oder jedes Konto konfigurieren: Wert oder Einheiten.
Best Practices
Prüfen Sie, ob die folgenden Best Practices Ihr Problem lösen:
Historische Daten: Je mehr historische Daten vorliegen, desto genauer sind Vorhersageergebnisse. Es muss mindestens die zweifache Menge historischer Daten im Vergleich zur Anzahl der Vorhersageperioden vorliegen. Beispiel: Um eine Vorhersage für die nächsten 12 Monate zu treffen, benötigen Sie vergangene Daten von mindestens 24 Monaten. Wenn zum Zeitpunkt der Vorhersage nicht genügend historische Daten verfügbar sind, wird eine Warnung angezeigt. Als Best Practice sollten Sie alle historischen Daten in einem ASO-Cube beibehalten und diesen Cube zur Analyse verwenden. Die Datenqualität ist der wichtigste Aspekt: Daten von guter Qualität können gute Insights und Vorhersagen liefern.
Zeitgranularität: Erstellen Sie beim Erstellen eines Insightjobs die niedrigstmögliche Ebene von Periodenelementen, damit die größte Menge an historischen Daten verwendet werden kann.
Insightschwellenwerte für verschiedene Kennzahlen: Die empfohlene Kennzahl für Abweichung ist Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE), eine relative/prozentuale Kennzahl. Oracle empfiehlt 10% als empfohlenen Schwellenwert. Das ist jedoch nur eine Empfehlung. Der am besten geeignete Schwellenwert variiert je nach der historischen Prognoseperformance.
Bei der Anomalieerkennung wird die Methode Z-Score empfohlen und der Schwellenwert "3".
Historische Prognose: Für Insights für Prognoseabweichung und -bias benötigen Sie historische Prognosezahlen, die nicht um Istwerte angepasst wurden. Sobald sie mit Istwerten angepasst wurden, wird möglicherweise keine Abweichung zwischen Istwerten und Prognose angezeigt.
Datenspeicher für Insights: Insights erfordern große Mengen an historischen Ist- und Prognosedaten. Sie sollten diese Daten in einem ASO-Cube speichern, insbesondere für Insights für Anomalien und Prognosebias.