Utilice la información de esta sección para resolver las incidencias relacionadas con IPM Insights.
Se aplica a
Enterprise Profitability and Cost Management, Financial Consolidation and Close, FreeForm, Planning (todos los tipos de aplicación), Sales Planning, Strategic Workforce Planning y Tax Reporting.Preguntas frecuentes
Revise estas preguntas frecuentes para ver si resuelven la incidencia:
¿Requiere la funcionalidad de IPM Insights el modo híbrido?
Sí, el modo híbrido debe estar activado para que la funcionalidad IPM Insights funcione.
¿Se puede configurar IPM Insights en aplicaciones existentes o solo está disponible para las nuevas aplicaciones?
IPM Insights se puede configurar en las aplicaciones existentes.
¿Funciona la funcionalidad IPM Insights con cubos de ASO y de BSO?
Sí, la funcionalidad IPM Insights funciona con cubos de ASO y de BSO.
¿Es necesaria la Predicción automática para generar análisis?
No. También puede utilizar predicciones de sistemas externos para generar análisis de predicción. Con la capacidad Traiga su propio ML, puede entrenar un modelo de machine learning para predecir los números, que se pueden utilizar como base de los análisis de predicción.
¿Mantiene IPM Insights la seguridad?
IPM Insights mantiene la seguridad del nivel de miembro y la seguridad de nivel del celda, por lo que los planificadores ven los análisis solo de los segmentos de datos a los que tienen acceso. Sin embargo, tenga en cuenta que los análisis no se generan para un usuario cuando la seguridad de nivel de celda se haya definido en las dimensiones Year/Period.
Sí, puede seleccionar miembros padre en una configuración de trabajo de análisis. Si los miembros padre son de Cálculo dinámico, se necesitan pasos adicionales para generar análisis. Consulte Uso de Miembros de cálculo dinámico en Insights y Planificación predictiva, Predicción automática y Predicciones avanzadas.
¿Es posible configurar análisis solo para valores (como $) o se puede configurar para unidades?
Lo análisis se pueden configurar para cualquier medida o cuenta (valor o unidades).
Mejores prácticas
Revise estas mejores prácticas para ver si resuelven la incidencia:
Datos históricos: los resultados de predicción son más precisos cuantos más datos históricos tenga. Debe haber al menos dos veces la cantidad de datos históricos como número de periodos de predicción. Por ejemplo, para realizar la predicción de 12 meses en el futuro, debe tener al menos 24 meses de datos de pasado. En el momento de la predicción, si no hay suficientes datos históricos disponibles, aparece una advertencia. Como mejor práctica, mantenga todos los datos históricos en un cubo de ASO y utilice este cubo para el análisis. La calidad de los datos es el aspecto más importante: los datos de buena calidad pueden generar análisis y predicciones óptimos.
Granularidad de tiempo: al crear un trabajo de análisis, cree el nivel más bajo posible de miembros de período para que se pueda utilizar la mayor cantidad de datos históricos.
Umbrales de análisis para diferentes métricas: la métrica recomendada para Desviación es Error porcentual absoluto medio (MAPE), que es una métrica relativa/basada en porcentaje. Oracle recomienda 10 % como valor de umbral sugerido. Sin embargo, esto es solo una recomendación. El valor de umbral más adecuado varía en función del rendimiento de la previsión histórica.
Para la detección de anomalías, la metodología recomendada es el método Puntuación Z, y el valor de umbral recomendado es 3.
Previsión histórica: para los análisis Tendencia y varianza de previsión, es importante que tenga números de previsión históricos que no se ajusten a los valores reales. Una vez ajustados con los valores reales, es posible que no vea una varianza entre los valores reales y la previsión.
Almacenamiento de datos para análisis: los análisis requieren grandes volúmenes de datos históricos reales y de previsión. Considere la posibilidad de almacenar estos datos en un cubo de ASO, especialmente para los análisis de anomalías y tendencias de previsión.