IPMインサイトについて

IPMインサイトは、マルチディメンショナル・プランニングおよび予測のユースケースに最適化されたデータ・サイエンスにより、財務および運用ユーザーを支援します。

IPMインサイトは、過去のデータと予測データを分析し、自力では発見できなかった可能性のあるデータのパターンおよびインサイトを見つけるために役立ちます。インサイトは、トレンド、異常、予測偏向または差異である可能性があります。IPMインサイトを使用すると、プランニング・プロセスのインサイト検出フェーズがデータ・サイエンスおよび財務パターン認識によって自動化され、予測の有効性が向上します。IPMインサイトを使用すると、任意の勘定科目のデータを分析および探索できます。IPMインサイトは、大量のマルチディメンショナル・データの処理を自動化するため、新しい実績がシステムに取り込まれると、データのパターンまたは隠れた相関をすばやく検出し、レポートを合理化し、予測を向上させ、意思決定を強化します。分析に費やす時間が減ることで全体的なプランニング・プロセスの時間を節約できます。

IPMインサイトは次の利点を提供します:

• データ分析にかかる時間を削減します。
• 隠れた偏向を最小化します。
• 予測の精度および信頼性を向上させ、情報に基づいた意思決定により予測の有効性を高めます。
• 同僚とのコラボレーションを促進します。
• トレンドの早期検出と戦略的な意思決定の強化に役立ちます。

IPMインサイトは、履歴データと予測データの両方を使用して、次の3つのタイプのインサイトを提供します:

• 予測差異および予測偏向インサイトは、プランナが履歴データの分析によって送信した予測の隠れた偏向を明らかにします。このタイプのインサイトは、予測と実績などの2つの履歴シナリオ間の差異または偏向を測定し、現在の予測に関連付けられたリスクのパーセンテージを計算します。

  予測差異は、プランナが送信した予測のレベルの精度を示します。予測偏向は、予測エラーの方向の傾向を示します。たとえば、実績を上回って予測する傾向は過大予測偏向と呼ばれ、実績を下回って予測する傾向は過少予測偏向と呼ばれます。

  IPMインサイトは、差異またはリスクのいずれかが指定されたしきい値を超えると、インサイトをトリガーします。

• 予測インサイトは、予測を予測値と比較して大幅な偏差を発見するために役立ちます。このタイプのインサイトは、予測とコンピュータ生成予測などの2つの将来のシナリオ間の差異を探し、リスク(ターゲット予測を達成するリスクなど)の測度を計算できます。

  プランナの予測とマシン生成予測を比較することにより、予測インサイトは差異と隠れた偏向の存在(プランナの過大予測または過少予測の傾向)を測定します。

  IPMインサイトは、差異または偏向のいずれかが指定されたしきい値を超えると、インサイトをトリガーします。

• 異常インサイトは、予期した結果から外れるデータの異常なパターンを検出します。このタイプのインサイトは、他の値と大きく異なる外れ値を検出します。たとえば、実績が基本レベルと比較して突然変動していたり、実績データが欠落している場合などです。

  異常は、主要なビジネス・アクションに起因する場合もあれば、隠れたトレンドに関する貴重な情報が含まれる場合もあります。

  また、履歴データの異常は、過去にデータの急増や減少につながったイベントに起因する場合があります。過去の急増や減少も将来の予測に反映されるように、予測中にこれらの急増や減少を考慮することを選択できます。

  IPMインサイトは、外れ値測度が指定されたしきい値を超えると、インサイトをトリガーします。

IPMインサイトの使用を開始するには、管理者はインサイトを構成して実行し、定期的に実行するようにスケジュールできます。

プランナは、ダッシュボードでインサイトを確認および分析し、予測を改善するために適切なアクションを実行できます。