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:
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。
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。
Figure 15-1 予測および偏向インサイト
Figure 15-2 予測インサイト
Figure 15-3 異常インサイト
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この概要では、インサイトを紹介します。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。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。それらのインサイトを評価し、それに対してアクションを実行できます。 |