이 섹션의 정보를 사용하여 IPM Insights와 관련된 이슈를 해결합니다.
적용 대상
Enterprise Profitability and Cost Management, Financial Consolidation and Close, FreeForm, Planning(모든 애플리케이션 유형), Sales Planning, Strategic Workforce Planning 및 Tax ReportingFAQ(자주 묻는 질문)
이러한 자주 묻는 질문을 검토하여 이슈가 해결되는지 확인합니다.
IPM Insights 기능에 하이브리드 모드가 필요합니까?
예. IPM Insights 기능이 작동하려면 하이브리드 모드를 사용으로 설정해야 합니다.
IPM Insights를 기존 애플리케이션에 설정할 수 있습니까, 아니면 새 애플리케이션에 대해서만 사용할 수 있습니까?
기존 애플리케이션에서 IPM Insights를 설정할 수 있습니다.
IPM Insights 기능은 ASO 및 BSO 큐브에서 작동합니까?
예. IPM Insights 기능은 ASO 및 BSO 큐브에서 작동합니다.
인사이트를 생성하려면 자동 예측이 필요합니까?
아니요. 외부 시스템의 예측을 사용하여 예측 인사이트를 생성할 수도 있습니다. Bring Your Own ML 기능을 사용하면 머신 러닝 모델을 학습시켜 수치를 예측할 수 있으며, 예측 인사이트의 기반으로 사용할 수 있습니다.
IPM Insights는 보안을 준수합니까?
IPM Insights는 멤버 레벨 보안과 셀 레벨 보안을 모두 준수하므로, 플래너는 자신이 액세스 권한을 가진 데이터 슬라이스에 대한 인사이트만 확인할 수 있습니다. 그러나 연도/기간 차원에 셀 레벨 보안이 정의된 경우에는 사용자를 위한 인사이트가 생성되지 않습니다.
예. 인사이트 작업 구성에서 상위 멤버를 선택할 수 있습니다. 상위 멤버가 동적 계산인 경우 인사이트를 생성하는 데 필요한 추가 단계가 있습니다. Insights 및 Predictive Planning, 자동 예측 및 고급 예측에서 동적 계산 멤버 사용을 참조하십시오.
값(예: $)에 대해서만 인사이트를 구성할 수 있습니까, 아니면 단위에 대해 구성할 수 있습니까?
모든 측정항목 또는 계정(값 또는 단위)에 대한 인사이트를 구성할 수 있습니다.
모범 사례
다음 모범 사례를 검토하여 이슈가 해결되는지 확인합니다.
과거 데이터: 보유한 과거 데이터가 많을수록 예측 결과가 더 정확합니다. 예측 기간 수보다 2배 이상의 과거 데이터 양이 있어야 합니다. 예를 들어 향후 12개월을 예측하려면 24개월 이상의 과거 데이터가 있어야 합니다. 예측 시 사용가능한 과거 데이터가 부족하면 경고가 표시됩니다. 모범 사례로, 모든 과거 데이터를 ASO 큐브에 유지하고 해당 큐브를 분석에 사용합니다. 데이터 품질이 가장 중요한 요소입니다. 양질의 데이터는 우수한 인사이트와 예측을 산출할 수 있습니다.
시간 단위: 인사이트 작업을 생성할 때 가능한 가장 낮은 기간 멤버 레벨을 생성하여 가장 많은 양의 과거 데이터를 사용할 수 있습니다.
다양한 메트릭에 대한 인사이트 임계값: 편차에 권장되는 메트릭은 상대/퍼센트 기반 메트릭인 MAPE(평균 절대 퍼센트 오차)입니다. Oracle은 제안된 임계값으로 10%를 권장합니다. 하지만 이는 권장 사항일 뿐입니다. 가장 적절한 임계값은 과거 예측 성능에 따라 달라집니다.
이상 징후 감지의 경우 권장되는 방법은 Z-score 방식이며 권장되는 임계값은 3입니다.
과거 예측: 예측 차이 및 편향 인사이트의 경우 실제 값에 대해 조정되지 않은 과거 예측 수치가 있어야 합니다. 일단 실제 값으로 조정되면 실제 값과 예측 값 간의 차이가 표시되지 않을 수 있습니다.
인사이트를 위한 데이터 저장영역: 인사이트를 도출하려면 대량의 과거 실제 데이터 및 예측 데이터가 필요합니다. 특히 이상 징후 및 예측 편향 인사이트의 경우 이 데이터를 ASO 큐브에 저장하는 것이 좋습니다.