Sobre o IPM Insights

O IPM Insights capacita os usuários financeiros e operacionais com a ciência de dados otimizada para casos de uso de previsão e planejamento em várias dimensões.

O IPM Insights analisa dados passados e dados previstos, ajudando a identificar padrões e insights nos dados que talvez você não tenha encontrado por si só. Insights podem ser tendências, anomalias, bias de previsões ou variações. Com o IPM Insights, a fase de descoberta de insights do processo de planejamento é automatizada com a ciência de dados e o reconhecimento de padrões financeiros, melhorando a eficácia das previsões. Com o IPM Insights, você pode analisar e explorar dados em qualquer conta. O IPM Insights automatiza o processamento de grandes volumes de dados multidimensionais para que, à medida que novos valores reais entrem no site, você consiga detectar padrões em seus dados ou ocultar correlações, simplificando a geração de relatórios, melhorando a criação de previsões e fortalecendo a tomada de decisões. Você gasta menos tempo em análise, o que proporciona uma economia de tempo em todo o processo de planejamento.

O IPM Insights oferece os seguintes benefícios:

• Reduz o tempo gasto na análise de dados.
• Minimiza biases ocultos.
• Melhora a exatidão e a confiabilidade das previsões, melhorando a eficiência das previsões com um processo bem informado de tomada de decisões.
• Estimula a colaboração com seus colegas de trabalho.
• Ajuda a detectar tendências mais cedo para melhorar uma tomada de decisões estratégica.

O IPM Insights fornece três tipos de insights, usando dados históricos e previstos:

• Variação de previsão e insights de bias revela o bias oculto nas previsões enviadas pelos planejadores por meio da análise de dados históricos. Esse tipo de insight mede a variação ou o bias entre dois cenários de dados históricos, como Previsões e Valores Reais, e calcula o percentual de risco associado à previsão atual.

  A variação de previsão indica o nível de exatidão das previsões submetidas pelos planejadores. O bias de previsão indica a tendência de direção do erro de previsão. Por exemplo, uma tendência de previsão em excesso dos valores reais é denominada de bias de superprevisão; uma tendência de previsão abaixo dos valores reais é denominada bias de subprevisão.

  O IPM Insights aciona um insight quando a variação ou o risco cruza o limite especificado.

• Os Insights de previsão ajudam você a identificar desvios significativos em previsões, em comparação com os valores previstos. Esse tipo de insight procura variações entre dois cenários futuros, como previsões e predições geradas por computador, e pode calcular uma medida de risco, por exemplo, o risco de encontrar uma previsão-alvo.

  Por meio da comparação entre previsão de um planejador a uma predição gerada por máquina, os insights de predição medem a variação, bem como a presença de qualquer bias oculto (a tendência de um planejador em relação a uma superprevisão ou subprevisão).

  O IPM Insights aciona um insight quando a variação ou o bias cruza o limite especificado.

• Os insights de anomalias detectam padrões incomuns nos dados que desviam de resultados esperados. Esse tipo de insight detecta valores de outlier que variam bastante em relação a outros valores, por exemplo, uma volatilidade repentina nos valores reais comparados com o nível base ou dados de valores reais ausentes.

  As anomalias podem resultar de ações de negócios chave ou conter informações importantes sobre uma tendência oculta.

  Anomalias em dados históricos também pode se originar de eventos que historicamente provocaram picos ou quedas nos dados. Você pode optar por considerar esses picos ou quedas durante previsões para que picos ou quedas históricos também sejam refletidos em previsões futuras.

  O IPM Insights aciona um insight quando uma medida de outlier cruza o limite especificado.

Para começar a usar o IPM Insights, os administradores configuram insights e depois executam-nos. Eles podem também agendá-los para serem executados em uma base regular.

Os planejadores podem, então, revisar e analisar os insights em um dashboard e adotar a ação apropriada para melhorar a previsão.