|
12.12.2017, 13:46 | #1 |
Участник
|
а... фиг с ним...
вообще говоря, надо было подождать ответа - вдруг там что-то хорошее. давайте сразу: Цитата:
есть почасовой (по времени дня) прогноз, созданный прошлой ночью. тут может быть интересное ответвление беседы "как можно использовать почасовые прогнозы, созданные десять-пятнадцать часов тому назад?", а также механизмы актуализации прогнозов в сервисе. И чем эти механизмы отличаются от стандартных в сводном планировании и в других. ответвление снова возвращается к главному вопросу: "что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса?" да, я зарубил эту ветку в своем посте. но забыл про полную цитату. ))) |
|
12.12.2017, 14:36 | #2 |
Banned
|
Цитата:
то есть "заказ в часы" вполне актуален, То есть детализация на уровне часов может быть востребована. По крайней мере один живой проект у меня такой есть перед глазами. В самом простом варианте часы доступности конкретного поставщика. Прием конкретным фермером заказов строго до определенного времени, скажем только до часу дня. И здесь нужен анализ не только продаж, но и упущенных заказов. В разрезе часов. |
|
12.12.2017, 15:10 | #3 |
Участник
|
Четкий и мужественный ответ на вопрос, которого никто не задавал )))
====================== В целом по ветке: Полностью согласен с sukhanchik - хочется услышать какие сценарии использования предполагали авторы. И увидеть где и какой экономический эффект от использования решения в данных сценариях. Последний раз редактировалось mazzy; 12.12.2017 в 15:32. |
|
12.12.2017, 15:42 | #4 |
Модератор
|
Цитата:
Цитирую "самоё себя": "дело в том, что ИТ-система, учетная или BI, сама не принимает решений, а просто дает рекомендации. Вопрос, соблюдать их или нет – это уже дело менеджмента, который использует ту или иную систему для принятия решений. При этом можно «слушать» рекомендации и им следовать, а можно – наоборот, смотреть что предлагает система и делать наперекор. Возникает вопрос: как тогда оценить ее эффективность? Но если все время следовать рекомендациям, то на определенном уровне принятия решений этого все равно станет недостаточно. Дело в том, что, к сожалению, (а может, и к счастью) в системе невозможно учитывать все факторы, которые приводят к принятию верных управленческих решений, однако со своевременными и достоверными сведениями из BI-системы сделать это гораздо проще... Так что современные системы оцениваются не просто по принципу «внедрение данной технологии позволит сократить на 50% время на поиск информации и подготовку отчетов, что при загруженности персонала 19 часов в неделю на данные задачи даст нам 380 часов рабочего времени в месяц и позволит сэкономить 1 млн рублей», BI системы помогают принять верное решение, а это оценить намного сложнее. Самое важное - внедрение BI не должно быть самоцелью: платформу бизнес-анализа, как и любое другое ПО, нужно внедрять для того, чтобы решить определенные задачи бизнеса. Во-первых, необходимо определиться с пулом наиболее актуальных задач, решение которых обеспечит BI-система: например, оптимизация ассортиментных матриц, сокращение запасов, отслеживание эффективности маркетинговых кампаний. Далее надо понять, насколько внедрение BI поможет улучшить ситуацию. Для этого следует определить текущие показатели и желаемый результат, то есть измеримое улучшение после внедрения новых технологий. Подробнее - например, тут. С Уважением, Георгий |
|
12.12.2017, 15:56 | #5 |
Участник
|
Я тогда в Нордика превращусь. )))
Цитата:
например, так: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2...81%D1%82%D0%B8 Цитата:
Сообщение от George Nordic
Цитирую "самоё себя": "дело в том, что ИТ-система, учетная или BI, сама не принимает решений, а просто дает рекомендации. Вопрос, соблюдать их или нет – это уже дело менеджмента, который использует ту или иную систему для принятия решений.
При этом можно «слушать» рекомендации и им следовать, а можно – наоборот, смотреть что предлагает система и делать наперекор. Возникает вопрос: как тогда оценить ее эффективность? Какие затраты понесут? какой эффект получат? если говорить о рознице и о почасовой выкладке в торговом зале, то будут дополнительные затраты на сотрудников в магазине. будут и другие затраты. Обозначим их как СуммаЗатрат. предполагается, что в результате следования рекомендациям системы продажи возрастут. Обозначим рост продаж как СуммаРостаПродаж. Какова будет величина ОжидаемыйЭффект = СуммаРостаПродаж - СуммаЗатрат. Все ж просто. ))) Апд: и да, никто не требует 100% точности в оценке ожидаемого эффекта. Хотя бы плюс-минус лапоть. дополнительный вопрос - можно ли такой же ОжидаемыйЭффект получить другими способами? ) Цитата:
Цитата:
Сообщение от George Nordic
Дело в том, что, к сожалению, (а может, и к счастью) в системе невозможно учитывать все факторы, которые приводят к принятию верных управленческих решений, однако со своевременными и достоверными сведениями из BI-системы сделать это гораздо проще... Так что современные системы оцениваются не просто по принципу «внедрение данной технологии позволит сократить на 50% время на поиск информации и подготовку отчетов, что при загруженности персонала 19 часов в неделю на данные задачи даст нам 380 часов рабочего времени в месяц и позволит сэкономить 1 млн рублей», BI системы помогают принять верное решение, а это оценить намного сложнее.
это то самое ответвление про ночной расчет почасового прогноза, которое я вырезал в своем посте. Ровно потому что слишком уж уходит тема в сторону. )) возвращаясь к теме ветки, к облачному сервису, к расчету по ночам и прогнозу по времени дня... можешь закруглить свою мысль и применить мощь своего тезиса к данному сервису? Рубануть, так сказать, правду-матку? Последний раз редактировалось mazzy; 12.12.2017 в 15:59. |
|
12.12.2017, 16:25 | #6 |
Модератор
|
Цитата:
Дирекора по развитию партнерской сети, как и волка - ноги кормят. С Уважением, Георгий |
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: mazzy (2), Vals (19). |
12.12.2017, 17:37 | #7 |
Участник
|
Цитата:
Vals, администраторы, я теперь не определяю политику на форуме - можете меня резать. но я по-прежнему считаю, что лучшая стратегия в долгосрочной перспективе - говорить правду и только правду. Для этого нужно всего-лишь найти в чем выгода потенциального потребителя. Мифическое "ноу хау"? Ой, вэй! Не смешите мои тапочки. Цитата:
Показанные пути заведомо слабые. Каждый консультант, который знает функционал аксапты и потребности потребителей, может легко найти более сильные пути, чтобы сформировать персональные предложения. сосредоточимся на слабой составляющей "другие затраты". в частности в "другие затраты" для "облачного сервиса" входят регулярные платежи "за облако". платежи "за облако" включают, в том числе, оплату процессорных мощностей и дискового объема. причем эти платежи зачастую растут экспоненциально при росте потребления. как можно сократить эти платежи:
в общем, 1. четко и правдиво знать минусы существующего, 2. за счет знаний и своего опыта найти те точки, где можно сделать ритейлеру сухо и комфортно 3. показать ожидаемый эффект. |
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: ax_mct (3). |
12.12.2017, 23:19 | #8 |
Banned
|
Цитата:
Сообщение от Ivanhoe
ГК «КОРУС Консалтинг» разработала облачный сервис KORUS | Forecast, позволяющий FMCG-ритейлерам и дистрибуторам прогнозировать спрос на товары на новом уровне. Сервис развернут на платформе Microsoft Azure и сочетает современные технологические решения и многолетний опыт системного интегратора в автоматизации предприятий различных секторов экономики.
KORUS | Forecast – это облачный сервис прогнозирования высокой точности, созданный с применением уникальных методов очистки (pre-processing) и преобразования данных. Сервис автоматически производит прогноз спроса для каждого товара и/или магазина сети на каждый день, на выбранный горизонт в будущем, без ограничений по объёму данных и производительности и учитывает, как внутренние данные ритейлера и дистрибутора (используются все исторические данные вплоть до чека), так и внешние, такие, например, как конкурентное окружение. Сервис работает с сырыми данными ритейлера/дистрибутора, что позволяет практически полностью снять нагрузку по преобразованию данных на стороне заказчика. Все вычисления и преобразования выполняются в специально спроектированном хранилище сырых данных в облаке экспертами «КОРУС Консалтинг». Экономический эффект от правды-матки - никакой. Вы все просто завидуете Корусу и тому программисту который слез с иглы. Буду ждать фото в бикини. |
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: mazzy (2). |
13.12.2017, 01:00 | #9 |
Участник
|
про время в прогнозе впервые в этой ветке появилось здесь:
Цитата:
Сообщение от Ivanhoe
Собираю вопросы, ответим.
Про чеки: те системы, что мы смотрели или внедряем смотрят на выбытие суммарно за день, т.е. Z-отчет. По разным причинам, в т.ч.для производительности. Наш сервис использует облачные вычисления и сервисы работы с большими объемами, поэтому мы успеваем проанализировать продажи в разрезе чеков за нужное технологическое окно времени (например, два часа с 01:00 до 3:00). Чем интереснее чеки? Акции по времени дня, сопутствующие товары, товары конкуренты и т.д. Да! |
|
Теги |
big data |
|
|