Predictive Planning Konfiguration

Dies ist der zweite Teil aus einer Reihe von Beiträgen zu Predictive Planning, einem Teil von Oracle Hyperion Planning. in diesem Beitrag finden Sie eine kurze Beschreibung verbunden mit einer Installations-Anleitung.

Predictive Analytics ist eines der aktuellen Schlagworte, die gerne im Zusammenhang mit Big Data genannt werden. Es geht dabei um die Möglichkeit, aus historischen Daten Erkenntnisse für aktuelles oder künftiges Handeln zu gewinnen.

Predictive Planning konfigurieren

Wir werden später sehen, dass es mehrere Möglichkeiten gibt, eine Vorhersage auszuführen:

Es wird nach Standard- und nach Schnell-Vorhersage unterschieden.

• Bei der Standard-Vorhersage werden vordefinierte Standard-Einstellungen übernommen, sind aber veränderbar,
• bei der Schnell-Vorhersage werden die Standard-Einstellungen unveränderbar übernommen.

Da wäre es doch gut, man würde die Standard-Einstellungen kennen?

Deshalb zeige und erläutere ich jetzt die wichtigsten Parameter.
Mit Button „Vorhersage einrichten“ wird der gewünschte Dialog geöffnet

Der Dialog enthält 4 Reiter, zur Angabe der Datenquelle, zur Definition der Vergleichs-Zeitreihen, zur Elementauswahl sowie zur Einstellung der Optionen.

Reiter Datenquelle
Das obere Drop-down-Feld enthält die in der Planning-Applikation angelegten Datenbanken. Falls vorhanden, kann neben den klassischen Plan-Typen auch eine ASO-Datenbank als Quelle der historischen Daten ausgewählt werden.

Im unteren Bereich wird die Zeitreihe bestimmt, die die historischen Daten enthält. Nebern der Option, den ganzen Zeitraum auszuwählen, kann alternativ ein beliebiger Ausschnitt gewählt werden.
Zu beachten ist dabei, dass die historischen Zeitreihe mindestens doppelt so groß ist wie der Vorhersage-Zeitraum.
Beispiel: Sollen die nächsten 12 Monate vorhergesagt werden, müssen für eine einwandfreie statistische Berechnung mindestens 24 Monate mit historischen Daten vorhanden sein.


Der nächste Reiter lautet Namen zuordnen. Dort wird definiert, welche Planning-Szenarien verwendet werden sollen.

• Die historische Datenreihe wird verwendet, um Vorhersagen für jedes Element im Formular zu erstellen. Standardmäßig ist „Actual“ gesetzt, das kann bei Bedarf verändert werden, es muss aber zwingend eine historische Datenreihe angegeben werden.
• In Vergleichsdatenreihe werden die Planning-Szenarien (als Szenario-Versions-Kombination) definiert, die für den Vergleich mit der Vorhersage selbst verwendet werden sollen. Die Eingabe ist optional, 0, 1 oder 2 Szenarien sind möglich.

  Eine sehr wichtige Einstellung, die einen Teil der angekündigten Funktionalität von Predictive-Planning einlöst! Manuell eingegebene Plan-Szenarien können mit der statistisch erstellten Vorhersage verglichen werden und fungieren damit als Plausibilitäts-Check der manuellen Eingaben.

• Eine Vorhersage enthält standardmäßig die Szenarien „Vorhersage“, „Best-Case“ und „Worst-Case“. Im Abschnitt Vorhersagedatenreihe wird optional angegeben, auf welche Planning-Szenarien sie gespeichert werden sollen. Klar, dass diese zuvor im Planning-Modell angelegt werden müssen.

Standard-Belegung des Dialogs „Namen zuordnen“.

Ein Beispiel für eine individuelle Zuordnung der Szenarien-Namen:


Der Reiter Elementauswahl ermöglicht die Auswahl, auf welchen Elementen eine Vorhersage erstellt werden soll, wählbar sind „Nur Level-0-Elemente“, „Nur Generation-1-Elemente“ und „Alle Level/Generationen“. „Bottom-Up“ ist Standard und ermittelt die Vorhersagedaten nur für Level-0-Elemente. Dies ist auch die statistisch genaueste Variante, da auf aggregierter Ebene weniger Elemente zur Verfügung stehen, die zur Berechnung des Trends herangezogen werden können.

Das rote „X“ erscheint bei allen optionalen Auswahlfeldern, die ausgewählten Szenarien können darüber wieder entfernt werden.

Option „Schreibgeschützte Elemente überspringen“ ist im Standard deaktiviert, empfiehlt sich aber meiner Meinung nach. In der Berechnung der Vorhersage werden so nur Elemente berücksichtigt, auf die das Ergebnis auch gespeichert werden kann.


In den Optionen lassen sich verschiedene Datenattribute setzen. Die Saisonalität kann automatisch ermittelt werden, wenn die historische Zeitreihe mindestens 2 vollständige Saison-Zyklen enthält. Bei Einstellung „manuell“ wird hier die Anzahl Zeitperioden per Zyklus angegeben. Auf Quartale bezogen ergeben 4 Quartale einen vollständigen Zyklus, es ist also die Zahl 4 einzugeben. Im nächsten Beitrag zu diesem Thema werde ich die Auswirkungen beider Berechnungen betrachten.

Ist „Fehlende Werte auffüllen“ aktiviert, werden Lücken interpoliert, im anderen Fall wird für Elemente mit Datenlücken keine Vorhersage berechnet!
Bei aktiviertem „Ausreißer korrigieren“ werden nicht plausible Extrem-Werte bei der Trend-Berechnung nicht berücksichtigt. Das führt zu einer harmonisieren Berechnung, andernfalls kann ein außergewöhnlicher Wert die Höhe des Trendverlaufs verfälschen.

Bei den Vorhersagemethoden entspricht die Abbildung der Standard-Einstellung, seitens Oracle gilt die Empfehlung, diese so zu belassen.
Es sei denn, Sie wissen es besser und wissen, was Sie tun…..

Der unterste Abschnitt erlaubt die Angabe der Vorhersage-Perioden. Bei automatischer Ermittlung werden alle im Formular enthaltenen Perioden ausgefüllt.
Aber wie erkennt Predictive-Planning, welche Periode die erste in der Zukunft liegende Periode ist? Die Dokumentation hält sich ziemlich bedeckt:
„The point of time that separates the Past and Future sections is determined when you run“
Das bedeutet ganz einfach, dass zur Laufzeit die Einstellungen aus dem Reiter „Datenquelle“ gelesen werden. Entweder ist das der manuell gesetzte Zeitraum oder wir haben es auf dem Standard „Automatisch ermitteln“ gelassen. Dann wird die letzte Periode geprüft, für die historische Daten vorhanden sind und die Folgeperiode als Startpunkt der Vorhersage gesetzt.

Zu guter Letzt kann das Vorhersage-Intervall eingestellt werden, das ist nochmals ein wichtiger Parameter. Im Standard ist die Bandbreite der „Best“- und „Worst“-Case-Vorhersagen auf 2,5-97,5% eingestellt, dies ist in der Statistik ein häufig verwendetes Konfidenz-Intervall.

Was heißt das?

Die Trendlinie der Vorhersage wird die Trendlinie des „Worst“-Case in 2,5% aller Perioden unterschreiten bzw. wird in 97,5% aller Perioden eingehalten. Jeweils umgekehrt gilt das für den „Best“-Case.
Vereinfacht gesagt liegen mit dieser Einstellung 95% aller Trend-Werte innerhalb der Grenzen von „Best“- und „Worst“-Case.

Das in der Abbildung gezeigte Konfidenz-Intervall ist weiter gefasst, der Vorhersage-Verlauf ist in 90% aller Zeitperioden innerhalb der Grenzen von „Best“- und „Worst“-Case.


Dann gibt es nochmals Optionen, nämlich die generellen Optionen der SmartView-Vorhersage-Werkzeugleiste.

Auf diese Einstellungen gehe nicht weiter darauf ein, sie sind für Planning-Nutzer selbsterklärend. Passen Sie die Werkzeugleiste nach Ihren Anforderungen an.

Nun ist Predictive Planning eingerichtet.

Im nächsten Teil meines Beitrages zu Predicive Planning werde ich grundsätzliche Anwendungsmöglichkeiten beschreiben.
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