Dies ist der zweite Teil aus einer Reihe von BeitrÀgen 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 fĂŒr aktuelles oder kĂŒnftiges Handeln zu gewinnen.
Predictive Planning konfigurieren
Wir werden spĂ€ter sehen, dass es mehrere Möglichkeiten gibt, eine Vorhersage auszufĂŒhren:
Es wird nach Standard- und nach Schnell-Vorhersage unterschieden.
- Bei der Standard-Vorhersage werden vordefinierte Standard-Einstellungen ĂŒbernommen, sind aber verĂ€nderbar,
- bei der Schnell-Vorhersage werden die Standard-Einstellungen unverĂ€nderbar ĂŒbernommen.
Da wĂ€re es doch gut, man wĂŒrde die Standard-Einstellungen kennen?
Deshalb zeige und erlÀutere ich jetzt die wichtigsten Parameter.
Mit Button „Vorhersage einrichten“ wird der gewĂŒnschte Dialog geöffnet
Der Dialog enthÀlt 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 enthÀlt die in der Planning-Applikation angelegten Datenbanken. Falls vorhanden, kann neben den klassischen Plan-Typen auch eine ASO-Datenbank als Quelle der historischen Daten ausgewÀhlt werden.
Im unteren Bereich wird die Zeitreihe bestimmt, die die historischen Daten enthÀlt. Nebern der Option, den ganzen Zeitraum auszuwÀhlen, kann alternativ ein beliebiger Ausschnitt gewÀhlt werden.
Zu beachten ist dabei, dass die historischen Zeitreihe mindestens doppelt so groĂ ist wie der Vorhersage-Zeitraum.
Beispiel: Sollen die nĂ€chsten 12 Monate vorhergesagt werden, mĂŒssen fĂŒr eine einwandfreie statistische Berechnung mindestens 24 Monate mit historischen Daten vorhanden sein.
Der nÀchste Reiter lautet Namen zuordnen. Dort wird definiert, welche Planning-Szenarien verwendet werden sollen.
- Die historische Datenreihe wird verwendet, um Vorhersagen fĂŒr jedes Element im Formular zu erstellen. StandardmĂ€Ăig ist „Actual“ gesetzt, das kann bei Bedarf verĂ€ndert werden, es muss aber zwingend eine historische Datenreihe angegeben werden.
- In Vergleichsdatenreihe werden die Planning-Szenarien (als Szenario-Versions-Kombination) definiert, die fĂŒr 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 angekĂŒndigten FunktionalitĂ€t von Predictive-Planning einlöst! Manuell eingegebene Plan-Szenarien können mit der statistisch erstellten Vorhersage verglichen werden und fungieren damit als PlausibilitĂ€ts-Check der manuellen Eingaben.
- Eine Vorhersage enthĂ€lt standardmĂ€Ăig 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 mĂŒssen.
Standard-Belegung des Dialogs „Namen zuordnen“.
Ein Beispiel fĂŒr eine individuelle Zuordnung der Szenarien-Namen:
Der Reiter Elementauswahl ermöglicht die Auswahl, auf welchen Elementen eine Vorhersage erstellt werden soll, wĂ€hlbar sind „Nur Level-0-Elemente“, „Nur Generation-1-Elemente“ und „Alle Level/Generationen“. „Bottom-Up“ ist Standard und ermittelt die Vorhersagedaten nur fĂŒr Level-0-Elemente. Dies ist auch die statistisch genaueste Variante, da auf aggregierter Ebene weniger Elemente zur VerfĂŒgung stehen, die zur Berechnung des Trends herangezogen werden können.
Das rote âXâ erscheint bei allen optionalen Auswahlfeldern, die ausgewĂ€hlten Szenarien können darĂŒber wieder entfernt werden.
Option „SchreibgeschĂŒtzte Elemente ĂŒberspringen“ ist im Standard deaktiviert, empfiehlt sich aber meiner Meinung nach. In der Berechnung der Vorhersage werden so nur Elemente berĂŒcksichtigt, auf die das Ergebnis auch gespeichert werden kann.
In den Optionen lassen sich verschiedene Datenattribute setzen. Die SaisonalitĂ€t kann automatisch ermittelt werden, wenn die historische Zeitreihe mindestens 2 vollstĂ€ndige Saison-Zyklen enthĂ€lt. Bei Einstellung „manuell“ wird hier die Anzahl Zeitperioden per Zyklus angegeben. Auf Quartale bezogen ergeben 4 Quartale einen vollstĂ€ndigen Zyklus, es ist also die Zahl 4 einzugeben. Im nĂ€chsten Beitrag zu diesem Thema werde ich die Auswirkungen beider Berechnungen betrachten.
Ist „Fehlende Werte auffĂŒllen“ aktiviert, werden LĂŒcken interpoliert, im anderen Fall wird fĂŒr Elemente mit DatenlĂŒcken keine Vorhersage berechnet!
Bei aktiviertem „AusreiĂer korrigieren“ werden nicht plausible Extrem-Werte bei der Trend-Berechnung nicht berĂŒcksichtigt. Das fĂŒhrt zu einer harmonisieren Berechnung, andernfalls kann ein auĂergewöhnlicher Wert die Höhe des Trendverlaufs verfĂ€lschen.
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 ausgefĂŒllt.
Aber wie erkennt Predictive-Planning, welche Periode die erste in der Zukunft liegende Periode ist? Die Dokumentation hÀlt 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 âDatenquelleâ gelesen werden. Entweder ist das der manuell gesetzte Zeitraum oder wir haben es auf dem Standard âAutomatisch ermittelnâ gelassen. Dann wird die letzte Periode geprĂŒft, fĂŒr 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 hĂ€ufig verwendetes Konfidenz-Intervall.
Was heiĂt 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 fĂŒr 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, nÀmlich die generellen Optionen der SmartView-Vorhersage-Werkzeugleiste.
Auf diese Einstellungen gehe nicht weiter darauf ein, sie sind fĂŒr Planning-Nutzer selbsterklĂ€rend. Passen Sie die Werkzeugleiste nach Ihren Anforderungen an.
Nun ist Predictive Planning eingerichtet.
Im nÀchsten Teil meines Beitrages zu Predicive Planning werde ich grundsÀtzliche Anwendungsmöglichkeiten beschreiben.
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