Webinar Intelligence Forecasting: vittoria assicurata per supplier e manufactures!
Il 17 Aprile 2020 si è tenuta la prima puntata dei webinar Data Reply.
Considerato il periodo, sono davvero contenta della presenza online; grazie a tutti coloro che si sono uniti a noi dimostrando il loro interesse per l'argomento e grazie agli speakers Giovanni Fazzi, Altea Iacono e Maria Assunta Palmieri per il loro prezioso contributo nel fornirci un over view su gli Algoritmi di Forecasting applicati su casi reali.
Abbiamo parlato di soluzioni di #IntelligenceForecasting e di come i modelli previsionali possano fungere da catalizzatori per l' abbattimento dei tempi di analisi e di conseguenza dei tempi di reazione nelle strategie da adottare.
Provare ad immaginare la loro applicazione e il beneficio che puoi trarre dal loro utilizzo è abbastanza semplice: prova a pensare al modus operandi che hanno oggi molte aziende nella gestione dei processi backend.
Che si tratti di analisi delle vendite, del lancio di un nuovo prodotto o della pianificazione della manutenzione dei macchinari, il workflow alla base è pressoché identico:
- gli analisti estraggono i dati utilizzando i tool di Business Intelligence;
- l’analisi vera e propria viene condotta su Excel utilizzando Macro e calcoli personalizzati;
- dopo un periodo di tempo variabile, ma in genere abbastanza lungo, viene presentata l’analisi a chi, a livello business, deve prendere delle decisioni strategiche.
…E se ci si rende conto di un errore umano? E se vi è la necessità di modificare delle assunzioni? - Il processo deve ripartire da capo.
Non ci vedi anche tu uno spreco di risorse?
È possibile migliorare questo processo riducendo tempi di elaborazione e ottimizzando il tempo del personale dedicato?
Certo che sì, con l’Intelligence Forecasting; ma prima di spiegarti il “come” ti spiego i "perché":
Perché #1: puoi automatizzare il processo, garantendoti delle analisi pronte e disponibili in maniera automatica in tempi rapidi e funzionali alle decisioni
Perché #2: i tuoi analisti potranno dedicare il loro tempo ad interpretare i risultati del modello invece che a lavorare sulla preparazione dello stesso
Perché #3: puoi permetterti di analizzare i dati considerando più variabili e decidere cosa è veramente rilevante, magari integrando anche dati da terze parti (meteo, dati Covid...)
Per i “come farlo”, chiedi direttamente ai nostri esperti, lasciaci un commento per essere ricontattato o inviaci un’email all'indirizzo: info.data.it@reply.it
Ci vediamo Online!
Antonella.
Non perdere la seconda puntata dei nostri webinar:
- 29.04.2020 «ONE ROOM TO RULE THEM ALL»: CONTROL ROOM AS A SERVICE
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