Larghezza vs. Profondità, Ruota le tue previsioni di vendita di 90 gradi
Abbiamo già discusso perché Lokad non dava molta importanza alla previsione Chinese food rather than Sport Bar beverages. Un altro modo di concepire la nostra tecnologia consiste nel ruotare le tue previsioni di vendita di 90 gradi.
Abbiamo osservato che un prodotto di largo consumo ha, in media, un ciclo di vita di 3 anni. Ciò significa che in media la quantità di dati disponibili per ogni singolo prodotto è di circa 18 mesi. Quando osserviamo la storia delle vendite con un’aggregazione mensile, 18 mesi di dati significano 18 punti.
Con 18 punti dati, non importa quanto sia intelligente o avanzata la tua teoria di previsione, non puoi fare molto semplicemente perché affrontiamo una totale mancanza di dati per eseguire un’analisi statistica robusta. Con 18 punti, anche rilevare un pattern di stagionalità diventa una sfida, poiché non disponiamo nemmeno di 2 osservazioni stagionali complete.
I risultati possono variare da un settore all’altro, ma a meno che i tuoi prodotti non rimangano sul mercato per decenni, è molto probabile che tu debba affrontare questo problema.
Come conseguenza diretta, i tradizionali toolkit di previsione richiedono che gli statistici modifichino i modelli previsionali per ogni singolo prodotto, poiché nessun modello statistico non banale può essere adattato in modo robusto con soli 18 punti come dati d’ingresso.
Tuttavia, Lokad non richiede alcuno statistico, e la magia risiede nella rotazione di 90 gradi: i nostri modelli non iterano i dati una singola serie temporale per volta, ma su tutte le serie temporali contemporaneamente. Di conseguenza, abbiamo a disposizione molti più dati d’ingresso e possiamo avere successo con modelli piuttosto avanzati.
Questo approccio è semplicemente senso comune: se vuoi prevedere la stagionalità della tua nuova barretta di cioccolato, la stagionalità delle altre barrette di cioccolato sembra essere un buon candidato. Perché dovresti trattare ogni barretta di cioccolato in rigoroso isolamento dalle altre?
Tuttavia, da un punto di vista computazionale, il problema è appena diventato molto più difficile: se hai 10.000 SKU, il numero di associazioni tra due SKU è all’incirca di 100 milioni (e 10.000 SKU non rappresenta per nulla un numero elevato). È proprio qui che entra in gioco il cloud: anche se i tuoi algoritmi sono ben progettati per non soffrire di una complessità quadratica stretta, avrai comunque bisogno di molta potenza di calcolo. Il cloud permette semplicemente di avere questa potenza di calcolo disponibile on-demand a un prezzo molto basso.
Senza il cloud, non è semplicemente possibile offrire questo tipo di tecnologia.
