Взгляды на технологическую эволюцию Lokad
Технологии Lokad изменились так кардинально, что люди, имевшие возможность опробовать Lokad всего два года назад, вряд ли узнают приложение в его сегодняшнем виде.
«Старый» Lokad был полностью сосредоточен вокруг нашего прогнозного движка — то есть, то, что вы сегодня видите как прогнозный проект в вашем аккаунте Lokad. В результате наш прогнозный движок постепенно обзавёлся множеством функций, даже отдалённо не связанных со статистикой. Около двух лет назад наш прогнозный движок стал универсальным решением, отвечающим за почти всё:
- подготовка данных с возможностью работы с большим разнообразием форматов данных
- аналитика отчетности с довольно сложным и в то же время гибким Excel-отчетом по прогнозированию
- плановое выполнение через интеграцию webcron или через API
Затем, за последние два года, мы постепенно внедряли самостоятельные замены для тех функций, которые теперь существуют вне нашего прогнозного движка. Однако называть эти новые функции просто заменами — несправедливо, поскольку они значительно мощнее своих оригинальных аналогов.
- Теперь мы можем обрабатывать самые разнообразные файлы, различающиеся по размеру, сложности и даже форматам данных. Плюс, у нас есть множество коннекторов данных.
- Возможности нашего старого Excel-отчета по прогнозированию ничтожно малы по сравнению с новыми возможностями отчетности Envision.
- Планирование и оркестрация теперь являются полноценными элементами, которые также включают извлечение данных из других приложений.
Поскольку эти новые функции явно превосходят старые, мы постепенно избавляемся от старых накопившихся элементов, то есть удаляем все не связанные с прогнозированием вещи, которые до сих пор существуют внутри нашего прогнозного движка.
Чтобы процесс прошёл гладко, мы постепенно — но активно — мигрируем всех наших клиентов со старого Lokad на новый; и когда старая функция перестаёт использоваться, мы полностью её удаляем.
Старый Excel-отчет по прогнозированию — для нас сложный случай. Сложность заключается не столько в том, чтобы просто воспроизвести сам отчет в Envision (это само по себе несложно), сколько в том, что базовая логика, заложенная в этот отчет, теперь довольно устарела. Действительно, за эти годы Lokad внедрил улучшенное прогнозирование технологии — последняя итерация которых — вероятностные прогнозы - которые невозможно адаптировать под этот отчет. По своей сути этот отчет застрял на наследственном подходе к прогнозированию, который, к сожалению, не очень хорошо подходит для оптимизации запасов.
В отличие от этого, сочетание вероятностных прогнозов с экономическими драйверами требует больше усилий как со стороны Lokad, так и со стороны клиента, но бизнес-результаты просто не сравнимы. Первое направлено на оптимизацию процентов ошибки, в то время как второе оптимизирует суммы ошибок. Неудивительно, что, как только наши клиенты понимают, сколько денег они упускают, не используя последнее, они никогда не задумываются о возвращении к первому.
Затем наши интеграции данных в настоящее время проходят аналогичную, не менее радикальную трансформацию. Когда мы начали разрабатывать коннекторы данных, мы пытались поместить все получаемые данные в рамки, установленные нашим прогнозным движком; то есть создавать файлы, такие как Lokad_Items.tsv, Lokad_Orders.tsv и т.д. Этот подход изначально казался привлекательным, поскольку он требовал нормализации получаемых и обрабатываемых Lokad данных.
К сожалению, эта абстракция — как и все абстракции — проницаема. Все приложения по-разному трактуют, что именно является продуктом или заказом; существует множество тонких различий, которые необходимо учитывать, и было просто невозможно учесть все бизнес-нюансы с помощью какой-либо нормализации данных.
Таким образом, мы начали решать задачу интеграции данных с другой стороны: получать данные приложений, при этом сохраняя как можно больше первоначальных структур и концепций. Основной недостаток этого подхода заключается в том, что он требует большего первоначального усилия для получения результатов, поскольку данные не преобразуются заранее для соответствия всем стандартным ожиданиям Lokad.
Однако, поскольку данные не подвергаются неверным преобразованиям, это также означает, что Lokad не оказывается в ситуации, когда невозможно учесть бизнес-нюансы, так как они не вписываются в рамки. С использованием программных связок мы учитываем бизнес-потребности до мельчайших деталей.
Аналогично нашему старому Excel-отчету, переход к нативным данным - в отличие от нормализованных данных - следует нашему опыту, который показывает, что инвестиции в немного больше для приведения показателей в соответствие с бизнесом приносят гораздо лучшие результаты.
