BEAM Mantis: Enterprise Forecasting

Focus su prodotti e servizi: BEAM

Il forecasting come bisogno

Per ogni impresa la capacità di prevedere l'andamento futuro di variabili numeriche, come ad esempio le vendite o la domanda di beni e servizi, rappresenta da sempre un elemento di importanza cruciale e strategica ai fini della pianificazione e della programmazione, negli ambiti finanziario, della produzione, del marketing e della logistica.

Dalla bontà delle previsioni dipende l'efficacia dei piani e delle strategie definite nel futuro, determinando quindi il raggiungimento dei risultati previsti.

Eppure ancora oggi questa attività è spesso realizzata con strumenti inadeguati, se non addirittura manualmente, limitando dunque il numero di forecast eseguibili ogni anno visto il notevole impegno di tempo e risorse necessario.

Explainable Forecasting

La motivazione della scarsa accettazione e diffusione di tecnologie per il forecasting in azienda è da ricercarsi nella scarsa integrazione con i sistemi ed i processi aziendali ma anche e soprattutto nella 'oscurità' delle previsioni proposte.

Gli algoritmi di forecast producono numeri sui quali è difficile immaginare di basare una strategia aziendale in assenza di adeguate giustificazioni che li rendano comprensibili e analizzabili in modo critico.

Forecasting ai tempi dei Big Data

Dati transazionali gestionali, dati provenienti da reti di sensori ed impianti, dati provenienti dal web, dai dispositivi mobile e da fonti open data, la capacità di calcolo per processarli in tempi sempre più brevi e sistemi paralleli disponibili in cloud.

Tutto questo apre oggi nuove possibilità per i sistemi di forecasting, soprattutto nella capacità di spiegare, correggere e valutare le previsioni sfruttando le grandi quantità di informazione a disposizione.

BEAM Mantis: Enterprise Forecasting

In questo contesto si inserisce BEAM Mantis, sistema integrato dedicato all'eXplainable forecast.

l sistema, nato dall'esperienza di forecasting nell'ambito di grandi catene di supermercati, consente la previsione parallela di migliaia di serie temporali, organizzabili a livello di categorie e gerarchie. La previsione realizzata viene decomposta dal sistema in elementi costitutivi separati: stagionalità, trend, impatto di elementi esplicativi esterni e validata in modo automatico sui dati storici.

Di seguito alcune delle caratteristiche rilevanti del sistema:

  • Mantis è in grado di utilizzare variabili provenienti da fonti interne od esterne, di valutarne l'impatto sulle serie da prevedere e di migliorare dunque i forecast correggendoli con le nuove informazioni acquisite.
  • Mantis, consente all'utente di comprendere il 'numero' fornito dall'algoritmo, attraverso una motivazione legata a ciascun componente della previsione.
  • Consente di realizzare le previsioni in tempi brevi anche su migliaia di serie e di mantenerla aggiornata con continuità grazie alle infrastrutture parallele di calcolo.
  • Mantis consente di effettuare più previsioni, verificando diverse ipotesi contemporaneamente.
  • Mantis è un'applicazione Cloud Native e sfrutta tutte le potenzialità del Cloud in termini di processazione parallela e di allocazione on demand delle risorse: i costi sono relativi unicamente all'effettiva computazione richiesta al sistema.
  • Mantis è facilmente integrabile con i sistemi aziendali, consentendo l'alimentazione automatica delle serie storiche e la riacquisizione nelle consuete applicazioni dei risultati di forecast.