Ist der Einsatz von maschinellem Lernen zur Verbesserung Ihrer Prognosen möglich? Dieses Whitepaper ist das Ergebnis einer quantitativen Untersuchung von Supply Value mit wichtigen Kunden und bewertet drei Prognosemodelle - Prophet, Neuralprophet und LightGBM - in einem realen Kontext des Einzelhandels. Die Bedeutung einer ausgereiften Datenarchitektur wird hervorgehoben, mit Hinweisen auf Treiber und Hindernisse auf dem Weg zum Erreichen dieses Ziels. Unternehmen mit ausgereiften Daten-Workflows weisen qualitativ hochwertigere Datensätze auf, was die Bedeutung des Zugriffs auf die richtigen Daten zur richtigen Zeit für genaue Prognosen unterstreicht.
Die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens werden im Rahmen der Pilotstudie erforscht und die vielversprechenden Möglichkeiten einer erhöhten Modellkomplexität aufgezeigt. Allerdings ist ein Gleichgewicht entscheidend, da die Komplexität die Interpretierbarkeit verringert. Ihr Geschäftskontext bestimmt auch die Leistung des Modells, wobei neuronale Netze für unregelmäßige Nachfragemuster geeignet sind und LightGBM bei umfangreichen Datensätzen effektiv ist.
Sind Sie daran interessiert, durch ein ausgereiftes Datenmanagement die Vorteile von Machine Learning-gestützten Prognosen zu erschließen? Dann laden Sie das Whitepaper unten herunter.
