Yanlış tahminler nadiren tek bir nedenden kaynaklanır. Genellikle tanıdık bir kombinasyonun sonucudur: “içgüdüyle” sipariş edilen stoklar, bir önceki çeyreği kopyalayarak oluşturulan bütçeler, çok geç fark edilen talep artışları. Bir KOBİ yönetiyorsanız, bu sorunu çok iyi bilirsiniz. Bir ürün depoda dururken, asıl satılması gereken ürün tükenir. Bir ekip bazı haftalarda aşırı yüklenirken, diğer haftalarda yeterince değerlendirilemez. Nakit akışı, tam da daha fazla görünürlük gerektiği anda sıkışır.
Zaman serisi tahmini, bu belirsizliği azaltmaya yarar. Pratikte, zaman sırasına göre düzenlenmiş geçmiş verileri kullanarak gelecekte neler olabileceğini tahmin eder. Bu, son dönemlerin hava durumu tahminlerine bakarak bir seyahat planlamaya benzer, ancak satışlar, talep, destek talepleri, tüketim, siparişler veya operasyonel ihtiyaçlar gibi alanlara uygulanır.
Günümüzde bu konu eskisinden daha da önem kazanmıştır, çünkü ortam hızla değişmekte ve eğilimler her zaman doğrusal değildir. Zaman serisi tahmini, iş dünyası için en değerli analitik yöntemlerden biri olarak kabul edilmektedir; zira Snowflake’in zaman serisi analizi hakkındaki genel değerlendirmesinde de özetlendiği gibi, bu yöntem güvenilir temellere dayalı bilinçli kararlar alınmasına ve verimlilik ile yapısal iyileştirme fırsatlarının tespit edilmesine yardımcı olmaktadır.
Birçok işletme tahmini, geçmişi ritim, mevsimsellik ve değişiklikler içeren bir dizi olarak değil, basit bir ortalama olarak ele aldığı için başarısız olur. Trend çizgisi içeren bir hesap tablosu yardımcı olabilir, ancak genellikle promosyonları, düzensiz artışları, yerel bayramları ve operasyonel değişiklikleri göz ardı eder.
Mesele “daha iyi tahmin etmek” değildir. Mesele, verilerinizde zaten mevcut olan sinyalleri okumaktır. Günlük satışlar, e-ticaret trafiği, müşteri talepleri ve BT kaynaklarının kullanımı zaman serileri oluşturur. Bunları doğru bir şekilde analiz ederseniz, talebin ne zaman hızlandığını, ne zaman yavaşladığını ve görünüşte bir anormallik gibi görünen durumun aslında tekrarlayan bir model olduğunu anlayabilirsiniz.
Pratik kural: Verileriniz zaman içinde değişiyorsa ve kararlarınız doğru zamanlamaya bağlıysa, buna öyle demeseniz bile zaten bir tahmin sorunu yaşıyorsunuz demektir.
Süreç doğru bir şekilde kurulduğunda, zaman serisi tahmini stok yönetimi, nakit planlaması, vardiyalar, satın alma ve kaynak tahsisini iyileştirir. Bu, yalnızca veri bilimcilerine özgü bir alan değildir. İş geçmişini operasyonel kararlara dönüştürmenin daha güvenilir bir yoludur.
Zaman serisi tahmini, zaman içinde sırayla toplanan verileri kullanarak önümüzdeki günler, haftalar veya aylarda neler olabileceğini tahmin eder. Bir KOBİ için, tarihsel ortalamaya kıyasla fark şudur: sadece toplam önemli değildir, olayların ortaya çıkma sırası da önemlidir.
Bir örnek bu konuyu hemen açıklığa kavuşturur. İki şirketin aylık ortalama satışları aynı olabilir, ancak biri istikrarlı bir şekilde büyürken, diğeri ise satışlarda ani yükselişler, düşüşler ve belirgin mevsimsel dalgalanmalar yaşar. Excel tablosunda birbirlerine benziyorlar. Ancak gerçek planlamada durum hiç de öyle değildir.
Tahminleme, tam da bu farkı ortaya çıkarmak için kullanılır. Sık sık birbiriyle karıştırılan üç olguyu birbirinden ayırt etmenize yardımcı olur:
Bir KOBİ’yi yönetenler için bu, “içgüdüyle” alınan kararların azalması anlamına gelir. Bu, sorun bilançoya yansımadan önce siparişleri artırıp artırmayacağını, müşteri hizmetleri ekibini güçlendirip güçlendirmeyeceğini, vardiyaları yeniden düzenleyip düzenlemeyeceğini veya nakit akışını koruyup korumayacağını bilmek demektir.
Büyük şirketlerde analiz, modelleme ve izleme işlerini ayrı ayrı yürüten ekipler bulunur. Küçük ve orta ölçekli işletmelerde ise bu görevler genellikle halihazırda operasyon, finans veya satış alanlarında çalışanların omuzlarına yüklenir. Bu nedenle zaman serisi tahminleri, anlaşılır, yönetilebilir ve somut kararlarla bağlantılı olduğunda pratik bir değer taşır.
Hafızalı bir planlama sistemi gibi çalışır. Yalnızca en son veriyi dikkate almaz. Geçmiş verileri kullanarak yolun bir sonraki bölümünü tahmin eder.
İşte somut sonuçlar elde ettiği alanlar:
| Kurumsal alan | Uygulamaya yönelik soru | Tahmin yapımı nasıl yardımcı olur? |
|---|---|---|
| Stoklar | Ne kadar ve ne zaman düzenleme yapılmalı? | Stok eksikliklerini ve fazlalıkları azaltır |
| Kasa | Önümüzdeki haftalarda ne kadar likiditeye ihtiyaç duyulacak? | Finansal planlamayı iyileştirin |
| Personel | Daha fazla kaynağa ihtiyaç duyulduğunda | Vardiyaları ve kapasiteyi beklenen talebe göre ayarlayın |
| Satış ve pazarlama | Bir tepe noktası kalıcı mıdır yoksa geçici midir? | Kampanyaları ve promosyonları yanlış yorumlamaktan kaçının |
Bir KOBİ için önemli olan nokta şudur: Karmaşık modellerden yola çıkmaya gerek yoktur. Zaman serilerini daha güvenilir kararlara dönüştüren bir yönteme ihtiyaç vardır. Makine öğrenimi ile verileri nasıl dönüştürebileceğinizi daha iyi anlamak istiyorsanız, tahminleme, şirketinize uygulayabileceğiniz en somut uygulamalardan biridir.
Yolunuzu bulmak için modelleri iki gruba ayırmanız yeterlidir.
| Aile | Ne zaman kullanılması mantıklıdır? | En önemli avantajı |
|---|---|---|
| İstatistiksel modeller | Tek bir dizi mi yoksa birkaç dizi mi var? Sıralı bir geçmiş var mı? Açık açıklamalara ihtiyacın var mı? | Yorumlanması daha kolaydır ve genellikle üretime geçmesi daha hızlıdır |
| Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri | Daha fazla değişkeniniz, çok sayıda ürününüz veya satış noktanız var, düzensiz modelleriniz var | Karmaşık ilişkileri ve daha az doğrusal sinyalleri daha iyi yönetirler |
Bu ayrım, özellikle aşırı yatırım yapmamak açısından yararlıdır. Elinizde sınırlı veriler varsa ve talep oldukça istikrarlıysa, iyi yapılandırılmış bir istatistiksel model, bakımı zor olan karmaşık bir sistemden daha fazla değer sağlayabilir. Öte yandan, çok sayıda SKU, farklı kanallar, sık promosyonlar ve hızla değişen davranışlarla çalışıyorsanız, daha gelişmiş modeller mantıklı bir seçim haline gelir.
Buna ilişkin iyi bir benzetme şudur: İstatistiksel modeller, az sayıda güvenilir göstergeye sahip, sade bir gösterge paneline benzer. Makine öğrenimi modelleri ise daha güçlü bir kontrol merkezine benzer, ancak veri, bakım ve doğrulama açısından daha fazla özen gerektirir.
Özel bir veri bilimi ekibi bulunmayan bir KOBİ için doğru soru, “En gelişmiş model hangisidir?” değildir. Doğru soru, “Hangi model, en az yönetim çabasıyla operasyonel bir kararı iyileştirir?”dir. İşte bu noktadan yola çıkıldığında, sadece teknik açıdan doğru olmakla kalmayıp, aynı zamanda faydalı bir tahmin ortaya çıkar.
İyi bir tahmin modeli, güvenilir bir operasyon danışmanına benzer. Etkileyici olması gerekmez. Siparişlerinizi daha iyi düzenlemenize, israfı azaltarak planlama yapmanıza ve günlük kararlarınızda hataları azaltmanıza yardımcı olmalıdır.
Bir KOBİ için fark sadece teorik doğrulukta yatmaz. Modelin, özel bir teknik ekip olmadan ne kadar kolay bir şekilde sürdürülebilir, açıklanabilir ve kullanılabilir olduğu da önemlidir. Bu nedenle, modelleri sadece karmaşıklıklarına göre değil, çözdükleri soruna göre değerlendirmek daha mantıklıdır.
ARIMA, zaman serisinin yapısı yeterince anlaşılır olduğunda ve yakın geçmişin yakın geleceği açıklamaya yardımcı olduğu durumlarda iyi sonuç verir. Düzenli bir seyir izleyen satışlar, siparişler veya tüketim verileri için mantıklı bir seçimdir; özellikle de modelin neden belirli bir tahmin ürettiğini anlamak istiyorsanız.
SARIMA, mevsimselliğin gerçekten önemli olduğu durumlarda dikkate alınması gereken bir varyanttır. Her ay, çeyrek veya mevsimde tekrarlayan bir örüntü varsa, bu model bunu ARIMA’ya kıyasla daha açık bir şekilde modele dahil edebilir.
ETS ve Eksponansiyel Düzeltme, KOBİ’ler için genellikle en pratik modeller arasındadır. Bu modeller, seviye, eğilim ve mevsimsellik yeterince istikrarlı olduğunda iyi sonuç verir. Operasyonel açıdan bu, daha hızlı devreye alma süreleri ve satın alma, stok veya bütçe yönetiminden sorumlu kişilerin sonuçları yorumlarken daha az zorluk yaşaması anlamına gelir.
Theta, özellikle geçmişi çok uzun olmadığında dikkate alınmaya değer. Çoğu durumda basitlik, güvenilirlik ve uygulama süresi arasında yararlı bir denge sunar.
Bir de belirsizlik konusu var. Bazı modeller sadece “ne kadar satış yapacağınızı” söylemekle kalmaz, aynı zamanda “makul aralığın ne kadar geniş olduğunu” da gösterir. Bir yönetici için bu fark somuttur. Kesin bir tahmin, bir hedef belirlemeye yardımcı olur. Bir tahmin aralığı ise ne kadar güvenlik stoğu tutulacağına karar vermeye yardımcı olur.
Prophet, mevsimsellik, bayramlar ve takvim etkilerini yönetebilen bir modelle hızlı bir şekilde işe başlamak isteyen şirketler tarafından sıklıkla tercih edilmektedir. Talep davranışının belirgin döngüler izlediği, ancak her şeyi sıfırdan oluşturmak istemediğiniz durumlarda faydalıdır.
Ayrıca, daha karmaşık zaman dizilerini okumak için geliştirilmiş model aileleri olan RNN ve LSTM de bulunmaktadır. Bu modeller, talebin doğrusal bir şekilde seyretmediği durumlarda, çok sayıda ürün veya satış noktanız olduğunda ya da promosyonlar, dışsal değişkenler ve sık sık meydana gelen değişiklikler söz konusu olduğunda daha uygundur.
Bu konuda pratik olmakta fayda var. Bir derin öğrenme modeli, geleneksel bir yaklaşımın gözden kaçırdığı ilişkileri tespit edebilir, ancak daha fazla veri, daha fazla test ve daha fazla denetim gerektirir. Bir KOBİ için, işin karmaşıklığı bu çabayı haklı çıkardığı takdirde bu modeli kullanmak mantıklıdır. Bu yaklaşımların makine öğrenimi yoluyla verileri dönüştürmeye nasıl yardımcı olduğunu daha iyi anlamak istiyorsanız, betimleyici modellerden karar verme modellerine geçişi derinlemesine incelemekte fayda var.
Dikkat mekanizmaları da bu modelleri iyileştirebilir, çünkü sistemin gerçekten önemli tarihsel verilere daha fazla ağırlık vermesine yardımcı olurlar. Pratikte bu, modelden geçmişteki her veriyi aynı şekilde ele almamasını, bunun yerine mevcut duruma en çok benzeyenlere odaklanmasını istemek gibidir.
Asıl soru, hangi modelin en gelişmiş olduğu değildir. Asıl önemli olan soru, ekibiniz için sürdürülebilir bir yönetim düzeyiyle birlikte net bir operasyonel iyileşme sağlayan modelin hangisi olduğudur.
Yolunuzu bulmak için şu zihinsel şemayı kullanın:
Normal sezon ve sıralı tarihçe
Kısa tarihçe
Çok sayıda SKU, çok sayıda şube, harici sinyaller
Açıklanabilirliğe yönelik güçlü bir ihtiyaç
Şirket içi teknik kapasite yetersiz
En iyi model, somut bir kararı iyileştiren ve zaman içinde uygulanabilirliğini koruyan modeldir.
Doğru seçim, basit bir soruyla başlar: Hangi kararı iyileştirmek istiyorsunuz? Tahmin yapmanız, gelecek haftanın stoklarını daha iyi düzenlemenize yardımcı olacaksa, ideal model, kapasite planlaması veya yıllık bütçe planlaması için kullanacağınız modelle aynı olmak zorunda değildir.
Dört kriterden yola çıkın.
Veri hacmi. Elinizde sınırlı bir geçmiş verisi varsa, güvenilir ve sade yaklaşımları tercih etmeniz daha iyi olur. Öte yandan, çok sayıda ürün, lokasyon veya kanaldan veri topluyorsanız, birden fazla veri dizisinden aynı anda öğrenebilen modellerden yararlanabilirsiniz.
Veri kalitesi. Eksik değerler, anomaliler ve tutarsız kayıtlar en iyi modeli bile bozabilir. Politecnico’da hazırlanan bir tez, İtalyan KOBİ’lerinin %70’inin veri filtreleme ve atama konusunda standartlaştırılmış prosedürlere sahip olmadığını belirtmekte ve Politecnico’daki araştırmada da tartışıldığı üzere, doğruluğu artırmak için uç değerlerin giderilmesi ve düzenli bileşenlerin ayrıştırılmasının önemini vurgulamaktadır.
Desenin karmaşıklığı. Basit bir mevsimsellik, birbiriyle örtüşen birden fazla döngüden farklıdır. Bazı şirketlerin takvimi öngörülebilirdir. Diğerleri ise promosyonlara, etkinliklere, hava durumuna veya lojistik kısıtlamalara bağlı olarak faaliyet gösterir.
Tahmin ufku. Gelecek haftayı tahmin etmek, gelecek yılı tahmin etmekle aynı şey değildir. Tahmin ufku genişledikçe belirsizlik artar ve kullanılması uygun olan model türü de değişir.
Bu mini kılavuzu bir pusula gibi kullanabilirsin:
İyi bir tahmin, modelden yola çıkmaz. Daha fazla güvenle almak istediğiniz kurumsal karardan yola çıkar.
Birçok KOBİ, modeli henüz net bir şekilde tanımlamadıkları bir sorunu çözmesini bekleyerek hata yapar. Stok tükenmesini azaltmak, nakit akışını korumak mı yoksa kapasite planlaması yapmak mı istediğinizi netleştirmezseniz, sonuçta şık ama pek de kullanışlı olmayan bir tahmin elde edersiniz.
Şirkette faydalı bir tahmin, istatistiksel bir alıştırmadan çok bir üretim hattına benzer. Bir adım atlanırsa, hata nihai karara kadar uzanır: yanlış siparişler, inandırıcılığı düşük bütçeler, nakit akışında sıkıntı.
Bu nedenle net bir süreç izlemek önemlidir.Bologna Üniversitesi’nin araştırması bunu 7 adımda özetlemektedir: 1) sorunun tanımlanması, 2) veri toplama, 3) veri analizi, 4) model seçimi, 5) modelin doğrulanması, 6) tahmin modelinin oluşturulması, 7) performansın izlenmesi.
1. Sorunun tanımlanması
Veriden değil, karardan yola çıkılır. Neyi, hangi zaman diliminde ve hangi somut eylem için tahmin etmek istediğinizi netleştirmelisiniz. Satın alımları planlamak için haftalık hacimleri tahmin etmek, finansal sıkıntıları önlemek için nakit ihtiyacını tahmin etmekten farklıdır. Sorun belirsizse, en iyi model bile pek yararlı olmayan bir rakam ortaya çıkaracaktır.
2. Veri Toplama
Birçok KOBİ, burada asıl darboğazı fark eder. Veriler genellikle zaten mevcuttur, ancak ERP, e-ticaret, CRM, POS ve farklı departmanlar tarafından oluşturulan Excel dosyaları arasında dağınık haldedir. Amaç, her şeyi biriktirmek değildir. Amaç, doğru veriler, tutarlı bir sıklık ve tahminle gerçek bir bağlantısı olan değişkenler içeren tutarlı bir temel oluşturmaktır.
3. Veri analizi
Modelleme yapmadan önce, bu veri serisini tıpkı bir satış noktasının zaman içindeki performansını inceler gibi okumak gerekir. Düzenli zirvelerin görüldüğü aylar var mı? Sürekli bir büyüme var mı? Bir promosyon, fiyat artışı veya yeni bir kanalın ardından boşluklar, aykırı değerler veya davranış değişiklikleri var mı?Bari Üniversitesi’nin materyallerinde, gürültüyü ve yapıyı birbirinden ayırmaya yardımcı olan merkezli hareketli ortalama ve mevsimsellik tahmini gibi klasik yöntemlere ilişkin faydalı bir atıf bulabilirsiniz.
4. Model seçimi
Ancak bu aşamada modelleri karşılaştırmak mantıklıdır. Pratikte bu, gidilecek yolu belirledikten sonra aracı seçmeye benzer. İstikrarlı ve anlaşılır bir dizi için basit bir istatistiksel yaklaşım yeterli olabilir. Öte yandan, çok sayıda dış değişkeniniz, birden fazla iş kolunuz veya daha az doğrusal dinamikleriniz varsa, daha sofistike bir modele ihtiyaç duyabilirsiniz. Veri bilimi ekibi olmayan bir KOBİ için doğru soru şudur: Bu model operasyonel bir kararı gerçekten iyileştiriyor mu, yoksa sadece karmaşıklık mı katıyor?
5. Modelin Doğrulanması
Doğrulama işlemi, zaman kısıtlamalarına uyularak yapılmalıdır. Model, öğrenme aşamasında kullanılan dönemlerden sonraki dönemler üzerinde test edilmelidir; aksi takdirde, aşırı iyimser bir tahmin elde edersiniz. Pratik olarak ifade etmek gerekirse, test aşamasında Nisan ayını zaten görmüş olan bir tahmin modelinden Nisan ayını “tahmin etmesini” isteyemezsiniz. Bu, aceleyle yürütülen projelerde en sık görülen hatalardan biridir.
6. Tahmin modelinin kurulması
Burada tahmin, iş süreçlerine dahil olur. Modeli ne sıklıkla güncelleyeceğinize, çıktıyı kimin alacağına, hangi formatta ve hangi uyarı eşikleriyle gönderileceğine karar verin. Bu adım KOBİ’ler için çok önemlidir, çünkü değer modelin kendisinden değil, birisinin onu doğru zamanda kullanmasından kaynaklanır. Finansal planlama ve nakit yönetimi üzerinde çalışıyorsanız,KOBİ’ler için yapay zeka destekli nakit akışı tahminciliği buna benzer bir örnektir.
7. Performans izleme
Bir model sonsuza kadar güvenilir kalmaz. Fiyatlar, kanallar, müşteriler, tedarikçiler ve piyasa koşulları değişir. Bu nedenle, tahminlerle gerçek sonuçları karşılaştırarak model düzenli olarak kontrol edilmeli; böylece hatanın kabul edilebilir düzeyde olup olmadığı veya bir güncelleme gerekip gerekmediği anlaşılabilir.
Tekrarlayan hatalar neredeyse her zaman operasyonel niteliktedir.
Performansı doğru bir şekilde ölçmek için, ortalama hata yüzdesi ve ortalama hata sapması gibi, iş dünyası tarafından anlaşılabilir ve istikrarlı birkaç gösterge kullanmak en uygunudur. Formüllerle etkileyici bir izlenim bırakmaya gerek yoktur. Önemli olan, tahminin satın alma, üretim, personel planlaması veya nakit akışını destekleyecek kadar güvenilir olup olmadığını anlamaktır.
Hatayı tutarlı bir yöntemle ölçerseniz, tahminlerinizi iyileştirebilirsiniz. Her ay kriterleri değiştirirseniz, sadece aynı soruna bakış açınızı değiştirmiş olursunuz.
Tahmin yapmanın değeri, operasyonel rutine dahil olduğunda daha iyi anlaşılır. Gelecek senaryolarına gerek yoktur. Günlük sorunların daha mantıklı bir şekilde çözülmesi yeterlidir.
Önce. Bir perakende yöneticisi, bazı mevsimlik ürünlerin geç geldiğini, diğerlerinin ise depoda çok uzun süre kaldığını fark eder. Yeniden sipariş kararları, esas olarak deneyime ve toplu geçmiş verilere dayanır.
Sonrasında. Mağaza, kanal ve dönem bazında yapılan tahminler sayesinde ekip, yapısal talebi ve geçici talep artışlarını daha iyi ayırt edebiliyor. Bunun somut faydası sadece daha fazla satış yapmakla sınırlı değil. İsrafı azaltmak, stok tükenmelerini önlemek ve kritik anlarda kâr marjlarını korumaktır.
Eskiden. Bir finans ekibi, nakit akışı ve risk tahminlerini manuel güncellemelerle hazırlıyordu; bu tahminler genellikle gerçek değişikliklerin gerisinde kalıyordu.
Sonrasında. Tahminleme, tekrarlayan eğilimleri, kısa vadeli gerilimleri ve artan oynaklığı önceden öngörmeyi sağlar. Bu, işletme sermayesi planlaması ve kontrolünde yardımcı olur. Hazine ve planlama alanlarında çalışanlar için,KOBİ’lere yönelik yapay zeka destekli nakit akışı tahminleme yöntemini derinlemesine incelemek çok faydalı bir adım olabilir.
Operasyonel finans alanında, iyi bir tahmin belirsizliği ortadan kaldırmaz. Belirsizliği yönetilebilir hale getirir.
Not: Bu içerikler bilgilendirme amaçlıdır ve finansal danışmanlık veya uyum danışmanlığı niteliği taşımaz. Risk, kredi ve yatırım konularındaki kararlar, her zaman bağlama uygun profesyonel değerlendirmeler gerektirir.
Önce. Üretim, satın alma ve lojistik birimleri kısmi görünürlükle çalışmaktadır. Bir departman yalnızca kendi rakamlarını görebilir ve sapmaları çok geç fark eder.
Sonrasında. Talep tahmini, tedarik, üretim ve dağıtımı daha iyi senkronize eder. Sonuç olarak daha düzenli bir akış sağlanır: daha az acil durum, daha az program değişikliği ve kaynakların daha verimli kullanımı.
Tahminleme süreçlere dahil olduğunda, sadece analizle sınırlı kalmaz. Farklı işlevler arasında bir koordinasyon mekanizması haline gelir.
Birçok KOBİ için asıl engel, tahmin yapmanın değerini anlamak değildir. Asıl zorluk, bunu sürekli olarak doğru bir şekilde yapmak için gereken zamanı ve uzmanlığı bulmaktır. İşte bu noktada, manuel iş yükünü azaltmak üzere tasarlanmış bir platformdan yararlanmak mantıklıdır.
KOBİ’ler için yapay zeka destekli bir veri analizi platformu olan ELECTE, farklı veri kaynaklarını birbirine bağlar, bilgileri ön işleme tabi tutar ve dağınık bir veri geçmişini daha düzenli bir analiz sürecine dönüştürmeye yardımcı olur. Pratikte, normalde ayrı adımlar gerektiren birçok işlem tek bir akışta birleştirilir.
Bu, işi birçok açıdan değiştiriyor:
Asıl avantaj organizasyonel niteliktedir. Bir KOBİ’nin genellikle kendine ait bir veri bilimi ekibi yoktur, ancak yine de stok, nakit, kampanyalar, risk ve operasyonel kapasite konularında kararlar alması gerekir. ELECTE gibi bir platform, iş ihtiyaçları ile faydalı analizler arasındaki mesafeyi azaltır.
Bir diğer güçlü yanı da erişilebilirliktir. Operasyon, finans veya perakende sektöründe çalışanlar, her hafta karmaşık iş akışlarını yönetmek istemezler. Net, güncel ve eyleme geçirilebilir bir görünüm isterler. İşte bu noktada otomasyon önem kazanır.
Özel çözümler arayanlar için, ELECTE platformunda sunulacak gelecekteki yapay zeka tabanlı tahmin çözümlerini incelemekte fayda var.
Gelecekte, sektör zaman serileri için temel modeller yönünde de gelişmektedir. PricePedia tarafından aktarılan bir öngörüye göre, 2024 yılından itibaren bu modeller, binlerce zaman serisinden elde edilen milyarlarca zaman noktası üzerinde önceden eğitilmiş olacak ve PricePedia’nın temel modeller üzerine yaptığı analize göre, en iyi geleneksel ekonometrik yaklaşımlarla karşılaştırılabilir veya bunlardan daha üstün performans gösteren sıfır atış (zero-shot) modunda tahminler üretebilecek.
Zaman serisi tahmini sihirli bir formül değildir. Zaman içinde işinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olan bir yöntemdir. Gerçek verilere dayalı olarak modeli seçtiğinizde, verileri doğru bir şekilde doğruladığınızda ve performansı izlediğinizde, tahminler somut bir karar verme aracı haline gelir.
Bir KOBİ için en büyük fayda çok basit: daha az ani tepki, daha fazla planlama. Daha iyi stok yönetimi, daha güvenilir bütçeler, daha mantıklı bir şekilde tahsis edilen kaynaklar. İşte bu şekilde veriler, sadece bir zaman çizelgesi olmaktan çıkıp bir yön belirleyici haline gelir.
Teoriden pratiğe geçmek istiyorsanız, özel bir teknik ekip olmadan da tahmin ve gelişmiş içgörülere erişim sağlamayı amaçlayan, yapay zeka destekli veri analitiği platformu ELECTE’yi deneyin. Yapay zeka ile geleceği aydınlatın.
.svg)
.svg)
.svg)
