Ennustetietokanta

Mikä on ennustetietokanta?

Ennustetietokannassa ylläpidät tehokkaasti erilaisten ennusteiden ja toteumien aikasarjoja sekä teet vertailuja ennusteversioiden välillä.

Useissa projekteissamme on tullut eteen tilanne, jossa on olemassa toteumatietoja aikasarjoista ja niistä halutaan tuottaa ennusteita hieman eri tarkkuustasolla kuin toteumat itse ovat. Miten tällaisessa tilanteessa voisi toimia?

Esittelemme alla kaksi vaihtoehtoa, toinen näistä on melko suoraviivainen, mutta molemmat edellyttävät kuitenkin sitä, että normaalia raportointiin optimoitua dimensionaalista tietomallia hieman muokataan erillisellä linkkioliolla (”bridge-table”). Normaalisti dimensiomalli ei tue M:M tyyppisiä relaatioita, vaan kaikki relaatiot dimensioiden välillä menevät faktataulun kautta ja faktan sekä dimension relaatio on M:1.

Tämän erityisen linkkitaulun vuoksi on syytä päättää miten toteuman ja ennusteen lukuja lasketaan suhteessa toisiinsa, laitetaanko joku lisäehto voimaan?

Esimerkkinä datavisualisoinnista käytetään Power BI:n tuottamaa raporttia.

 

Vaihtoehto 1

Vaihtoehdon tietomalli on alempana.

Eri versioihin liittyvät ennusteet saadaan näytettyä hyvin alla olevassa kuvaajassa, koska versio on vain yksi dimensioista, jota voi käyttää luokkana. Data tulee yhdestä faktataulusta eli riveillä on sekä ennustetta että toteumaa.

Vaihtoehto 2

Vaihtoehdon tietomalli on alempana.

Tietomalli on hieman monimutkaisempi, mutta toisaalta ennusteita ja toteumia ei säilötä samassa taulussa. Data tulee kahdesta faktataulusta ja raportilla käytetään muutamia yhteisiä dimensioita akselien arvojen tai suodatusten määritykseen.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan