01.04.2021 Neljapäev

Pilvepõhised lahendused müügi- ja ostumahtude planeerimiseks

Paljukiidetud masinõpe on edumeelne, tänapäevane tööriist, mida andmeanalüütikud kasutavad riskide ja võiduvõimaluste hindamiseks. Andmeanalüütiku tööriistakastis on masinõpe samas üheks keerulisemaks, kapriissemaks ja rohkelt seadistamist nõudvaks.

Raul Nugis, juhtiv andmeteadlane, KPMG Lighthouse
Raul Nugis, juhtiv andmeteadlane, KPMG Lighthouse Foto: erakogu

Ebameeldiv on ka see, et andmeanalüütik, kes seda nüüdisaegset prognoosimeetodit kasutada soovib, ei saa olla tulemuses kindel kuni viimasedki seadistused on lõpuni viidud. Alles seejärel selgub asjaolu, kas väljaehitatud mudel on võimeline oodatud tulevikku – nõudlust, pakkumist, hinda – ennustama. Kui vajalikud ettevalmistused on juba tehtud ja aega on kulutatud, mõjub avastus, et mudel ei tööta ja see tuleb ümber ehitada, demotiveerivalt.

Nõudluse ennustamine on siiski võimalik

Üheks paljudest valdkondadest, kus masinõpet kasutatakse, on nõudluse ennustamine. Kui tegemist on ettevõttega, kes sõltub nõudlusest, tarnetest ja peab oma sisendeid planeerima, on masinõpe heaks...

Juurdepääs käesolevale materjalile on majandusajakirja Raamatupidamisuudised tellijatel.

Küsi nõu!

  Esita küsimus

Saada vihje

Hea lugeja, meie eesmärk on teha just sellist ajakirja, nagu sulle meeldib. Pane kirja soovitud teemad ning dokumendivormid, mida tahaksid siit leida. Tehkem koostööd!

Liituge meiega sotsiaalvõrgustikes