Прогнозирование спроса, часть 3: выбираем IBP-платформу

В этой серии статей эксперты «ТерраЛинк» рассказывают о нюансах прогнозирования спроса. Сегодня разбираем, как выбрать IBP-решение для автоматизации. Первая часть про процессы – здесь. Вторая часть про оценку точности прогноза – здесь.

Как выбрать IBP-платформу для автоматизации прогнозирования спроса

Выбор системы интегрированного бизнес-планирования (IBP) — стратегическое решение для компаний, стремящихся к точному прогнозированию, быстрой реакции на изменения рынка и автоматизации ключевых процессов. Сегодня такие платформы должны справляться не только с обработкой исторических данных, но и учитывать множество внутренних и внешних факторов, влияющих на спрос: от промо-акций и цен до поведения конкурентов,  маркетинговых активностей и других факторов.

Ключевые критерии выбора IBP-платформы

• Прозрачность. Важно, чтобы система была прозрачной и позволяла специалистам по планированию спроса понимать логику расчетов прогнозов. Лучшие решения содержат четкое представление о процессе прогнозирования, поддерживая широкий спектр мероприятий по планированию — от управления запасами до оптимизации трудовых ресурсов и мощностей.

• Высокая производительность. Система должна обладать высокой производительностью для обработки больших объемов данных. Поэтому важно выбирать решение с быстрой и современной базой данных, чтобы избежать длительных задержек при расчетах.

• Поддержка Low-Code/No-Code. Современные платформы должны быть гибкими и настраиваемыми без программирования. Это позволяет ключевым пользователям адаптировать модель под изменяющиеся потребности без привлечения разработчиков, повышая скорость и гибкость планирования.

• Наличие современных алгоритмов прогнозирования на базе ИИ. Важно, чтобы система поддерживала как классические статистические методы (временные ряды, очистка истории, сегментация), так и современные AI/ML-инструменты, в частности, рекуррентные нейронные сети. Это особенно актуально для компаний из FMCG и ритейла, где данные неполные, а спрос зависит от множества быстро меняющихся факторов. Нейросети в данном случае помогают не только обработать большие объемы данных, слишком сложные для анализа человеком, но и восполнить некачественные и неполные данные.

• Обработка широкого круга данных. Эффективная платформа должна уметь работать с множеством типов данных, в том числе о ценах, остатках, маркетинговых кампаниях, внешних факторах. Алгоритмы должны быть устойчивы к неполноте или шуму в данных.

• Импортозамещение и локализация. Многие крупные компании ранее использовали западные системы (SAP IBP, Oracle, Anaplan), но сейчас переходят на отечественные решения. Выбор IBP-системы должен учитывать наличие российских аналогов с сопоставимым функционалом и архитектурой.

• Поддержка бизнес-пользователей в принятии решений. Важна не только математическая точность, но и возможность быстро и понятно представить прогнозы через отчеты и дашборды. Интерфейс должен включать визуализацию KPI и управленческие метрики, чтобы эксперты могли корректировать планы на основании своей экспертизы.

«Б1 ИБП Мастер»: российская альтернатива SAP IBP

Решение «Б1 ИБП Мастер» — это отечественная Low-Code / No-Code IBP-платформа для бизнес-планирования и анализа данных, которая помогает компаниям гибко и быстро моделировать, прогнозировать и принимать решения на основе актуальной информации. Ее преимущества:

• полный стек инструментов для подготовки и обработки данных, анализа рядов, сегментации, прогнозирования, оценки точности;

• классические алгоритмы прогнозирования и встроенные возможности для построения гибких аналитических сценариев;

• использование как встроенных, так и внешних AI/ML-библиотек;

• удобные инструменты визуализации и принятия решений на основе прогнозов;

• высокая гибкость – возможность внесения изменений в методику и применение методики заказчика;

• готовая модель данных планирования для быстрой развертки;

• продвинутый конструктор трансформации и интеграции;

• высокая производительность и обработка данных;

• наличие Excel-надстройки для привычной работы плановика;

• соответствие задачам импортозамещения.

Платформа позволяет компаниям эффективно адаптироваться к изменениям в спросе, работать в условиях неопределенности и сокращать время принятия решений. Она является достойной альтернативой SAP IBP - передовой зарубежной платформе  и одному из лидеров магического квадранта Gartner.

В рамках проектов по построению систем прогнозирования мы комбинируем «Б1 ИБП Мастер» с:

• открытыми ML-библиотеками для продвинутых моделей прогнозирования;

• аналитическими платформами: Яндекс DataLens, Superset, Форсайт - для управленческой отчетности и принятия решений.

Такое сочетание позволяет получить не просто прогноз, а управляемую аналитическую среду, где возможна быстрая интерпретация результатов, построение сценариев и эффективная выработка решений на уровне компании.

Планируете автоматизировать прогнозирование спроса? Мы готовы обсудить ваши задачи и поделиться экспертизой