IT如何幫助製造公司更準確地監視，控制和預測與遍布全球的工廠運營相關的成本？
傳統上，計劃和分析遍及全球的業務的工廠成本是一門黑手藝–其中涉及試算表格，對組織孤島的深入了解以及大量收集和處理所有必需數據的工作。 去年哪個工廠花的錢最多？ 我的大部分人工成本在哪裡？ 諸如此類的簡單成本計劃問題很難回答。
借助增強的分析功能，IT可以為更輕鬆的計劃和更大的可見性奠定基礎-從跨越筒倉的統一數據視圖和通過機器學習增強的及時信息開始-以便用戶和管理者可以做出更準確，及時的業務計劃預測。
將歷史支出與預測進行比較有助於分析師了解實際成本與預測算法之間的接近程度。
業務分析師可以在一個視圖中查看所有工廠的計劃與預測的差異分析。
分析人員現在應該能夠進行快速仿真，從而增加計劃的間接費用。 調整將立即反映在屏幕組織的總計劃預算中和差異圖上，從而有助於顯著加快計劃過程，並提高準確性。
無論您提供什麼開發服務，在設計適合他們當前和將來需求的促銷活動之前，您首先需要了解您的客戶。
您可以花費寶貴的營銷資源來篩選數據，以設計不符合要求或無法達到預期效果的促銷活動。 此外， 當您嘗試將所有客戶數據匯總在一起以幫助根據先前的購買行為確定合適的潛在客戶和要約時，基於電子表格的手動分析可能很複雜，耗時且容易出錯。
借助增強分析，您可以提出相關問題。在給定區域中，某些產品和服務產品中，您最賺錢的客戶是誰？過去購買的主要影響因素是什麼？ 他們為什麼選擇您的服務而不是競爭？要監視的KPI可能包括現有購買或在線商店訪問的數量，或者可能是一個季度中發送的電話或短信的平均數量。
在這種情況下，在後台使用機器學習來對大量的歷史客戶數據進行分類。通過檢測客戶資料和過去購買行為的模式，機器學習算法可以預測任何特定客戶或潛在客戶對新報價或活動做出積極響應的可能性。
增強型分析改變了遊戲規則。IT部門可以藉助機器學習提供的即時，可信賴的見解，使銷售和營銷團隊獲得授權，其中客戶群是新促銷活動的最佳人選。 從對您的企業投資的角度考慮它。現在，企業知道哪些客戶是最佳目標，從而為廣告系列和營銷活動帶來更高的投資回報率。
每個公司都希望有效地管理其成本。如果您必須訴諸於基於試算表格的手動流程，則該任務可能會特別具有挑戰性。 例如，如果您是財務或控制方面的業務分析師，並且需要預測公司各個部門未來六個月的旅行和娛樂（T＆E）費用， 則必須匯總部門之間的所有相關歷史數據，它們通常運行在孤島中，並且共享數據並不總是很自然。
此外，您還需要將歷史數據與各種需要旅行的事件日曆結合起來。 大多數企業都有年度節奏。 很可能，您已經對員工將要參加的活動有所了解-年度公司會議，重要的行業會議，客戶拜訪等等。 但是情況確實發生了變化，正如我們去年清楚地看到的那樣，這意味著您需要能夠匯總所有歷史數據，新數據和經過修訂的數據，以便隨時評估您的情況。
為什麼要密切跟踪實際數據與預測數據？由於預測是使用融合了歷史數據和新數據的智能預測技術生成的，因此可以提供更準確的預測，並更有信心確保成本不會超出預算。
通過進一步挖掘基礎數據，可以使用方差執行詳細的偏差分析，以更好地了解預算與實際情況之間的關係。
通過使用機器學習算法，可以在歷史支出數據中檢測模式以建立基線模型。然後，您可以結合當前情況的實際情況，並基於具有前瞻性的數據（例如事件日曆）運行模擬。
財務的作用不再是收集數據並說明其含義，而更多地是使用智能技術生成更及時，更準確的預測。 因此，您將有時間專注於製定業務戰略和其他關鍵任務活動。
如果您是人力資源經理，並且您的公司製定了積極的增長戰略，則需要保留高績效的員工，並僱用更多的頂尖人才來推動您的戰略向前發展。
因此，人力資源部需要關注損耗率，確定損耗帶來重大風險的領域，評估原因，並採取措施糾正這種情況。
借助增強的分析功能，內置的機器學習功能可幫助您檢測歷史數據中的模式，並按各種類別（地理位置，年齡，薪水等）輕鬆識別潛在的減員風險。 人力資源計劃更為有效，因為您可以藉助機器學習算法輕鬆預測或預測下一季度的人員流失。