Big data forecasting

Een forecastingtoepassing begint met historische gegevens uit databases, bestanden, API’s, sensoren of externe systemen. Deze data kan betrekking hebben op bijvoorbeeld aantallen, tijdstippen, gebruik, voorraad, productie of technische metingen.

De software brengt de gegevens samen in een dataset met een herkenbare tijdsindeling. Daarbij kunnen datums, perioden, categorieën en andere variabelen worden verwerkt. Ook kunnen ontbrekende waarden, dubbele records en afwijkende gegevens technisch worden gecontroleerd.

Vervolgens kan een forecastingmodel worden ingericht. Mogelijke technieken zijn:

• Tijdreeksanalyse: Veranderingen, trends en patronen over tijd verwerken
• Regressiemodellen: Een numerieke uitkomst berekenen op basis van meerdere variabelen
• Machine learning: Complexere verbanden binnen grotere datasets modelleren
• Seizoensmodellen: Terugkerende verschillen tussen dagen, maanden of andere perioden verwerken
• Anomaliedetectie: Afwijkende gebeurtenissen herkennen die invloed kunnen hebben op de dataset

Een deel van de historische data kan worden gebruikt voor het trainen van het model. Een ander deel kan worden gebruikt om berekende uitkomsten te vergelijken met bekende waarden. Zo kan de technische werking van verschillende modellen worden getest.

Naast historische gegevens kunnen aanvullende variabelen worden opgenomen. Denk aan weersgegevens, kalenderinformatie, prijzen, locaties, apparaatstatussen of andere beschikbare factoren die binnen de omschreven toepassing relevant zijn.

Het model kan één verwachte waarde berekenen, maar ook een bandbreedte of meerdere scenario’s tonen. Hiermee kan de software zichtbaar maken hoe de uitkomst verandert bij verschillende invoerwaarden of modelinstellingen.

Forecasts kunnen periodiek worden vernieuwd wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen. Training, validatie en latere modelupdates kunnen als afzonderlijke technische onderdelen binnen de toepassing worden ingericht.

Toepassingen van big data forecasting

Voorspellingen beschikbaar binnen dashboards en systemen

Forecasting kan worden toegevoegd aan uiteenlopende softwaretoepassingen. De berekende uitkomsten worden daarbij gekoppeld aan de beschikbare data en de gewenste gebruikersfunctionaliteiten.

Voorbeelden zijn:

• Verwachte product- of orderaantallen weergeven in een planningsoverzicht
• Historische voorraadgegevens verwerken in een voorraadprognose
• Machine- en sensordata gebruiken voor onderhoudsindicaties
• Capaciteitsgegevens verwerken in bezettings- of gebruiksverwachtingen
• Energiegegevens gebruiken voor prognoses van toekomstig verbruik
• Logistieke gegevens verwerken in verwachte volumes of tijdsperioden
• Gebruiksgegevens combineren in verwachte aantallen bezoekers of transacties

De forecasts kunnen worden gepresenteerd in grafieken, tabellen, dashboards en rapportages. Filters kunnen gebruikers in staat stellen om specifieke locaties, producten, perioden of categorieën te selecteren.

Via API’s kunnen voorspellingen beschikbaar worden gemaakt aan andere applicaties. Ook kunnen signaleringen worden toegevoegd wanneer een berekende waarde buiten een ingestelde bandbreedte komt.

Bij toepassingen met actuele gegevens kan de software forecasts automatisch opnieuw berekenen. Monitoring kan zichtbaar maken wanneer databronnen, datastromen of modelberekeningen niet volgens de ingestelde technische werking worden uitgevoerd.

De betekenis van variabelen, gewenste voorspellingsperiode en presentatie van de uitkomsten kunnen worden vastgelegd in de functionele requirements. APPelit verwerkt deze onderdelen vervolgens in het model en de softwarefunctionaliteiten.

Wilt u forecasting toevoegen aan een dashboard, portaal, platform of bestaande applicatie? APPelit ontwikkelt de benodigde datakoppelingen, verwerkingslogica, modellen en gebruikersfunctionaliteiten.

De toepassing kan werken met periodieke imports of met gegevens die vrijwel direct beschikbaar komen. Ook hosting, monitoring, onderhoud en verdere technische ontwikkeling kunnen onderdeel zijn van de dienstverlening.

Tijdens een vrijblijvend gesprek kunt u de beschikbare databronnen en gewenste forecastingfunctionaliteiten toelichten. Wij vertellen u vervolgens graag welke technische werkzaamheden APPelit binnen uw toepassing kan verzorgen.