O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Para este tutorial, abordarei alguns insights de alta qualidade relacionados ao tempo diretamente de suas métricas de cadeia de suprimentos. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
Isso está relacionado a um tutorial que conduzi anteriormente sobre gerenciamento da cadeia de suprimentos. Envolve uma técnica de gerenciamento de um cenário operacional específico sobre várias datas.
Também passei por dicas de práticas recomendadas para criar o modelo certo. Além disso, examinei como criar relacionamentos inativos entre uma tabela de datas e uma tabela de fatos com várias datas. Por fim, abordei como ativar e desativar esses relacionamentos com base no requisito de análise.
Para este tutorial, focarei em estender sua visão métrica da cadeia de suprimentos criando cálculos adicionais relacionados ao tempo.
Nem sempre é suficiente obter informações comuns de sua cadeia de suprimentos. Você também precisa otimizar e comparar os cálculos de sua cadeia de suprimentos com diferentes prazos . É aqui que você pode aplicar e sobrepor técnicas de inteligência de tempo.
Índice
Trabalhando nos pedidos em andamento
De volta aos dados de amostra, você pode ver a tabela Pedido em andamento por data . Esta tabela mostra o número de pedidos ou transações abertas entre a data do pedido e a data de entrega .
Você pode ver quantos pedidos estão em transição ou quantos pedidos existem, mas ainda não foram entregues. Além disso, os números são dinâmicos porque há um fluxo de pedidos para uma determinada data que muda com o tempo.
A melhor coisa sobre essa métrica da cadeia de suprimentos é a maneira como a configuro. É dinâmico para que você possa ver vários armazéns ou locais onde seu estoque está localizado.
Na tabela Custos por código de depósito , você pode ver as demandas de um depósito específico.
Você pode até mergulhar mais fundo em sua métrica de cadeia de suprimentos para insights específicos. Como mencionei, tudo se resume a duas coisas. Em primeiro lugar, você precisa acertar seu modelo e configurá-lo corretamente com várias datas. Em segundo lugar, é importante que você saiba como usar os padrões de fórmula DAX corretos.
Ao integrar cálculos de inteligência de tempo, você pode analisar seus pedidos atuais em andamento e compará-los com um período de tempo diferente. O principal insight aqui é ver se há uma demanda maior, menor ou consistente ao longo do tempo.
Consequentemente, você pode usar o insight para campanhas de vendas e marketing para melhorar a demanda do produto. É assim que as métricas e análises da cadeia de suprimentos no LuckyTemplates são muito úteis para o seu negócio. Depois de entender esse tipo de análise, você pode realmente escalar as coisas dentro do seu negócio e lidar com as demandas usando programas de marketing.
Usando cálculos relacionados ao tempo em sua métrica de cadeia de suprimentos
Se você já fez campanhas de marketing várias vezes, pode fazer uma análise para obter uma média ao longo do tempo. Você pode conferir e comparar os dados dos prazos.
Mostrarei como sobrepor facilmente os cálculos de inteligência de tempo à análise de métricas da cadeia de suprimentos existente.
Se você observar o cálculo para Orders in Progress LQ , poderá ver como a fórmula é direta.
Começou com a lista de pedidos em andamento, depois se ramificou em uma visão de inteligência de tempo. Ao adicionar a função , você pode voltar para um período de tempo diferente; por exemplo, o trimestre anterior.
Ao sobrepor essa medida à existente na visualização, você pode fazer uma comparação entre o trimestre atual e o último. A linha azul mais escura mostra os resultados do último trimestre, enquanto o trimestre atual cai no terceiro trimestre de 2019 .
Dependendo do seu ciclo de vendas ou cadeia de suprimentos, esse cálculo de inteligência de tempo pode ser um insight muito relevante. Além disso, se você pensar de forma mais ampla, ainda poderá obter outras informações relacionadas à métrica da cadeia de suprimentos em várias datas.
Calculando as diferenças de pedidos trimestrais
Eu tenho esta tabela para Diferença de Pedidos Trimestrais. por Data onde você pode facilmente comparar a diferença entre os dois trimestres. Acabei de criar a medida para simplesmente ramificar do insight principal inicial.
Aqui está a fórmula para a diferença de ordem. É basicamente subtrair Orders In Progress LQ de Orders in Progress .
Olhando para trás na tabela, agora você pode ter uma visão rápida de como os pedidos estão chegando em diferentes intervalos de tempo.
Esta é uma das principais metodologias de ramificação de medida que quero compartilhar com você. Eu recomendo desenvolver relatórios escalonáveis de alta qualidade no LuckyTemplates usando diferentes técnicas de ramificação.
Como já mencionei, esses cálculos de amostra são dinâmicos para que você possa examinar especificamente um armazém específico. Existem também várias maneiras de obter insights valiosos com base nisso. Por exemplo, você pode verificar o estoque médio de um determinado armazém ao longo do tempo ou também comparar diferentes armazéns.
Esta técnica que estou ensinando a você é uma análise relacionada ao tempo de alta qualidade. Teria sido muito desafiador obter esse insight, mas, por causa do LuckyTemplates, você pode fazer isso perfeitamente usando fórmulas DAX corretas e técnicas avançadas.
Técnicas Adicionais para a Métrica da Cadeia de Suprimentos
Além de tudo o que discuti, você pode até sobrepor um filtro de tipo de produto. Você pode usá-lo para analisar o desempenho de seus produtos ou categorias de produtos ao longo do tempo em sua cadeia de suprimentos.
Meu exemplo principal analisa as transações de pedidos, mas você também pode observar os custos de estoque ao longo do tempo. Você também pode querer analisar outros dados, como Costs , Revenue , Transaction ou Order Quantities em qualquer métrica principal. Todos esses dados podem ajudá-lo muito a medir ou prever suas necessidades de caixa.
Além disso, você pode descobrir se sua demanda durante o período da campanha de marketing é significativamente maior do que a demanda do dia a dia. Dependendo dos resultados, você pode determinar se precisa ou não reduzir suas necessidades de caixa ou trazer mais estoque para atender aos pedidos.
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Conclusão
Há muitos insights valiosos que você pode extrair de sua métrica de cadeia de suprimentos. Mais importante ainda, esses insights podem agregar valor significativamente ao seu negócio.
Tudo começa com a otimização das métricas de sua cadeia de suprimentos e a extração de informações comerciais úteis.
Tem sido incrível falar sobre inteligência de negócios em LuckyTemplates com você. Eu também agradeceria se você pudesse gostar do vídeo correspondente deste tutorial.
Boa sorte explorando nossa plataforma educacional!
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