Anaplan bietet im Bereich Analytics ein überschaubares Repertoire an Möglichkeiten. Anwender haben mit Anaplan die Möglichkeit, spontan (on-the-fly) "Was wäre wenn"-Szenarien zu erstellen, um Annahmen zu testen und Ergebnisprognosen zu optimieren. Änderungen an stammdatenbasierten Szenarien (z. B. für neue Produkte, Kunden, neue Hierarchiedefinitionen) sind in Echtzeit möglich. Bspw. können so Daten schnell auf unterschiedlichen Dimensionen eingesehen und zwischen den Währungen umgeschaltet werden, um zu sehen, wie sich Wechselkursschwankungen auswirken. In diesem Kontext ist es erwähnenswert, dass die vorausschauenden Analyse-Methoden (Predictive Analytics) für die Arbeit von geschäftlichen Anwendern statt Datenwissenschaftlern konzipiert wurden und somit als Self-Service-Analytics verstanden werden können. Die dem User direkt über die Plattform zur Verfügung gestellten Predictive-Analytics-Methoden lassen sich dabei in 4 Kategorien einordnen: Kurvenanpassung, Glättung, Saisonale Glättung und Grundlegend & Intermittierend. Abb. 9 fasst die vorhandenen Methoden entlang der genannten vier Kategorien zusammen.
Abb. 7: Statistische Prognoseverfahren[1]
Neben den Methoden bietet Anaplan seit kurzem auch noch eine dezidierte Lösung zur Optimierung der linearen Programmierung an. Der sog. Optimizer wird von einem fortschrittlichen Algorithmus angetrieben, der nach Anaplan den besten Weg zu jedem komplexen Problem mit unbegrenzten Einschränkungen finden kann. Mit der Optimierung der linearen Programmierung werden komplexe Systeme von Variablen und Randbedingungen auf lineare Gleichungen reduziert; der Optimierer folgt dem Gradienten zur besten Antwort. Unternehmen können so Ziele wie Umsatz, Gewinnmaximierung oder Kostensenkung definieren und dann mehrere Variablen oder Einschränkungen festlegen, um den Planungsprozess zu steuern. Der Optimierer kann bevorzugte Ergebnisse für viele Fragestellungen ermitteln, von der Personalausstattung über die Kapitalisierung bis hin zu Inventar und vielem mehr.[2]
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