Accelerating Data-driven Value for Retailers - The Databricks Blogの翻訳です。
本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。
混沌とした時代における需要計画に対する統合的なビュー
過去6ヶ月におけるお客様との会話を振り返ってみると、世界的なパンデミックは過ぎ去ったものではなく、データの中に焼き込まれていることが明らかとなっています。実際のところデータは小売業を変化させています。しかし、小売業界の需要計画の話においては、「興味深い時間」を体験していると言えます。パンデミックは過去に基づくデータプランニングを破壊し、世界的なトレンドが突然開始したりストップしたりするので、シニアな経営層の期待における課題となっています。
これらの課題は、容易に2つの領域にブレークダウンすることができます。第一に、過去のデータは信じられないほどに複雑なものとなりました。過去のデータから得られるスムースな曲線や予測能力は、急激な需要の増加を引き起こしたり、他のSKUを減少させたりした過去3年間のパンデミックによって壊滅させられました。さらに、正常状態への復帰においては、予期しない様なスパイクを引き起こし、正常状態では緩やかなものとなりました。第二に、この破壊によって、エグゼクティブ、データサイエンティスト、プランナーの観点が分断されました。プランナーは需要データを用い、エグゼクティブは自身の決断力を用い、データサイエンティストは分析データセットを用いて意思決定を行なっています。今では我々はかつてないほどに、統合された需要計画のビューからはほど遠い所にいます。
Accentureにおいて我々は、効果的な需要計画においては企業内の誰もが同じデータを活用し、同じ情報に基づいて作業することが重要であると信じています。需要のスパイクが発生した際には、パンデミックの初期段階におけるトイレットペーパーや、インフレの変化の様なマーケットの問題、利率の上昇などを思い返し、企業は需要のスパイクを特定し、価格の変更や配送計画の進化を行える様にするためのツールを必要としています。エグゼクティブは在庫に商品を欲し、データサイエンティストはより良い意思決定のために最も正確なデータを欲し、プランナーは配送業者が幸せであることを欲します。企業が競合優位性を維持し続けるために、必要な価値を抽出しようとするのであれば、彼らはデータ品質のみを追い求めるのではなく、シグナルを増加させる正当性の新たなレベルを必要とし、ノイズを削減することにフォーカスすることになります。
パンデミックによって港が閉鎖されると、24時間以前からのデータはもはや適切なものとは言えません。破壊された市場においては去年の季節性パターンの信頼性は低くなります。サプライチェーンの予測に存在する数多くの小売業者によってデータの複雑性は悪化します。本質的に、注文は数ヶ月前に行われることがあるために、サプライチェーンの予測では、シグナルからの最長のアークを持つことになります。全体的なサステナビリティに目を配りながらも、サイロ化されたデータ、破壊、競争の激化は、小売業者が乗り越えようとしている非常に大きな障害となっています。プロセスが非常に複雑になっており、意思決定をより迅速かつ正確、柔軟に行える様にするために、事実に対する共通セットとキーとなるロール向けに特化したビューを持つことが必要となります。
データドリブンの小売業者になる
この変化し続ける世界において成長している小売業者は、全体的な可視性を提供し、彼らのデータの真実に対する単一バージョンを生成するプラットフォームと戦略を必要としています。この様なソリューションは、内部データ(サプライチェーン、取引など)、外部データ(マクロ経済要因、ブランドに対するセンチメント、気候、COVID-19感染者数)や、消費を予測する高度なアルゴリズムを活用することになります。小売業者はこれを単一ポイントの真実として活用することができ、プランナー、データサイエンティスト、エグゼクティブが探し求めているデータを提供します。
過去1年間を通じて、Accentureはこれを解決するためにお客様と取り組みを続けてきました。最近のDatabricksのリテール向けレイクハウスのローンチを受けて、Accentureは需要計画に対するオープンかつガラスボックスアプローチである、需要統合ビューソリューションを開発しました。Accentureのソリューションは、Brickbuilder Industry Solutionsプログラムの一部となっています。このソリューションを用いることで、クライアントは一連の入力に対する予測の議論からシフトしつつ、予測精度、スピード、粒度を向上させることができます。
実現される価値
Accentureは、消費・出荷予測モデルに基づいて、需要予測における複数の課題に直面しているグローバルCPG企業と取り組みを行いました。お客様はDatabricksレイクハウスプラットフォームを実装し、制限のない需要、出荷予測を解決することができました。また、このソリューションはお客様がベース価格や、平均ディスカウントを標準化し、サプライチェーンと財務に対する予測の整流化を実現する役に立ちました。AccentureがDatabricksレイクハウスプラットフォームを活用した自動化需要センシングをセットアップした後は、クライアントは週次の予測において10-15%の精度改善を行うことができました。この5-10%のバイアスの改善は、より良い在庫プランニングとプロダクションのスケジュールによって供給プランニングチームを助けました。
企業が未来を見据えて自身のデータとAIの戦略を準備し始めており、彼らは小売が自身のデータを起点としたトランスフォーメーションの旅路にいるということを念頭におく必要があります。
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