Origin of Cohelion: The action of process of multiple independent parts to become aligned around a central theme. Used in Astronomy and in Information Theory

Forecast & budgettering

Het is fantastisch om een data warehouse met al je historische data te hebben. Maar zou het niet nog beter zijn als je de huidige en historische data op elk moment kan vergelijken met je forecasts en budgetten?

Het is essentieel voor bedrijven om op elk moment precies te weten hoe ze het doen in vergelijking met forecasts of budgetten. Om dat te bereiken moet je voorkomen dat je data van externe applicaties moet omzetten; dat leidt tot chaos vanwege verschillende definities, en is bovendien niet real-time te realiseren.

Het Cohelion Data Platform stelt je in staat om altijd (lopende) forecasts, budgetten en doelwitten te bepalen, voor al je KPI’s.

Gebruiksvriendelijke en vertrouwde interface

De forecasting- en budgetingmodule is volledig geïntegreerd in het Cohelion Data Platform. Hierdoor is de implementatietijd kort en krijg je direct inzicht in je bedrijfsprestaties, nu en in de toekomst.

Geavanceerde workflows

Het is niet makkelijk om nauwkeurige budgetten en (voortschrijdende) forecasts te maken. Het Cohelion Data Platform biedt standaard workflows om je bij deze repetitieve taak te helpen.

Maandelijkse forecastrondes kunnen worden ingesteld op vooraf bepaalde gebruikersrollen om uitnodigingen, reminders, goedkeuringen en vervolgprocessen te sturen, die beheerd kunnen worden in het Cohelion Data Platform.

Real-time vergelijkingen

Door de forecast en actuele data op één platform te hebben, kunnen voor beide scenario’s dezelfde definities (klanten, producten, valuta, etc.) worden gebruikt. Ingewikkelde transformaties zijn niet nodig om direct vergelijkingen te maken tussen historische data, forecast en opgestelde budgetten.

Forecasts door middel van machine learning

Voor sommige Key Performance Indicators (KPI’s) kan de maandelijkse forecast worden opgesteld op basis van data die zijn verzameld met geavanceerde machine learning-algoritmes. Door historische data te scannen op trends kan je een goede voorspelling van de toekomst maken.

Het enige dat je werknemers nog moeten doen is de voorspelling bevestigen of deze aanpassen voor omstandigheden die niet uit de historische data blijken (zoals nieuwe contracten).

Meer weten?

Neem contact met ons op
Contact