在过去的几个月里，我看到越来越多的例子表明，企业正在转向基于实时、可操作数据的现代分析方法，并更多地使用预测技术。

例如，Pret a Manger的朱利安•皮姆•史密斯（Julian Pimm Smith）在最近的一次英国创新论坛（UK Innovation Forum）活动中，对公司的分析项目进行了全面介绍从1986起，普莱特一家餐厅的餐厅每天都会在每个商店的厨房里精心准备手工制作的天然食品。该公司总部设在英国，但在全球范围内拥有超过350家店，淘客app，包括纽约、波士顿、芝加哥、巴黎、香港、上海和迪拜，超过300家，在伦敦。"

皮姆·史密斯解释说，大数据前景如何，公司正致力于三大举措。他首先强调了他所说的"无聊报告"的重要性：

公司使用SAP WebIntelligence直接向移动设备上的一线员工提供实时销售业绩数据。例如，运营经理可以访问带有商店实时状态的地图，显示与前一天或前一周相比的最新销售情况，并向下钻取查看每种商品的详细销售情况。

商店经理还可以在每天关门时获得每家商店的完整损益报告，以及本周运营的详细财务细目。这有助于他们快速确定潜在的关注领域，并在这些领域成为实际问题之前解决问题。

第二个分析计划是一个新的预测性分析项目，由SAP咨询合作伙伴itelligence提供帮助。

传统上，物联网管理平台，每个Pret商店的早间生产目标是创造大约60%的沙拉、三明治和，今天需要的汤。剩下的40%是在下午根据需求新鲜制作的。这有助于确保客户在尽量减少浪费的同时获得他们想要的产品，但这一过程需要商店经理的深入专业知识，以便在适当的时间管理适当数量的食品的生产。

该公司现在正转向SAP Predictive Analytics来操作这一过程。新方法将历史销售信息与其他数据相结合，包括公司"必需产品"列表、天气和特殊事件。预测算法根据实时的销售数据来确定一天中要生产的初始数量和要生产的数量。系统会根据实际结果不断调整每种产品的产量——例如，如果商店在下午3点之前用完了通心粉奶酪，那么数量会自动增加，人工智能知识体系，直到客户需求得到满足，直到一天结束。

除了成本和客户满意的好处外，希望新系统能够帮助Pret A经理顺利实现快速的国际扩张。到目前为止，每一家新的Pret商店都依赖于现有同类商店经验丰富的员工来快速启动运营。但是，返利助手，随着Pret扩展到新的地点、新的国家和新的文化，这种方法就不那么有效了。新的自动化方法旨在帮助新店快速优化销售，同时考虑到当地独特的情况。

第三个倡议是一个外部咨询的数据科学项目。今天，Pret在选择开新店时会查看大约100个不同的数据点。新项目的目标是将其增加到10000多个数据点，筛选来自许多不同来源的信息，包括历史销售额、组织结构、商店可见性、标识、区域人口统计、竞争对手位置，最终目标是在做出开店决定之前，建立一个更可靠的模型来预测一家新店能产生多少收入，并在销售额增长的过程中检查销售情况。此外，该模型将有助于创建更精细的商店集群，以进行基准测试，取代目前广泛使用的类别，如机场、购物中心和城市位置。

您想了解更多吗？Julian Pimm Smith将于5月17日在伦敦举行的itelligence英国用户大会上发表演讲，主题是"数据和分析如何支持Pret a Manger的增长和转型"-我希望在那里见到你！

[这篇文章的一个版本首先出现在我的商业分析博客上]