今日のデータ駆動型の世界において、倉庫で最も価値のある資産は、在庫そのものではなく、在庫に関する「情報」です。倉庫は、荷物の到着からピッキング・梱包時間に至るまで、毎秒莫大な量のデータを生成しています。課題は、この生データを実行可能な洞察（インサイト）に変換することにあります。
ここで威力を発揮するのが「予測分析」です。過去のデータと現在の傾向を分析することで、倉庫管理システム（WMS）は、驚くべき精度で需要を予測し、在庫切れや過剰在庫を防ぐために在庫レベルを最適化し、ワークフロー内で発生する可能性のあるボトルネックを事前に予測することさえ可能にしました。反応型のモデルから予測型のモデルへ移行することで、企業はよりスマートな意思決定を行い、操作を効率化し、最終的には顧客により速く、より信頼性の高いサービスを提供することができるのです。