Was ist Geschäftsprognose?
Business Forecasting ist ein Prozess, mit dem zukünftige Muster geschätzt oder vorhergesagt werden. Führungskräfte, Manager und Analysten verwenden die prognostizierten Ergebnisse, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zum Beispiel werden Geschäftsprognosen verwendet, um vierteljährliche Umsätze, Lagerbestände, Nachbestellungen in der Lieferkette, Website-Traffic und Risiken zu schätzen. Während die Geschäftsprognose in der Regel mithilfe statistischer Verfahren erstellt wird, hat sich Data Mining auch als nützliches Instrument für Unternehmen mit vielen historischen Daten erwiesen.
Die für die Unternehmensprognose verwendeten Tools hängen von den Anforderungen des Unternehmens und der Menge der betroffenen Daten ab. Diese Tools umfassen Tabellenkalkulationen, Ressourcenplanung für Unternehmen, erweiterte Supply-Chain-Management-Systeme und andere Netzwerk- oder Webtechnologien. Im Allgemeinen sollten die verwendeten Tools einen einfachen Datenaustausch zwischen Abteilungen oder Geschäftsbereichen, das Hochladen von Daten aus mehreren Quellen, eine Auswahl von Analysetechniken und die grafische Anzeige von Ergebnissen ermöglichen.
Für verschiedene Arten von Daten und Analysen stehen drei Methoden zur Geschäftsvorhersage zur Verfügung. Das Zeitreihenmodell ist das gebräuchlichste, bei dem Daten vorwärts projiziert werden. Die statistischen Berechnungen für dieses Modell umfassen den gleitenden Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die Box-Jenkins-Methoden. Zeitreihenmodelle sind insofern einfach, als nach der Bestimmung der Formel durch Einfügen historischer Daten die prognostizierten Ergebnisse ausgegeben werden. Dies ist nur dann nützlich, wenn die historischen Daten ein starkes Muster aufweisen, das Anomalien nicht berücksichtigt.
Erklärende Modelle sind eine weitere Methode der Geschäftsprognose. Diese Modelle benötigen nicht so viele historische Daten wie die Zeitreihenanalyse, um nützliche Geschäftsvoraussagen zu erhalten. Lineare Regressionen, nichtparametrische Additive und Lag-Regressionen werden häufig verwendet. Beispielsweise kann eine lineare Regression verwendet werden, um zu bestimmen, wie viel Website-Traffic für die gewünschten Werbeeinnahmen generiert wird.
Data Mining ist eine dritte Methode der Unternehmensprognose, die immer beliebter wird, wenn Unternehmen einen größeren Teil ihrer Daten in digitaler Form erfassen und speichern. Diese Methode basiert auf dem Durchsuchen historischer Daten nach Mustern. Diese Daten werden normalerweise aus verschiedenen Abteilungen, E-Mails und Berichten abgerufen und kombiniert. Algorithmen können auf Data-Mining basieren, um Vorhersagen automatisch zu treffen, beispielsweise das System von Amazon.com, das seinen Kunden empfohlene Bücher anbietet.
Fehler in der Geschäftsprognose sind häufig auf Softwareprobleme, mathematische Fehler, unnötige Optimierungen und Verzerrungen zurückzuführen. Das Reduzieren oder Beseitigen von Fehlern kann durch Neuberechnen, Vergleichen der Ergebnisse bei Verwendung einer anderen Formel oder Methode, Minimieren von Optimierungen und Entfernen von Möglichkeiten für Verzerrungen erreicht werden. Schätzungen sollten eindeutig identifiziert werden und eine Erklärung enthalten, wie die Schätzung erstellt wurde. Die anfänglichen Vorhersagen können sich im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen als ungenau herausstellen. Daher ist möglicherweise eine ständige Anpassung erforderlich, um bessere Prognosen für die Zukunft zu erstellen.