Qu'est-ce que la prévision d'activité?
La prévision des activités est un processus utilisé pour estimer ou prévoir les tendances futures. Les dirigeants, les gestionnaires et les analystes utilisent les résultats prévisionnels pour prendre des décisions plus éclairées. Par exemple, les prévisions commerciales sont utilisées pour estimer les ventes trimestrielles, les niveaux de stock, les nouvelles commandes de la chaîne d'approvisionnement, le trafic sur le site Web et l'exposition au risque. Alors que les prévisions commerciales sont généralement réalisées à l'aide de techniques statistiques, l'exploration de données s'est également révélée être un outil utile pour les entreprises disposant de nombreuses données historiques.
Les outils utilisés pour les prévisions commerciales dépendent des besoins de l'entreprise et de la quantité de données impliquée. Ces outils comprennent des feuilles de calcul, la planification des ressources de l'entreprise, des systèmes de gestion de chaîne d'approvisionnement avancés et d'autres technologies réseau ou Web. En général, les outils utilisés doivent permettre un partage aisé des données entre services ou unités d’affaires, le téléchargement de données provenant de sources multiples, un assortiment de techniques d’analyse et une visualisation graphique des résultats.
Trois méthodes de prévision des activités sont disponibles pour différents types de données et d’analyses. Le modèle de série chronologique est le plus courant, où les données sont projetées. Les calculs statistiques pour ce modèle incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et les méthodes de Box-Jenkins. Les modèles de séries chronologiques sont simples, car une fois la formule déterminée, l’insertion de données historiques produira les résultats prévus. Ce n'est utile que lorsque les données historiques montrent une tendance forte, sans anomalie.
Les modèles explicatifs sont une autre méthode de prévision des activités. Ces modèles ne nécessitent pas autant de données historiques que les analyses de séries chronologiques afin de recevoir des prévisions commerciales utiles. Les régressions linéaires, additives non paramétriques et les régressions de retard sont des méthodes couramment utilisées. Par exemple, une régression linéaire peut être utilisée pour déterminer le trafic généré par le site Web pour le revenu publicitaire souhaité.
L'exploration de données est une troisième méthode de prévision commerciale. Elle gagne en popularité à mesure que les entreprises rassemblent et sauvegardent davantage de données au format numérique. Cette méthode repose sur le tri des données historiques pour rechercher des modèles. Ces données sont généralement extraites et combinées à partir de différents services, courriers électroniques et rapports. Les algorithmes peuvent être basés sur l’exploration de données pour effectuer des prédictions automatiquement, tels que le système d’Amazon.com qui propose à ses clients les livres recommandés.
Les erreurs dans les prévisions commerciales sont courantes en raison de problèmes de logiciel, d’erreurs mathématiques, de modifications inutiles et de biais. Il est possible de réduire ou d'éliminer les erreurs en recalculant, en comparant les résultats lorsque vous utilisez une formule ou une méthode différente, en minimisant les ajustements et en supprimant les risques de biais. Les estimations doivent être clairement identifiées avec une explication de la manière dont elles ont été créées. Les prévisions initiales peuvent s'avérer inexactes par rapport aux résultats réels. Il peut donc être nécessaire de procéder à des ajustements constants afin de produire des prévisions plus fiables.