Che cos'è la previsione aziendale?
La previsione aziendale è un processo utilizzato per stimare o prevedere modelli futuri. Dirigenti, dirigenti e analisti utilizzano i risultati previsti per aiutare a prendere decisioni aziendali meglio informate. Ad esempio, le previsioni aziendali vengono utilizzate per stimare le vendite trimestrali, i livelli di inventario, i riordini della catena di approvvigionamento, il traffico del sito Web e l'esposizione al rischio. Mentre la previsione aziendale viene di solito ottenuta utilizzando tecniche statistiche, il data mining ha anche dimostrato di essere uno strumento utile per le aziende con molti dati storici.
Gli strumenti utilizzati per le previsioni aziendali dipendono dalle esigenze dell'azienda e dalla quantità di dati coinvolti. Questi strumenti includono fogli di calcolo, pianificazione delle risorse aziendali, sistemi avanzati di gestione della catena di approvvigionamento e altre tecnologie di rete o web. In generale, gli strumenti utilizzati dovrebbero consentire una facile condivisione dei dati tra dipartimenti o unità aziendali, il caricamento di dati da più fonti, un assortimento di tecniche di analisi e la visualizzazione grafica dei risultati.
Sono disponibili tre metodi di previsione aziendale per diversi tipi di dati e analisi. Il modello delle serie temporali è il più comune, in cui i dati vengono proiettati in avanti. I calcoli statistici per questo modello includono la media mobile, il livellamento esponenziale e i metodi Box-Jenkins. I modelli di serie storiche sono semplici in quanto una volta determinata la formula, l'inserimento di dati storici genererà i risultati previsti. È utile solo quando i dati storici mostrano un modello solido, non contabilizzato per anomalie.
I modelli esplicativi sono un altro metodo di previsione aziendale. Questi modelli non richiedono tutti i dati storici dell'analisi delle serie storiche per ricevere utili previsioni commerciali. Le regressioni lineari, l'additivo non parametrico e le regressioni di ritardo sono metodi comunemente usati. Ad esempio, è possibile utilizzare una regressione lineare per determinare la quantità di traffico del sito Web che genererà le entrate pubblicitarie desiderate.
Il data mining è un terzo metodo di previsione aziendale e sta guadagnando popolarità man mano che le aziende raccolgono e salvano più dati in formato digitale. Questo metodo si basa sulla vagliatura di dati storici per i modelli. Questi dati vengono in genere recuperati e combinati da diversi dipartimenti, e-mail e report. Gli algoritmi possono essere basati sul data mining per fare previsioni automaticamente, come ad esempio il sistema di Amazon.com che offre ai suoi clienti libri consigliati.
Gli errori nelle previsioni aziendali sono comuni a causa di problemi del software, errori matematici, modifiche e pregiudizi non necessari. La riduzione o l'eliminazione degli errori può essere realizzata ricalcolando, confrontando i risultati quando si utilizza una formula o un metodo diversi, riducendo al minimo le modifiche e rimuovendo le opportunità di distorsioni. Le stime dovrebbero essere chiaramente identificate con una spiegazione di come è stata creata la stima. Le previsioni iniziali potrebbero rivelarsi imprecise rispetto ai risultati effettivi, pertanto potrebbero essere necessarie modifiche costanti per produrre previsioni future più forti.