Cosa sono le previsioni aziendali?
La previsione aziendale è un processo utilizzato per stimare o prevedere i modelli futuri. I dirigenti, i dirigenti e gli 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 le previsioni aziendali vengono generalmente raggiunte utilizzando tecniche statistiche, il data mining ha anche dimostrato di essere uno strumento utile per le aziende con molti dati storici.
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 di dati tra dipartimenti o unità aziendali, caricamento di dati da più fonti, un assortimento di tecnica di analisi e visualizzazione grafica dei risultati.
Tre metodidelle previsioni aziendali sono disponibili per diversi tipi di dati e analisi. Il modello di serie temporale è il più comune, in cui i dati sono 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 temporali sono semplici in quanto dopo aver determinato la formula, l'inserimento di dati storici emetterà i risultati previsti. È utile solo quando i dati storici mostrano un modello forte, non contabilizzato per le anomalie.
I modelli esplicativi sono un altro metodo di previsione aziendale. Questi modelli non richiedono tanti dati storici quanto l'analisi delle serie temporali al fine di ricevere utili previsioni aziendali. Le regressioni lineari, le regressioni additive e in ritardo non parametriche sono metodi comunemente usati. Ad esempio, una regressione lineare può essere utilizzata per determinare la quantità di traffico del sito Web che porterà per il Rev pubblicitario desideratoENUE.
Il data mining è un terzo metodo di previsione aziendale e sta guadagnando popolarità mentre le aziende raccolgono e salvano più dei suoi dati in formato digitale. Questo metodo si basa sul setacciamento attraverso i dati storici per i modelli. Questi dati vengono generalmente recuperati e combinati da diversi dipartimenti, e -mail e report. Gli algoritmi possono essere basati sull'indicazione dei dati per fare le previsioni automaticamente, come il sistema di Amazon.com di offrire ai propri clienti i libri consigliati.
Errori nelle previsioni aziendali sono comuni a causa di problemi di software, errori matematici, modifiche inutili e pregiudizi. La riduzione o l'eliminazione di errori può essere eseguita ricalcolando, confrontando i risultati quando si utilizza una formula o un metodo diverso, minimizzando le modifiche e rimuovendo le opportunità per i pregiudizi. Le stime dovrebbero essere chiaramente identificate con una spiegazione di come è stata creata la stima. Le previsioni iniziali possono rivelarsi inaccurate rispetto ai risultati effettivi, quindi potrebbe essere una modifica costantenecessario per produrre previsioni future più forti.