Co to jest prognozowanie biznesowe?
Prognozowanie biznesu to proces wykorzystywany do szacowania lub przewidywania przyszłych wzorców. Kierownictwo, kierownicy i analitycy wykorzystują prognozowane wyniki, aby pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. Na przykład prognozy biznesowe służą do szacowania sprzedaży kwartalnej, poziomu zapasów, ponownych zamówień w łańcuchu dostaw, ruchu w witrynie i narażenia na ryzyko. Podczas gdy prognozowanie biznesowe jest zwykle osiągane przy użyciu technik statystycznych, eksploracja danych okazała się również przydatnym narzędziem dla firm z dużą ilością danych historycznych.
Narzędzia wykorzystywane do prognozowania biznesowego zależą od potrzeb firmy i ilości danych. Narzędzia te obejmują arkusze kalkulacyjne, planowanie zasobów przedsiębiorstwa, zaawansowane systemy zarządzania łańcuchem dostaw oraz inne technologie sieciowe lub sieciowe. Zasadniczo zastosowane narzędzia powinny umożliwiać łatwą wymianę danych między działami lub jednostkami biznesowymi, przesyłanie danych z wielu źródeł, wybór techniki analizy i graficzne wyświetlanie wyników.
Dostępne są trzy metody prognozowania biznesowego dla różnych rodzajów danych i analiz. Model szeregów czasowych jest najczęstszy, w którym dane są prognozowane do przodu. Obliczenia statystyczne dla tego modelu obejmują średnią ruchomą, wygładzanie wykładnicze i metody Boxa-Jenkinsa. Modele szeregów czasowych są proste, ponieważ po określeniu formuły wstawienie danych historycznych spowoduje wygenerowanie prognozowanych wyników. Jest to użyteczne tylko wtedy, gdy dane historyczne wykazują silny wzorzec, nieuwzględniony w przypadku anomalii.
Modele wyjaśniające to kolejna metoda prognozowania biznesu. Modele te nie potrzebują tylu danych historycznych jak analiza szeregów czasowych, aby otrzymać przydatne prognozy biznesowe. Regresje liniowe, dodatki nieparametryczne i regresje opóźnień są powszechnie stosowanymi metodami. Na przykład regresję liniową można zastosować do ustalenia, ile ruchu w witrynie przyniesie pożądane przychody z reklam.
Eksploracja danych jest trzecią metodą prognozowania biznesu i zyskuje na popularności, gdy firmy zbierają i zapisują więcej swoich danych w formacie cyfrowym. Ta metoda polega na przesiewaniu danych historycznych w poszukiwaniu wzorców. Dane te są zwykle pobierane i łączone z różnych działów, wiadomości e-mail i raportów. Algorytmy mogą być oparte na eksploracji danych w celu automatycznego prognozowania, na przykład system Amazon.com oferujący klientom książki polecane.
Błędy w prognozowaniu biznesowym są częste z powodu problemów z oprogramowaniem, błędów matematycznych, niepotrzebnych poprawek i stronniczości. Zmniejszenie lub wyeliminowanie błędów można osiągnąć przez ponowne obliczenie, porównanie wyników przy użyciu innej formuły lub metody, zminimalizowanie poprawek i usunięcie możliwości błędów. Oszacowania powinny być wyraźnie identyfikowane z wyjaśnieniem, w jaki sposób oszacowanie zostało utworzone. Wstępne prognozy mogą okazać się niedokładne w porównaniu z rzeczywistymi wynikami, dlatego konieczne może być ciągłe dostosowywanie w celu uzyskania lepszych prognoz na przyszłość.