Co to jest prognozowanie biznesowe?
Prognozowanie biznesowe jest procesem stosowanym do oszacowania lub przewidywania przyszłych wzorców. Kierownicy, menedżerowie i analitycy wykorzystują prognozowane wyniki, aby pomóc w podejmowaniu lepiej poinformowanych decyzji biznesowych. Na przykład prognozy biznesowe są wykorzystywane do oszacowania kwartalnej sprzedaży, poziomów zapasów, ponownych reguł łańcucha dostaw, ruchu strony internetowej i narażenia na ryzyko. Podczas gdy prognozowanie biznesowe zwykle osiąga się przy użyciu technik statystycznych, wydobycie danych okazało się również użytecznym narzędziem dla firm o wielu danych historycznych.
Narzędzia używane do prognozowania biznesowego zależą od potrzeb firmy i ilości danych. Narzędzia te obejmują arkusze kalkulacyjne, planowanie zasobów korporacyjnych, zaawansowane systemy zarządzania łańcuchem dostaw oraz inne technologie sieciowe lub internetowe. Zasadniczo używane narzędzia powinny umożliwić łatwe udostępnianie danych między działami lub jednostkami biznesowymi, przesyłanie danych z wielu źródeł, asortyment techniki analizy i graficzne przeglądanie wyników.
Trzy metodyprognozowania biznesowego są dostępne dla różnych rodzajów danych i analiz. Model szeregów czasowych jest najczęstszy, w którym dane są rzutowane do przodu. Obliczenia statystyczne dla tego modelu obejmują średnią ruchomą, wykładniczego wygładzania i metody pudełka Jenkinsa. Modele szeregów czasowych są proste, ponieważ po ustaleniu wzoru wstawienie danych historycznych wyświetli prognozowane wyniki. Jest to przydatne tylko wtedy, gdy dane historyczne pokazują silny wzór, niezliczony do anomalii.
Modele wyjaśniające to kolejna metoda prognozowania biznesowego. Modele te nie wymagają tyle danych historycznych, jak analiza szeregów czasowych, aby otrzymać przydatne prognozy biznesowe. Regresje liniowe, nieparametryczne addytywne i opóźnienia są powszechnie stosowane metody. Na przykład można zastosować regresję liniową do ustalenia, ile ruchu w witrynie przyniesie pożądany REKLIZACJA REVElue.
Wydobycie danych to trzecia metoda prognozowania biznesowego i zyskuje na popularności, gdy firmy gromadzą się i oszczędzają więcej danych w formacie cyfrowym. Ta metoda opiera się na przeszukiwaniu danych historycznych dla wzorców. Dane te są zwykle pobierane i łączone z różnych działów, e -maili i raportów. Algorytmy mogą być oparte na wydobywaniu danych do automatycznego tworzenia prognoz, takich jak system Amazon.com oferujący swoim klientom zalecane książki.
Błędy w prognozowaniu biznesowym są powszechne ze względu na problemy z oprogramowaniem, błędy matematyczne, niepotrzebne poprawki i uprzedzenia. Zmniejszenie lub eliminowanie błędów można dokonać poprzez ponowne obliczenie, porównując wyniki przy użyciu innej wzoru lub metody, minimalizując poprawki i usuwając możliwości uprzedzeń. Oszacowania należy wyraźnie zidentyfikować z wyjaśnieniem, w jaki sposób powstało oszacowanie. Wstępne prognozy mogą okazać się niedokładne w porównaniu z faktycznymi wynikami, więc może być ciągłe poprawkipotrzebne do tworzenia silniejszych przyszłych prognoz.