O que é previsão de negócios?
Previsão de negócios é um processo usado para estimar ou prever padrões futuros. Executivos, gerentes e analistas usam os resultados previstos para ajudar na tomada de decisões comerciais melhor informadas. Por exemplo, as previsões de negócios são usadas para estimar as vendas trimestrais, níveis de estoque, reordenações da cadeia de suprimentos, tráfego do site e exposição ao risco. Embora a previsão de negócios seja geralmente alcançada usando técnicas estatísticas, a mineração de dados também provou ser uma ferramenta útil para empresas com muitos dados históricos. Essas ferramentas incluem planilhas, planejamento de recursos corporativos, sistemas avançados de gerenciamento da cadeia de suprimentos e outras tecnologias de rede ou web. Em geral, as ferramentas utilizadas devem permitir um fácil compartilhamento de dados entre departamentos ou unidades de negócios, upload de dados de várias fontes, uma variedade de técnicas de análise e visualização gráfica de resultados.
Três métodosda previsão de negócios estão disponíveis para diferentes tipos de dados e análises. O modelo de séries temporais é o mais comum, onde os dados são projetados adiante. Os cálculos estatísticos para este modelo incluem a média móvel, os métodos de suavização exponencial e box-jenkins. Os modelos de séries temporais são simples, pois após a determinação da fórmula, a inserção de dados históricos gerará os resultados previstos. Só é útil quando os dados históricos mostram um padrão forte, não contabilizado para anomalias.
Modelos explicativos são outro método de previsão de negócios. Esses modelos não precisam de tantos dados históricos quanto a análise de séries temporais para receber previsões de negócios úteis. Regressões lineares, aditivas não paramétricas e regressões de atraso são métodos comumente usados. Por exemplo, uma regressão linear pode ser usada para determinar quanto tráfego do site trará para o anúncio desejado Rev RevEnue.
A mineração de dados é um terceiro método de previsão de negócios, e está ganhando popularidade à medida que as empresas reúnem e salvam mais de seus dados em formato digital. Este método depende da peneiração de dados históricos para padrões. Esses dados são normalmente recuperados e combinados de diferentes departamentos, e -mails e relatórios. Os algoritmos podem ser baseados na mineração de dados para fazer previsões automaticamente, como o sistema da Amazon.com de oferecer seus clientes livros recomendados.
erros na previsão de negócios são comuns devido a problemas de software, erros matemáticos, ajustes desnecessários e preconceitos. Reduzir ou eliminar erros pode ser realizada recalculando, comparando os resultados ao usar uma fórmula ou método diferente, minimizando ajustes e removendo oportunidades para vieses. As estimativas devem ser claramente identificadas com uma explicação de como a estimativa foi criada. As previsões iniciais podem ser imprecisas quando comparadas aos resultados reais, portanto, ajustes constantes podem sernecessário para produzir previsões futuras mais fortes.