Что такое бизнес прогнозирование?

Бизнес-прогнозирование - это процесс, используемый для оценки или прогнозирования будущих моделей. Руководители, менеджеры и аналитики используют прогнозируемые результаты, чтобы помочь в принятии более обоснованных деловых решений. Например, бизнес-прогнозы используются для оценки квартальных продаж, уровней запасов, повторных заказов в цепочке поставок, посещаемости веб-сайта и подверженности риску. В то время как бизнес-прогнозирование обычно достигается с использованием статистических методов, интеллектуальный анализ данных также оказался полезным инструментом для предприятий с большим количеством исторических данных.

Инструменты, используемые для бизнес-прогнозирования, зависят от потребностей бизнеса и объема используемых данных. Эти инструменты включают электронные таблицы, планирование ресурсов предприятия, современные системы управления цепочками поставок и другие сетевые или веб-технологии. В целом, используемые инструменты должны позволять легко обмениваться данными между департаментами или бизнес-единицами, загружать данные из нескольких источников, выбирать метод анализа и графически просматривать результаты.

Для различных типов данных и анализа доступны три метода бизнес-прогнозирования. Модель временного ряда является наиболее распространенной, где данные проецируются вперед. Статистические расчеты для этой модели включают скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и методы Бокса-Дженкинса. Модели временных рядов просты в том, что после определения формулы вставка исторических данных приведет к прогнозируемым результатам. Это полезно только тогда, когда исторические данные показывают сильную закономерность, неучтенную для аномалий.

Пояснительные модели являются еще одним методом бизнес-прогнозирования. Эти модели не нуждаются в таком большом количестве исторических данных, как анализ временных рядов для получения полезных бизнес-прогнозов. Линейные регрессии, непараметрические аддитивные и лаговые регрессии являются широко используемыми методами. Например, линейная регрессия может использоваться для определения того, сколько трафика веб-сайта принесет желаемый доход от рекламы.

Интеллектуальный анализ данных является третьим методом бизнес-прогнозирования, и он приобретает все большую популярность, поскольку предприятия собирают и сохраняют большую часть своих данных в цифровом формате. Этот метод основан на просеивании исторических данных для паттернов. Эти данные обычно извлекаются и объединяются из разных отделов, электронных писем и отчетов. Алгоритмы могут быть основаны на интеллектуальном анализе данных для автоматического прогнозирования, например, система Amazon.com предлагает своим клиентам книги, рекомендованные.

Ошибки в бизнес-прогнозировании распространены из-за проблем с программным обеспечением, математических ошибок, ненужных настроек и ошибок. Уменьшение или устранение ошибок может быть достигнуто путем пересчета, сравнения результатов при использовании другой формулы или метода, минимизации настроек и устранения возможностей для ошибок. Оценки должны быть четко идентифицированы с объяснением того, как оценка была создана. Первоначальные прогнозы могут оказаться неточными при сравнении с фактическими результатами, поэтому может потребоваться постоянная настройка для получения более сильных будущих прогнозов.