Biznesa prognozēšana ir process, ko izmanto, lai novērtētu vai prognozētu nākotnes modeļus. Vadītāji, vadītāji un analītiķi izmanto prognozētos rezultātus, lai palīdzētu pieņemt labāk apzinātus biznesa lēmumus. Piemēram, biznesa prognozes tiek izmantotas, lai novērtētu ceturkšņa pārdošanas apjomu, krājumu līmeni, piegādes ķēdes atkārtotus pasūtījumus, vietņu trafiku un risku. Lai gan biznesa prognozēšana parasti tiek panākta, izmantojot statistikas metodes, datu ieguve ir izrādījusies noderīgs rīks uzņēmumiem, kuriem ir daudz vēsturisku datu.
Biznesa prognozēšanai izmantotie rīki ir atkarīgi no uzņēmuma vajadzībām un iesaistīto datu apjoma. Šie rīki ietver izklājlapas, uzņēmuma resursu plānošanu, uzlabotas piegādes ķēdes pārvaldības sistēmas un citas tīkla vai tīmekļa tehnoloģijas. Kopumā izmantotajiem rīkiem ir jānodrošina vienkārša datu koplietošana starp departamentiem vai biznesa vienībām, datu augšupielāde no vairākiem avotiem, analīzes tehnikas sortiments un rezultātu grafiska apskate.
Dažādiem datu un analīzes veidiem ir pieejamas trīs biznesa prognozēšanas metodes. Visizplatītākais ir laikrindu modelis, kurā dati tiek projicēti uz priekšu. Šī modeļa statistiskie aprēķini ietver mainīgo vidējo, eksponenciālo izlīdzināšanu un Box-Jenkins metodes. Laika rindu modeļi ir vienkārši ar to, ka pēc formulas noteikšanas, ievietojot vēsturiskos datus, tiks izvadīti prognozētie rezultāti. Tas ir noderīgi tikai tad, ja vēsturiskajos datos ir redzams spēcīgs modelis, kurā nav ņemtas vērā anomālijas.
Paskaidrojošie modeļi ir vēl viena biznesa prognozēšanas metode. Šiem modeļiem nav nepieciešams tik daudz vēsturisko datu kā laikrindu analīze, lai saņemtu noderīgas biznesa prognozes. Parasti tiek izmantotas lineārās regresijas, neparametriskās piedevas un nobīdes regresijas. Piemēram, lineāro regresiju var izmantot, lai noteiktu, cik daudz vietnes trafika nodrošinās vēlamos reklāmas ieņēmumus.
Datu ieguve ir trešā uzņēmējdarbības prognozēšanas metode, un tā kļūst arvien populārāka, jo uzņēmumi apkopo un saglabā vairāk datu digitālā formātā. Šī metode balstās uz modeļu vēsturisko datu izsijāšanu. Šie dati parasti tiek izgūti un apvienoti no dažādām nodaļām, e-pastiem un pārskatiem. Algoritmu pamatā var būt datu ieguve, lai automātiski veiktu prognozes, piemēram, Amazon.com sistēma, kas piedāvā klientiem ieteiktās grāmatas.
Biznesa prognozēšanas kļūdas ir izplatītas programmatūras problēmu, matemātisku kļūdu, nevajadzīgas pielāgošanas un novirzes dēļ. Kļūdu samazināšanu vai novēršanu var veikt, pārrēķinot, salīdzinot rezultātus, izmantojot citu formulu vai metodi, samazinot pielāgojumus un novēršot novirzes. Aplēsēm jābūt skaidri norādītām ar paskaidrojumu par to, kā aplēse tika izveidota. Sākotnējās prognozes var izrādīties neprecīzas, salīdzinot ar faktiskajiem rezultātiem, tāpēc var būt nepieciešama pastāvīga pielāgošana, lai iegūtu spēcīgākas nākotnes prognozes.
SmartAsset.