Prognoza afacerii este un proces folosit pentru a estima sau prezice modele viitoare. Directorii, managerii și analiștii folosesc rezultatele prognozate pentru a ajuta la luarea unor decizii de afaceri mai bine informate. De exemplu, previziunile de afaceri sunt folosite pentru a estima vânzările trimestriale, nivelurile de stoc, comenzile din lanțul de aprovizionare, traficul pe site și expunerea la riscuri. În timp ce prognoza de afaceri se realizează de obicei prin utilizarea tehnicilor statistice, data mining s-a dovedit, de asemenea, a fi un instrument util pentru companiile cu multe date istorice.
Instrumentele utilizate pentru prognoza afacerii depind de nevoile afacerii și de cantitatea de date implicată. Aceste instrumente includ foi de calcul, planificarea resurselor întreprinderii, sisteme avansate de management al lanțului de aprovizionare și alte tehnologii de rețea sau web. În general, instrumentele utilizate ar trebui să permită partajarea ușoară a datelor între departamente sau unități de afaceri, încărcarea datelor din surse multiple, o varietate de tehnici de analiză și vizualizarea grafică a rezultatelor.
Sunt disponibile trei metode de prognoză a afacerilor pentru diferite tipuri de date și analize. Modelul de serie de timp este cel mai comun, unde datele sunt proiectate înainte. Calculele statistice pentru acest model includ media mobilă, netezirea exponențială și metodele Box-Jenkins. Modelele de serie cronologică sunt simple prin aceea că, după ce formula este determinată, inserarea datelor istorice va scoate rezultatele prognozate. Este util doar atunci când datele istorice arată un model puternic, nerecunoașterea anomaliilor.
Modelele explicative sunt o altă metodă de prognoză a afacerii. Aceste modele nu au nevoie de atât de multe date istorice precum analiza serii de timp pentru a primi previziuni utile de afaceri. Regresiile liniare, regresiile aditive neparametrice și regresiile lag sunt metode utilizate în mod obișnuit. De exemplu, o regresie liniară poate fi utilizată pentru a determina cât de mult trafic pe site-ul web va genera veniturile din reclame dorite.
Exploatarea datelor este o a treia metodă de prognoză a afacerilor și câștigă în popularitate pe măsură ce întreprinderile își adună și salvează mai multe date în format digital. Această metodă se bazează pe cernerea datelor istorice pentru modele. Aceste date sunt de obicei preluate și combinate de la diferite departamente, e-mailuri și rapoarte. Algoritmii se pot baza pe data mining pentru a face predicții automat, cum ar fi sistemul Amazon.com de a oferi clienților săi cărți recomandate.
Erorile în prognoza afacerii sunt frecvente din cauza problemelor software, erorilor matematice, modificărilor inutile și părtinirilor. Reducerea sau eliminarea erorilor poate fi realizată prin recalculare, comparând rezultatele atunci când se utilizează o formulă sau o metodă diferită, minimizând ajustările și eliminând oportunitățile de părtinire. Estimările ar trebui să fie clar identificate cu o explicație a modului în care a fost creată estimarea. Prognozele inițiale se pot dovedi a fi inexacte în comparație cu rezultatele reale, așa că poate fi necesară o ajustare constantă pentru a produce previziuni viitoare mai puternice.