Η επιχειρηματική πρόβλεψη είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιείται για την εκτίμηση ή την πρόβλεψη μελλοντικών προτύπων. Στελέχη, διευθυντές και αναλυτές χρησιμοποιούν τα προβλεπόμενα αποτελέσματα για να βοηθήσουν στη λήψη καλύτερα ενημερωμένων επιχειρηματικών αποφάσεων. Για παράδειγμα, οι επιχειρηματικές προβλέψεις χρησιμοποιούνται για τον υπολογισμό των τριμηνιαίων πωλήσεων, τα επίπεδα αποθέματος, τις παραγγελίες της αλυσίδας εφοδιασμού, την επισκεψιμότητα ιστότοπων και την έκθεση σε κίνδυνο. Ενώ η επιχειρηματική πρόβλεψη επιτυγχάνεται συνήθως με τη χρήση στατιστικών τεχνικών, η εξόρυξη δεδομένων έχει επίσης αποδειχθεί χρήσιμο εργαλείο για επιχειρήσεις με πολλά ιστορικά δεδομένα.
Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη επιχειρήσεων εξαρτώνται από τις ανάγκες της επιχείρησης και τον όγκο των δεδομένων που εμπλέκονται. Αυτά τα εργαλεία περιλαμβάνουν υπολογιστικά φύλλα, εταιρικό σχεδιασμό πόρων, προηγμένα συστήματα διαχείρισης αλυσίδας εφοδιασμού και άλλες τεχνολογίες δικτύου ή ιστού. Γενικά, τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται θα επιτρέπουν την εύκολη ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ τμημάτων ή επιχειρησιακών μονάδων, μεταφόρτωση δεδομένων από πολλαπλές πηγές, μια ποικιλία τεχνικών ανάλυσης και γραφική προβολή των αποτελεσμάτων.
Τρεις μέθοδοι πρόβλεψης επιχειρήσεων είναι διαθέσιμες για διαφορετικούς τύπους δεδομένων και ανάλυσης. Το μοντέλο χρονοσειρών είναι το πιο κοινό, όπου τα δεδομένα προβάλλονται προς τα εμπρός. Οι στατιστικοί υπολογισμοί για αυτό το μοντέλο περιλαμβάνουν τον κινητό μέσο όρο, την εκθετική εξομάλυνση και τις μεθόδους Box-Jenkins. Τα μοντέλα χρονοσειρών είναι απλά στο ότι μετά τον προσδιορισμό του τύπου, η εισαγωγή ιστορικών δεδομένων θα παράγει τα προβλεπόμενα αποτελέσματα. Είναι χρήσιμο μόνο όταν τα ιστορικά δεδομένα δείχνουν ένα ισχυρό μοτίβο, που δεν υπολογίζεται για ανωμαλίες.
Τα επεξηγηματικά μοντέλα είναι μια άλλη μέθοδος επιχειρηματικής πρόβλεψης. Αυτά τα μοντέλα δεν χρειάζονται τόσο ιστορικά δεδομένα όσο η ανάλυση χρονοσειρών για να λάβουν χρήσιμες επιχειρηματικές προβλέψεις. Οι γραμμικές παλινδρομήσεις, οι μη παραμετρικές πρόσθετες και οι παλινδρομήσεις καθυστέρησης είναι συνήθως χρησιμοποιούμενες μέθοδοι. Για παράδειγμα, μια γραμμική παλινδρόμηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιοριστεί πόση επισκεψιμότητα θα φέρει στον ιστότοπο για τα επιθυμητά έσοδα από τη διαφήμιση.
Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια τρίτη μέθοδος πρόβλεψης επιχειρήσεων και κερδίζει δημοτικότητα καθώς οι επιχειρήσεις συγκεντρώνουν και αποθηκεύουν περισσότερα από τα δεδομένα της σε ψηφιακή μορφή. Αυτή η μέθοδος βασίζεται στο κοσκίνισμα των ιστορικών δεδομένων για μοτίβα. Αυτά τα δεδομένα συνήθως ανακτώνται και συνδυάζονται από διαφορετικά τμήματα, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και αναφορές. Οι αλγόριθμοι μπορούν να βασίζονται στην εξόρυξη δεδομένων για την αυτόματη πραγματοποίηση προβλέψεων, όπως το σύστημα της Amazon.com που προσφέρει στους πελάτες της προτεινόμενα βιβλία.
Τα σφάλματα στην πρόβλεψη των επιχειρήσεων είναι κοινά λόγω προβλημάτων λογισμικού, μαθηματικών λαθών, περιττών τροποποιήσεων και προκαταλήψεων. Η μείωση ή η εξάλειψη των σφαλμάτων μπορεί να επιτευχθεί με επανυπολογισμό, σύγκριση των αποτελεσμάτων κατά τη χρήση διαφορετικής φόρμουλας ή μεθόδου, ελαχιστοποιώντας τις τροποποιήσεις και αφαιρώντας ευκαιρίες για προκαταλήψεις. Οι εκτιμήσεις θα πρέπει να προσδιορίζονται σαφώς με μια εξήγηση του τρόπου με τον οποίο δημιουργήθηκε η εκτίμηση. Οι αρχικές προβλέψεις μπορεί να αποδειχθούν ανακριβείς σε σύγκριση με τα πραγματικά αποτελέσματα, επομένως μπορεί να χρειαστούν συνεχείς προσαρμογές προκειμένου να παραχθούν ισχυρότερες μελλοντικές προβλέψεις.
SmartAsset.