Ettevõtte prognoosimine on protsess, mida kasutatakse tulevaste mustrite hindamiseks või ennustamiseks. Juhid, juhid ja analüütikud kasutavad prognoositud tulemusi, et aidata teha teadlikumaid äriotsuseid. Näiteks kasutatakse äriprognoose kvartaalse müügi, varude taseme, tarneahela kordustellimuste, veebisaidi liikluse ja riskide hindamiseks. Kui äriprognoosid saavutatakse tavaliselt statistiliste tehnikate abil, on andmekaevandamine osutunud kasulikuks tööriistaks ka paljude ajalooliste andmetega ettevõtete jaoks.
Ettevõtte prognoosimiseks kasutatavad tööriistad sõltuvad ettevõtte vajadustest ja kaasatud andmete hulgast. Need tööriistad hõlmavad arvutustabeleid, ettevõtte ressursside planeerimist, täiustatud tarneahela haldussüsteeme ja muid võrgu- või veebitehnoloogiaid. Üldiselt peaksid kasutatavad tööriistad võimaldama hõlpsat andmete jagamist osakondade või äriüksuste vahel, andmete üleslaadimist mitmest allikast, analüüsitehnikate valikut ja tulemuste graafilist vaatamist.
Erinevat tüüpi andmete ja analüüsi jaoks on saadaval kolm äriprognoosi meetodit. Kõige levinum on aegridade mudel, kus andmed prognoositakse ettepoole. Selle mudeli statistilised arvutused hõlmavad liikuvat keskmist, eksponentsiaalset silumist ja Box-Jenkinsi meetodeid. Aegridade mudelid on lihtsad selle poolest, et pärast valemi määramist väljastab ajalooliste andmete sisestamine prognoositud tulemused. See on kasulik ainult siis, kui ajaloolised andmed näitavad tugevat mustrit, mille kõrvalekaldeid pole arvesse võetud.
Selgitavad mudelid on teine äritegevuse prognoosimise meetod. Need mudelid ei vaja kasulike äriprognooside saamiseks nii palju ajaloolisi andmeid kui aegridade analüüs. Tavaliselt kasutatavad meetodid on lineaarsed regressioonid, mitteparameetrilised lisandid ja viivitusega regressioonid. Näiteks saab lineaarse regressiooni abil määrata, kui palju veebisaidi liiklust soovitud reklaamitulu teenib.
Andmekaeve on kolmas äriprognoosimise meetod ja see on muutumas üha populaarsemaks, kuna ettevõtted koguvad ja salvestavad rohkem andmeid digitaalses vormingus. See meetod põhineb mustrite ajalooliste andmete sõelumisel. Need andmed tuuakse tavaliselt välja ja kombineeritakse erinevatest osakondadest, meilidest ja aruannetest. Algoritmid võivad põhineda andmete kaevandamisel automaatsete prognooside tegemiseks, näiteks Amazon.com-i süsteem, mis pakub klientidele soovitatud raamatuid.
Äriprognooside vead on tavalised tarkvaraprobleemide, matemaatiliste vigade, tarbetute kohandamiste ja eelarvamuste tõttu. Vigu saab vähendada või kõrvaldada ümberarvutamise, tulemuste võrdlemise, kui kasutate teist valemit või meetodit, minimeerides muudatusi ja eemaldades kõrvalekaldeid. Hinnangud peaksid olema selgelt identifitseeritud koos selgitusega selle kohta, kuidas hinnang koostati. Esialgsed prognoosid võivad tegelike tulemustega võrreldes osutuda ebatäpseks, seega võib tugevamate tulevikuprognooside loomiseks olla vaja pidevat kohandamist.
SmartAsset.