В условиях постоянно изменяющегося рынка и растущей конкуренции, построение точных прогнозов на основе подготовленного массива данных становится неотъемлемой частью функции стратегического управления компании и качественным сервисом для обеспечения поддержки принятия решений в бизнесе.
ООО «ФОРСАЙТ»
ИНН 7715841300
ОГРН 1107746991296
Сценарий «Построение прогноза на основе подготовленного массива данных» предназначен для использования различными платформами, чтобы помочь компаниям эффективно управлять своими ресурсами, оптимизировать текущие процессы и предсказывать тенденции на среднесрочном и долгосрочном горизонтах анализа.
Кратко о прогнозировании
Прогнозирование – это предсказание, сделанное путем изучения статистических данных предыдущих периодов и закономерностей, идентифицированных по результатам их анализа.
Компании используют специализированные программные инструменты и ИТ-системы для анализа больших объемов данных, собранных за длительный период. Они помогают прогнозировать будущий спрос, продажи, логистику, операции, финансовые возможности и тенденции по этим направлениям, помогая компаниям принимать более точные финансовые, маркетинговые и операционные решения.
Для прогнозирования используются следующие методы:
- регрессионный анализ
- анализ временных рядов
- машинное обучение
- статистические и математические методы.
На что обратить внимание
При построении прогнозов на основе массива данных необходимо обращать внимание на качество, актуальность и достоверность исходных данных, а также на их полноту и непротиворечивость. Важно учитывать различные факторы, которые могут повлиять на результаты прогноза, такие как изменения внешней среды, результаты прошлых периодов и специфика данных.
Также важно использовать правильные методы анализа данных и строить модели, которые учитывают особенности исходного набора данных.
В последствии, необходимо проводить регулярную проверку и корректировку прогнозов на основе обновленных данных, чтобы обеспечить точность и надежность результатов прогнозирования.
Настройка параметров прогнозирования
Настройка параметров прогнозирования в специализированных решениях, обеспечивающих автоматизацию процессов интегрированного бизнес-планирования позволяет быстро настроить модели и процессы, оптимизировать их и сформировать точные и надежные прогнозы спроса, продаж, логистических операций, финансовых возможностей и тенденций по этим направлениям.
Настройка включает в себя выбор:
- оптимальных временных интервалов
- типов прогнозов
- используемых алгоритмов и методов анализа данных.
Подбор правильных параметров поможет минимизировать ошибки прогнозирования и повысить общую эффективность работы решения, что в свою очередь поможет принимать более обоснованные и обдуманные решения для бизнеса.
Формирование сценариев прогноза
Формирование сценариев прогноза — это процесс разработки возможных сценариев развития событий на основе имеющихся данных, тенденций и предположений. Этот процесс позволяет специалистам исследовать различные версии и сценарии будущего и оценить вероятность их достижения.
Формирование сценариев прогноза является также инструментом для оценки рисков и принятия обоснованных стратегических решений с учетом оценки рисков. В результате можно выявить потенциальные угрозы и возможности для бизнес-функций или компании в целом, что поможет эффективно подготовиться к будущим изменениям и негативным событиям.
Формирование консенсус-прогноза
Формирование консенсус-прогноза – это процесс сбора мнений и предсказаний от различных экспертов или участников, с целью получения общего и наиболее объективного прогноза о каком-либо событии или явлении.
Этот метод часто используется в бизнесе, финансах, политике и других сферах, где важно принимать обоснованные решения на основе прогнозов и оценок вероятности исхода событий. Формирование консенсус-прогноза позволяет объединить различные точки зрения и экспертные знания, уменьшая возможные ошибки и улучшая качество предсказаний.
Реализация в IBP-платформах
Knowledge Space
Платформа KS представляет собой совокупность инструментов, позволяющих в режиме no-code (без привлечения разработки) сформировать полнофункциональное IT-решение для автоматизации бизнес-процессов компании.
Простота настройки решения на KS, комплекс обучающих мероприятий для разработчиков приложений и администратора платформы, расширенная документация по платформе – все это позволяет компании-заказчику самостоятельно и оперативно развивать продукт.
Процесс формирования прогноза спроса и цен как правило:
- является кросс-функциональным (задействованы несколько подразделений или функций компании);
- требует непрерывной адаптации под изменяющиеся внутренние процессы и организационную структуру компании;
- требует качественной обработки больших объемов исторических данных;
- требует существенных трудозатрат для формирования прогноза и его качественного обоснования;
- должен быть подкреплен объективными статистическими данными и аналитическими отчетами.
Компании часто выбирают платформу Knowledge Space для автоматизации процессов прогнозирования, поскольку она обладает рядом характеристик, критически важных для эффективности этого процесса:
- Платформа имеет встроенные механизмы автоматизации бизнес-процессов, что позволяет объединить всех участников в единой информационной среде (планировщики спроса, эксперты, руководители, ответственные за утверждение).
- Гибкость настроек позволяет быстро и без привлечения дорогостоящей разработки адаптировать решение под операционные изменения бизнеса.
- Встроенный сервис статистического прогнозирования позволяет подключать произвольный набор существующих статистических библиотек и новых разработанных алгоритмов.
- Функционал планировщика предусматривает управление параметрами математических методов и возможность их применения к различным срезам данных.
- Существует базовый набор аналитической отчетности, а также возможно бесшовное подключение различных средств BI-аналитики для более детального анализа полученных результатов.
- Гибкие механизмы дезагрегации/агрегации введенного прогноза адаптируются под особенности бизнеса, настройка правил дезагрегации осуществляется пользователями непосредственно в приложении.
Optimacros
Платформа Optimacros предоставляет все необходимые функциональные возможности для построения точных и обоснованных прогнозов на основе данных.
Настройка параметров прогнозирования на платформе Optimacros позволяет управлять параметрами продаж, охватом рынка, кадровым составом, этапами сделок и каналами взаимодействия с клиентами. Ограниченные ресурсы могут затруднить внедрение и настройку всех требуемых параметров.
Загрузка исторических данных также поддерживается. Платформа предоставляет возможность автоматизировать процессы загрузки исторических данных, что значительно упрощает работу пользователей и повышает точность прогнозов.
На базе платформы доступен сценарный анализ или, так называемый, анализ «Что, если?». Этот функционал дает пользователю возможность получить несколько сценариев прогноза, закладывая разные факторы, влияющие на конечный результат, что позволяет сравнить полученные расчеты и выбрать наиболее подходящий вариант сценария.
Применение статистических методов обработки данных возможно на платформе Optimacros. Более того, система поддерживает использование методов машинного обучения, что позволяет создавать более точные и сложные прогнозные модели.
Формирование сценариев прогноза осуществляется с помощью сценарного анализа, который помогает выбрать наилучшие стратегии и оценить их влияние на бизнес. Однако могут возникнуть трудности в определении всех возможных сценариев и необходимости учитывать множество факторов.
Экспертная корректировка прогнозных данных является важной функцией. Платформа Optimacros позволяет вручную корректировать прогнозы, учитывая экспертные оценки и специфические факторы, что повышает точность и надежность прогнозов.
Формирование консенсус-прогноза поддерживается интегрированным бизнес-планированием. Это обеспечивает баланс между продажами и операционной деятельностью через консенсус-прогноз, однако могут возникнуть сложности в синхронизации планов между различными подразделениями и регионами.
Эти функции и их реализация делают платформу Optimacros мощным инструментом для построения прогнозов на основе данных, предоставляя пользователям высокую степень гибкости и удобства в управлении параметрами прогнозирования.
Форсайт. Аналитическая платформа
«Форсайт. Аналитическая платформа» предлагает широкие возможности для построения точных и обоснованных прогнозов на основе сколь угодно больших массивов данных, что делает её мощным инструментом для работы с предиктивной аналитикой. Непосредственно бизнес-пользователи могут загружать необходимую историческую и актуальную информацию по продажам, логистике, операциям, финансам, персоналу и т.д. через встроенный функционал сбора, подготовки и загрузки данных (ETL), настраивать параметры прогнозирования и применять различные методы прогнозирования для проведения анализа на основе подготовленной информации.
Методы прогнозирования, доступные на платформе, включают Грей-метод, подбор формы зависимости и экспоненциальное сглаживание и многие другие. Нужно отметить, что применение статистических методов требует специализированных знаний или дополнительного обучения для их эффективного использования.
Платформа позволяет формировать различные сценарии и версии прогнозов. Это помогает компаниям принимать взвешенные стратегические решения, основанные на моделировании различных гипотез. Однако использование бизнес пользователями сложных моделей и необходимость интеграции большого объема данных требуют правильной оценки необходимых вычислительных ресурсов, чтобы избежать увеличения времени на обработку информации. Для этого существуют отработанная методика и подходы, которыми можно воспользоваться и найти правильное решение.
Экспертная корректировка полученных прогнозов на платформе «Форсайт. Аналитическая платформа» возможна как автоматически, так и вручную. Платформа поддерживает автоматическую корректировку ошибок и несоответствий в исходных данных по преднастроенным алгоритмам, правилам и формулам. Также можно вручную корректировать загруженные исходные данные через формы ввода. Пользователи могут добавлять текстовые поля с комментариями или предоставлять возможности ручного ввода для экспертов, чтобы итоговый прогноз учитывал именно экспертную оценку.
Формирование консенсус-прогноза поддерживается стандартными средствами платформы, которая позволяет сформировать консенсус-прогноз, созданный путем объединения нескольких отдельных прогнозов, которые создавались с использованием разных моделей и сценариев.
Все это делает платформу мощным и удобным помощником для прогнозирования в рамках сквозного процесса интегрированного бизнес планирования, предоставляя пользователям гибкость и самостоятельность в управлении параметрами моделей и процессов прогнозирования.
Задачи прогнозирования макропараметров часто решаются в рамках задач планирования экономических показателей, бюджетирования и в базовой демонстрационной конфигурации продукта «Форсайт. Бюджетирование» на базе «Форсайт. Аналитическая платформа» представлен алгоритм расчета по прогнозированию цен на нефть и нефтепродукты с помощью статистического метода линейной регрессии. Задача прогнозирования на «Форсайт. Аналитическая платформа» решалась в рамках создания прототипа для крупного заказчика из энергетической отрасли.
Михаил Федоров, ведущий продуктовый менеджер компании «Форсайт»:
Задачи прогнозирования макропараметров часто решаются в рамках планирования экономических показателей и бюджетирования. В базовой демонстрационной конфигурации продукта «Форсайт. Бюджетирование» на базе «Форсайт. Аналитическая платформа» представлен алгоритм расчета по прогнозированию цен на нефть и нефтепродукты с помощью статистического метода линейной регрессии.В качестве примера реализации задачи прогнозирования на «Форсайт. Аналитическая платформа» можно привести создание прототипа для крупного заказчика из энергетической отрасли (прогноз макроэкономических показателей).
Заключение
В прогнозировании огромное значение имеет качество исходных данных и поддержка нужных методов прогнозирования. Для улучшения результатов стоит подключать внешние солверы.
