Почему менеджерам стоит позаботиться о качественном инструменте для прогнозирования

Прогнозирование — это не новый процесс для большинства компаний. Однако, не все организации относятся к прогнозированию как к ключевому бизнес-процессу, утверждая, что 1-2% более точных прогнозов не принесут ощутимых результатов в бизнесе. Это утверждение оказалось ошибочным. Исследование CFO Excellence в Boston Consulting Group, в рамках которого был проведен сравнительный анализ более чем 200 компаний, показало, что передовой опыт в прогнозировании является ключевым признаком высокоэффективных функций. И как отметил римский генерал Вегетий: «Если вы хотите мира, готовьтесь к войне».

Теперь, когда COVID-19 стал частью нашей реальности, жизненно важно планировать каждый аспект бизнеса. Мы наблюдаем бурный рост спроса на решения для прогнозирования, которые гарантируют последовательность, автоматизацию и повышенную точность.

Прогнозирование как процесс управления

Прогнозирование — это процесс управления, в котором для достижения успеха организации необходимо очень тщательно подходить к выбору правильных инструментов, людей и процессов. Больше всего мы должны заботиться о том, чтобы использовать статистические прогнозы и качественные суждения в качестве исходных данных для составления бизнес-планов и принятия соответствующих мер.

Другими словами. Что нам нужно:

• Команды, которые будут отвечать за результат прогнозирования как со статистической стороны, так и со стороны бизнеса. Результат обычно происходит в форме перезагрузки с использованием качественных суждений.
• Система прогнозирования, способная надежно автоматизировать и эффективно составлять статистические прогнозы и последовательно фиксировать ручные вмешательства.
• Сильные менеджеры и бизнес-лидеры, понимающие ценность прогнозирования. Они должны создавать процессы таким образом, чтобы все команды вносили свой вклад на всех этапах — от data science до бизнеса, маркетинга и продаж.

Мы всегда должны помнить, что цель прогнозирования — преобразовывать результаты в бизнес-планы, которые снижают затраты, повышают производительность, увеличивают удовлетворенность клиентов и доходы.

Что представляет собой хорошая система прогнозирования?

Сотрудничество: Компаниям нужна собственная облачная технология, обеспечивающая ряд методов для совместной работы и права доступа различным лицам, взаимодействующим с инструментом. Например, менеджерам понадобится доступ на чтение первых отчетов со статистическими результатами, чтобы получить первые инсайты. В то же время аналитики должны иметь возможность легко делиться своей работой и сохранять её в общем пространстве, чтобы коллеги могли увидеть и использовать что-то из этого повторно, когда это необходимо.

Открытость: Инструмент должен уметь включать открытый код в процесс прогнозирования, а также распараллеливать и запускать эти алгоритмы в памяти. Это даст возможность наилучшим образом использовать талант программиста в компании.

Целостность: Правильный инструмент может оптимизировать процесс прогнозирования от первоначального преобразования данных в формат временных рядов до экспорта результатов прогнозирования в информационные дашборды для их изучения бизнес-лидерами и лицами, ответственными за принятие решений.

Индивидуальные суждения: Существуют такие бизнес-знания, которые не могут быть зафиксированы в исторических данных, например, движение конкурента на рынке или учет необычного события. В этих случаях возможность включения индивидуального суждения в форму перезагрузки статистического прогнозирования имеет большое значение. Система должна давать возможность производить переопределения по любому периоду прогнозирования, фиксируя историю ручных взаимодействий, и в то же время автоматически решать любые вопросы сверки.

Автоматизация: Не может быть полноценного инструмента прогнозирования без возможности надежно и без особых усилий автоматизировать процесс. После создания проекта инструмент должен автоматически генерировать прогнозы по новым данным, экспортируя весь проект в виде пакетного API, который может работать в выбранной среде.

Какую роль здесь играет машинное обучение?

В тех случаях, когда автоматические методы временных рядов не могут произвести достаточно точные прогнозы, необходим современный инструмент, оснащенный множеством способов машинного обучения. Например, при использовании нейронных сетей система не только выдает очень точные прогнозы, но и автоматически создает дополнительные переменные, необходимые для генерации прогнозов.

Заключительные мысли

В заключение я хотел бы сказать одну из моих любимых фраз из мира аналитики: «То, что можно оценить, можно сделать». Это относится и к миру прогнозирования. В прогнозирование вовлечено множество команд, а статистический результат является лишь одним из вкладов в общий процесс. Таким образом, рецепт успеха для руководства состоит в том, чтобы обеспечивать управление каждым этапом процесса, отслеживать статистические результаты и последовательно фиксировать ручные вводы и оценивать их влияние. SAS Visual Forecasting упрощает процесс прогнозирования, начиная с преобразования данных и заканчивая получением конечных прогнозных результатов. Таким образом, руководство может сконцентрировать свои усилия на том, что имеет наибольшее значение — на разработке эффективных стратегий для улучшения бизнес-результатов.

Более подробную информацию о SAS Visual Forecasting вы найдете здесь.