Planificarea și prognoza folosind Predictive Planning

Amber Biela-Weyenberg | Strateg de conținut | 18 decembrie 2023

Întreprinderile adoptă din ce în ce mai mult planificarea predictivă, care utilizează analiza statistică pentru a estima ceea ce este probabil să se întâmple în viitor pe baza datelor istorice ale organizației dumneavoastră. Aceste informații ajută directorii financiari și echipele lor să înțeleagă cum pot evolua factori precum vânzările sau cheltuielile, permițându-le să aloce bugetele în mod corespunzător și să îmbunătățească planificarea investițiilor și a fluxului de numerar. Utilizarea planificării predictive și a prognozelor poate ajuta directorii financiari și alți lideri de business să identifice riscurile potențiale în prognozele lor, cum ar fi deficitul de aprovizionare sau deficitul de numerar. Această prognoză face mai probabilă evitarea problemelor și protejarea profiturilor și a reputației companiei lor.

Ce este prognoza în planificarea predictivă?

Prognoza folosind planificarea predictivă, denumită uneori prognoza predictivă, este procesul de analiză a datelor istorice și de proiectare a ceea ce este probabil să se întâmple. Planificarea predictivă este modul în care directorii financiari și echipele financiare utilizează aceste informații pentru a se pregăti pentru viitor. Echipele de finanțe care realizează planificări predictive se bazează în mare măsură pe prognozele seriilor cronologice, care identifică modele și tendințe în datele înregistrate la intervale regulate, cum ar fi cifrele lunare de vânzări sau nivelurile zilnice ale stocurilor, pentru a extrapola ceea ce s-ar putea întâmpla în continuare. Analiza datelor din seriile cronologice, cum ar fi aceasta, este utilă pentru a înțelege ciclurile, sezonalitatea și tendințele pe termen lung, toate acestea contribuind la crearea unei prognoze exacte.

De exemplu, un director financiar poate dori să prognozeze vânzările pentru un sezon de sărbători viitor. În cazul în care compania dispune de ani de date istorice privind vânzările, prognoza seriilor cronologice poate furniza o estimare care reflectă impactul sezonier. Cu toate acestea, echipa de finanțe trebuie să identifice și să utilizeze cea mai bună metodă de prognoză a seriilor de timp pentru situația respectivă, pentru a obține cele mai exacte prognoze.

Dacă analiștii dispun de suficiente date de calitate pentru a extrage informații și a aplica corect modelele, metodele de prognoză utilizate în planificarea predictivă ar trebui să aibă un grad mai mare de acuratețe față de alte practici, cum ar fi intuiția sau presupunerea unei creșteri procentuale constante de la an la an. În plus, multe organizații aleg să își valideze în continuare prognozele utilizând software cu capacități integrate de analiză predictivă, care utilizează modelarea datelor și învățarea automată (ML) pentru a descoperi relații în setul de date pe care o persoană nu le poate vedea. Validarea prognozelor cu ajutorul analizei predictive este considerată din ce în ce mai mult o parte standard a procesului de planificare predictivă.

Concluzii cheie

  • Planificarea predictivă este atunci când echipele financiare utilizează tehnici statistice pentru a identifica tendințe și modele în datele istorice pentru a estima valorile viitoare, cum ar fi vânzările, cheltuielile și fluxul de numerar, pentru a îmbunătăți procesul de planificare.
  • Prognozele și predicțiile rezultate sunt la fel de bune ca și datele care au stat la baza elaborării lor, astfel încât echipele financiare ar trebui să utilizeze numai date curate, relevante și de încredere.
  • Există multe metode de prognoză a seriilor cronologice din care se poate alege pentru a realiza o planificare predictivă, iar analiștii trebuie să găsească cea mai adecvată metodă și să analizeze cu atenție variabilele necesare pentru a obține cea mai precisă prognoză.
  • Planificarea predictivă poate fi aplicată într-o gamă largă de cazuri de utilizare în business, cum ar fi previzionarea fluxurilor de numerar, a cererii de produse și a randamentului investițiilor pentru campaniile de marketing.

Planificarea predictivă și prognoza explicate

Planificarea predictivă presupune că modelele și tendințele istorice se repetă într-o anumită măsură. Prin urmare, analizând trecutul, directorii financiari și echipele financiare se pot pregăti pentru ceea ce va urma, descoperind informații și creând prognoze care anticipează rezultatele viitoare pe baza datelor actuale. Adoptarea planificării predictive și a prognozelor este în creștere din cauza cererii tot mai mari de a prognoza tendințele în mod fiabil într-un număr tot mai mare de cazuri de utilizare și a volatilității și complexității tot mai mari din lumea business-ului. Numărul organizațiilor care afirmă că utilizează în mod productiv planificarea predictivă a crescut de la doar 4 % în 2020 la 27 % în 2022, conform unui sondaj global realizat de firma de analiză de piață BARC pe 295 de angajați care participă la procesul de planificare. Conform sondajului, alți 17 % urmau să o implementeze sau să utilizeze prototipuri în 2022. Companiile care pot prognoza cu exactitate viitorul au mai multe șanse de a lua decizii informate astăzi și de a crea planuri care să le asigure succesul de mâine.

Să presupunem că o întreprindere dorește să previzioneze vânzările pentru anul viitor, costurile materiilor prime și capacitatea de producție necesară pentru a vedea dacă are sens să investească în echipamente noi. Există mai mulți factori care influențează dacă prognozele echipei vor fi corecte. În primul rând, echipa financiară ar trebui să dispună de suficiente date pentru a descoperi modele și tendințe. O regulă generală este de a avea de cel puțin două ori mai multe date istorice decât perioada de timp pe care o prognozați – de exemplu, 24 de luni de date istorice pentru a crea o prognoză pe 12 luni. De asemenea, datele trebuie să fie fiabile și curate, adică să nu conțină date false, duplicate sau formatate incorect. De obicei, planificarea predictivă se realizează folosind date din domeniul financiar, care tind să fie bine structurate și, sperăm, exacte. Predicțiile sunt atât de bune pe cât sunt datele utilizate pentru formarea lor. În plus, analistul de planificare și analiză financiară (FP&A) trebuie să identifice modelul corect de prognoză a seriilor cronologice (adesea mai multe modele) având în vedere datele disponibile și întrebarea la care răspunde. Alegerea variabilelor greșite poate duce la o predicție slabă și, prin urmare, la o decizie greșită, iar adăugarea mai multor variabile poate duce la „supraadaptare”, când modelul de date începe să modeleze „zgomotul” aleatoriu prezent în date.

Având în vedere atât de mulți factori de luat în considerare, tot mai mulți profesioniști din domeniul finanțelor apelează la software și servicii de planificare predictivă care îi ajută să navigheze printre aceste decizii și, în cele din urmă, să obțină prognoze mai exacte mai rapid. Cu cât prognozele sunt mai precise, cu atât echipele financiare pot planifica mai bine pentru viitor și pot aloca bugetele în mod înțelept. Luați în considerare numărul mare de factori care intră în joc atunci când creați un buget anual și impactul semnificativ pe care îl poate avea un singur element, cum ar fi costurile de angajare. The Society for Human Resource Management estimează că o companie cheltuiește în medie 4.129 USD pentru a angaja un singur om. În cazul în care departamentul de resurse umane al unui lanț hotelier presupune că va trebui să înlocuiască 500 de angajați din departamentul de menaj pe baza ratei de uzură care rămâne aceeași ca anul trecut, dar în realitate trebuie să înlocuiască 1 000, numai costurile de angajare ar putea depăși 2 milioane USD. În locul acestei abordări simple, o companie ar putea utiliza planificarea predictivă pentru a identifica tendințele istorice ale fluctuației unei companii, pentru a evalua cele mai bune și cele mai rele scenarii probabile și pentru a lua în considerare ajustarea prognozelor de fluctuație la starea de echilibru dacă modelul prezice un rezultat semnificativ diferit.

Dincolo de echipa de finanțe, utilizarea interfuncțională a planificării predictive și a prognozelor este din ce în ce mai vitală pentru a face față volatilității economiei, forței de muncă, lanțului de aprovizionare și altor factori de business. Planificarea predictivă poate fi utilizată în gestionarea stocurilor, de exemplu, pentru a detecta vârfurile ciclice sau sezoniere care pot pune o presiune neașteptată pe capitalul de lucru sau lipsurile care pot încetini producția. Un manager de achiziții poate utiliza prognoze predictive pentru a estima costurile materiilor prime și pentru a decide dacă să se protejeze împotriva creșterii prețului materiilor prime. Un lider de echipă de servicii pentru clienți ar putea utiliza planificarea predictivă pentru a prognoza tendințele volumului de apeluri și pentru a-și stabili nivelul de personal. Astfel de informații operaționale influențează multe domenii ale unui business și ajută organizațiile să creeze planuri financiare mai precise.

Aproape jumătate dintre directorii financiari spun că prioritatea lor principală este construirea de modele predictive și dobândirea capacității de a analiza și de a se pregăti pentru diferite scenarii, conform unui sondaj PwC din august 2022. Această prognoză le permite să evite riscurile potențiale, cum ar fi scăderea veniturilor sau investițiile prea mari pe o piață nouă, care este puțin probabil să corespundă așteptărilor. Elaborarea de planuri de scenarii bazate pe cele mai bune și cele mai rele prognoze pregătește echipele pentru modul în care vor răspunde. Mai mult, companiile utilizează din ce în ce mai mult software de planificare predictivă care actualizează automat prognozele folosind datele în timp real ale unei organizații, permițând echipelor financiare să vadă mai devreme un dezastru sau un succes, astfel încât să își poată accelera răspunsul planificat.

Metode de prognoză a seriilor cronologice

Prognoza seriilor cronologice este o tehnică care utilizează puncte de date istorice înregistrate la intervale regulate pentru a prezice ce se va întâmpla probabil în viitor. Există numeroase metode sau algoritmi de prognoză a seriilor de timp, iar profesioniștii din domeniul finanțelor trebuie să identifice care le va oferi cea mai precisă predicție în funcție de datele disponibile și de ceea ce doresc să realizeze.

Prognoza seriilor cronologice studiază în general tendințele, sezonalitatea și ciclurile. Tendințele reflectă creșterea sau scăderea treptată sau constantă în timp a tiparelor de date, de obicei din cauza unor factori pe termen lung – cum ar fi schimbările în populație, creșterea organică sau schimbările tehnologice. Adesea, puteți modela acest lucru fie cu o funcție liniară, fie cu o funcție curbă cu mișcare lentă. Sezonalitatea se concentrează pe creșterile și scăderile periodice, regulate și oarecum previzibile care apar în timp. Iar atunci când se discută date lunare, sezonalitatea apare de obicei în cadrul unui an calendaristic. Acesta poate fi defalcat în trimestre sau în funcție de sezonalitatea naturală, cum ar fi sărbătorile. Ciclurile sunt modele de creșteri și scăderi care s-ar putea să nu fie la fel de regulate și ar putea dura mai mult de un an. În business, acest lucru se datorează adesea unor factori precum ciclurile de business multianuale care se mișcă mai lent decât un model tipic de sezonalitate.

Iată câteva metode populare:

  • Media mobilă unică (SMA) calculează prețul mediu al unui articol pe o perioadă de timp definită și funcționează cel mai bine cu date volatile, fără tendințe sau sezonalitate.
  • Media mobilă dublă (DMA) calculează media mobilă și apoi media acelei medii mobile unice. Această tehnică utilizează ambele seturi de date pentru a proiecta comportamentul viitor preconizat și funcționează bine cu datele istorice care au o tendință, dar nu și sezonalitate.
  • Netezirea exponențială unică (SES) cântărește datele, acordând cea mai mare importanță celui mai nou punct de date, și scade treptat ponderea cu cât datele devin mai vechi. Această metodă ajută la depășirea limitelor mediilor mobile și ale metodelor de schimbare procentuală și funcționează cel mai bine cu date volatile care nu au nici tendință nici sezonalitate.
  • Netezirea exponenţială dublă (DES) efectuează și repetă metoda SES. DES se aplică atunci când datele au o tendință, dar nu prezintă sezonalitate.
  • Netezirea tendinței amortizate (DTS) aplică SES de două ori, dar, spre deosebire de metoda DES, curba componentei tendinței este atenuată și se aplatizează în timp. Această tehnică se aplică datelor care au o tendință, dar nu prezintă sezonalitate.
  • Aditivul sezonier calculează indicele sezonier pentru datele istorice fără tendință, rezultând o prognoză curbată care prezintă schimbări sezoniere și valori netezite exponențial. Este util atunci când sezonalitatea nu crește în timp.
  • Multiplicativul sezonier funcționează cel mai bine cu date sezoniere care cresc sau scad, diferențiindu-l de aditivul sezonier. Această metodă calculează, de asemenea, indicele sezonier pentru datele istorice fără tendință.
  • Aditivul Holt-Winters creează valori netezite exponențial pentru nivelul prognozei și tendință și ajustează în funcție de sezonalitate. Această metodă funcționează bine atunci când nici tendința, nici sezonalitatea nu cresc în timp.
  • Multiplicativul Holt-Winters se aplică atunci când tendinţa şi sezonalitatea cresc în timp. Ca și aditivul Holt-Winters, multiplicativul Holt-Winters creează valori netezite exponențial pentru nivelul prognozei și tendință și ajustează în funcție de sezonalitate.
  • Metoda sezonieră aditivă cu tendință amortizată proiectează sezonalitatea, tendința amortizată și nivelul în mod individual și apoi combină datele într-o prognoză liniară a tendinței. Această tehnică funcționează cel mai bine atunci când datele au o tendință și o sezonalitate, dar variația sezonieră este destul de constantă.
  • Metoda aditivă multiplicativă a tendinței amortizate proiectează, de asemenea, sezonalitatea, tendința amortizată și nivelul individual și apoi le combină într-o prognoză. Totuși, aceasta urmează un proces creat pentru situațiile în care variația sezonieră crește în timp.
  • Media mobilă integrată autoregresivă (ARIMA) este un mod de calcul care surprinde tendințele unei variabile în timp și prezice viitoarele puncte de date prin observarea diferenței dintre valorile din serie. Se aplică atunci când nu există sezonalitate, dar există modele ARIMA sezoniere separate (SARIMA).

Selectarea și tehnicile metodei de prognoză

Planificarea predictivă ajută organizațiile să ia decizii critice și să se pregătească pentru ceea ce urmează. Pentru a face acest lucru în mod eficient, profesioniștii FP&A trebuie să utilizeze cea mai precisă metodă de prognoză, având în vedere ceea ce doresc să realizeze și datele disponibile. De asemenea, este esențial ca datele să fie de încredere, relevante, iar setul de date să fie suficient de mare pentru a obține o predicție cât mai precisă posibil. Recomandările privind dimensiunea variază, dar o abordare este de a avea o cantitate de date de cel puțin două ori mai mare decât perioada de predicție.

După cum s-a văzut mai sus în secțiunea Metode de prognoză a seriilor cronologice, fiecare algoritm are deficiențe și funcționează mai bine în anumite circumstanțe. De exemplu, dacă doriți să estimați prețul viitor al materiilor prime din procesul dvs. de producție prin examinarea prețului istoric mediu al acestora pe o perioadă definită, SMA funcționează cel mai bine dacă nu există tendințe sau sezonalitate. Cu toate acestea, dacă datele dvs. au o tendință și nu sunt sezoniere, este mai probabil să obțineți o prognoză exactă cu DMA. Datele pot fi desezonalizate, însă acest lucru ar adăuga o complicație modelului dumneavoastră.

Pe lângă disponibilitatea datelor și scopul prognozei, analiștii trebuie să ia în considerare factori precum: cât de precisă trebuie să fie estimarea; costurile creării prognozei în ceea ce privește timpul personalului, sursele de date și resursele de calcul în raport cu beneficiile; și cât timp au la dispoziție pentru a efectua analiza. Identificarea celei mai exacte predicții din punct de vedere statistic poate fi un proces consumator de timp. Trebuie să identificați metodele de prognoză relevante, să comparați cifrele pentru fiecare model cu valorile istorice și apoi să analizați care ar fi avut cele mai mici erori și cele mai bune prognoze dacă ar fi fost utilizat în trecut. De exemplu, crearea unui set de date de validare cu un calcul al erorii medii pătrate (RMSE) vă permite să vă evaluați modelul în raport cu punctele de date istorice. RMSE este în esență deviația standard a reziduurilor pe setul de date de validare, iar cu cât RMSE este mai mic, cu atât este mai bine. Metoda de prognoză cu cea mai precisă predicție are punctele de date cele mai apropiate de linia de regresie, care arată relația dintre două variabile – variabilele dependente de pe axa y și variabilele independente de pe axa x a unui grafic. Abordarea corectă ar putea implica utilizarea mai multor metode.

Mulți oameni preferă să utilizeze aplicații cu capacități integrate de planificare predictivă care automatizează acest proces. Organizația de servicii profesionale EY a intervievat 1.000 de directori și lideri financiari seniori pentru sondajul EY Global DNA of the CFO Survey și a constatat că transformarea tehnologiei este principala modalitate prin care vor îmbunătăți departamentul de finanțe în următorii trei ani, urmată de analiza avansată a datelor, care include utilizarea AI pentru îmbunătățirea sarcinilor financiare. Aceste aplicații AI rulează datele unei companii prin diverse metode de prognoză a seriilor de timp, aplică criteriile RMSE și ale erorii standard și identifică modelul cel mai potrivit. Aplicația poate proiecta, de asemenea, un scenariu optimist și unul pesimist împreună cu predicția.

Unele aplicații oferă posibilitatea analizei multivariate, permițând profesioniștilor FP&A să compare mai mulți factori simultan pentru a îmbunătăți prognozele financiare și planificarea corporativă. În plus, este posibilă automatizarea acestor procese astfel încât, pe măsură ce devin disponibile date noi, prognozele și predicțiile să fie actualizate pentru a oferi directorilor financiari și echipelor financiare cele mai recente informații la îndemână.

Cazuri de utilizare a planificării predictive și a prognozelor

Planificarea predictivă devine esențială pe măsură ce întreprinderile se confruntă cu o presiune din ce în ce mai mare pentru creșterea profiturilor și minimizarea riscurilor pe fondul fluctuațiilor constante ale cererii consumatorilor, condițiilor economice, performanței furnizorilor și altor variabile. Un sondaj global realizat de CFO Dive și FTI Consulting în rândul a 303 directori financiari seniori arată că îmbunătățirea acurateței prognozelor și a capacităților de analiză sunt două dintre cele mai importante cinci strategii pe care le vor utiliza pentru a îmbunătăți performanța financiară în 2023 și după. Prognozele mai bune cu actualizări frecvente sporesc capacitatea unei organizații de a planifica pentru diferite scenarii și de a se adapta rapid.

KCB Group, un holding de servicii financiare, obișnuia să aibă nevoie de mai mult de 12 săptămâni pentru a pregăti și finaliza bugetele pentru toate filialele și liniile sale de business. Datele erau dispersate în mai multe locuri, ceea ce era o problemă. De asemenea, aceștia s-au bazat pe tendințele pieței și pe alte date externe în timpul planificării pentru a face prognoze cu privire la veniturile din afara fondurilor, cum ar fi comisioanele de tranzacționare și comisioanele pentru fonduri insuficiente, ceea ce a adăugat complexitate prognozelor. Odată ce KCB Group a început să utilizeze o aplicație cu instrumente integrate de planificare predictivă, i-a fost mai ușor să folosească propriile date de business și date externe pentru a identifica tendințe și a prognoza diverse scenarii. În cele din urmă, KCB Group și-a redus durata ciclului bugetar cu 60 % prin îmbunătățirea întregului proces de planificare.

Prognozele mai exacte ajută, de asemenea, întreprinderile să prevadă și să răspundă rapid la tendințele pieței pentru a stimula creșterea profitabilă. În momentul în care lululemon a decis să se concentreze pe creșterea business-ului în afara Americii de Nord, echipa de planificare și analiză financiară a realizat că trebuie să anticipeze mai bine modul în care schimbările din economia mondială și tendințele din industrie pot afecta vânzările. Aceștia au început să utilizeze o aplicație de planificare mai robustă cu analiză predictivă încorporată, o tehnică sofisticată de prognoză, pentru a prognoza mai multe scenarii pe baza datelor istorice și în timp real cu scopul de a-și actualiza continuu planul anual. Informațiile au îmbunătățit starea financiară și strategia lululemon, permițând liderilor să ia decizii mai bine întemeiate pentru a extinde aria de acoperire a brand-ului.

Prognoza are multe alte utilizări pentru a sprijini nevoile financiare și de business. De exemplu, companiile pot proiecta vânzările cu mai multă acuratețe deoarece prognozele predictive pot reduce prejudecățile umane. Prognozele bazate pe statistică înlătură emoțiile și proiectează ceea ce este cel mai probabil să se întâmple pe baza datelor din trecut, permițând managerilor de vânzări și altor lideri să planifice mai bine. În mod similar, previzionarea vânzărilor de produse pentru următoarele șase luni poate ajuta companiile să creeze un plan astăzi pentru a se asigura că au suficiente materiale pentru a produce bunuri care să satisfacă cererea anticipată.

Echipele de finanțe folosesc adesea planificarea predictivă pentru a prognoza fluxurile de numerar pe termen mediu și lung și pentru a-și face o idee mai bună despre lichiditățile de numerar cele mai probabile – o preocupare majoră pentru companiile de orice dimensiune. Faptul că au bani la îndemână le oferă flexibilitatea de a profita de oportunități neașteptate sau de a acoperi cheltuieli neprevăzute. Cu toate acestea, determinarea cantității de numerar disponibilă în orice moment poate fi o provocare. De exemplu, dacă sunteți un furnizor care vinde bunuri clienților pe credit, numerarul nu este disponibil imediat la punctul de vânzare pentru acele articole. Trebuie să prognozați când vor plăti clienții pentru aceste vânzări pe credit.

Majoritatea profesioniștilor din domeniul finanțelor au nevoie de mai mult de o zi pentru a obține o imagine consolidată a numerarului și lichidităților, conform sondajului IDC 2021 Global CFO/Treasury Survey. Acest lucru creează două probleme: În primul rând, împiedică capacitatea organizației de a răspunde rapid la situații neașteptate și, în al doilea rând, în momentul în care ajung la un număr, acesta este probabil deja depășit. Sondajul a constatat, de asemenea, că mai puțin de 5 % dintre respondenți au încredere în prognozele lor de lichidități dacă acestea depășesc termenul de trei luni. Având în vedere complexitatea măsurării lichidității și impactul semnificativ al acesteia asupra business-ului, tot mai multe companii explorează prognozele predictive de numerar pentru a obține rapid prognoze mai exacte.

De asemenea, echipele financiare utilizează din ce în ce mai mult modele predictive pentru a-și valida rapid prognozele. Modelele predictive bazate pe învățarea automată și pe analiza avansată a datelor pot identifica relații în datele istorice pe care un analist nu le poate vedea. Imaginați-vă că este o modalitate mai sofisticată de a genera predicții și informații, în special atunci când analiștii încearcă să răspundă la întrebări complicate cu multe variabile.

Prognoza creșterii populației unui oraș, de exemplu, este o provocare. Planificatorii urbani trebuie să ia în considerare numărul mediu de persoane care intră și ies anual din municipalitate, numărul de copii care se nasc în fiecare an, numărul de bărbați și femei, durata de viață a acestora și alți factori. Cu cât pot anticipa cu mai multă acuratețe schimbările în dimensiunea orașului, cu atât mai bine pot servi comunitatea construind drumuri și școli, pregătindu-se pentru fluctuațiile consumului de apă și energie și luând alte decizii vitale. Modelele predictive pot ajuta la acest tip de predicții.

O utilizare a planificării predictive care poate salva vieți se regăsește în sălile de urgență. Administratorii de spitale pot utiliza analiza predictivă pentru a prognoza volumul de pacienți și pentru a planifica nivelurile adecvate de personal. În general, urgențele au o regulă de patru ore, în care personalul trebuie să vadă, să trateze și să decidă dacă un pacient va fi internat sau externat în acest timp. Un studiu britanic din 2022 efectuat pe mai mult de 5 milioane de pacienți și publicat în Emergency Medicine Journal a constatat că așteptarea mai mult de cinci ore la Urgențe înainte de a fi internat în spital crește probabilitatea de deces a unui pacient în următoarele 30 de zile. Într-o perioadă în care spitalele se confruntă cu deficitul de asistenți medicali și de medici, planificarea predictivă și prognozele oferă un instrument valoros pentru repartizarea cât mai eficientă a angajaților.

Planificați mai bine cu ajutorul planificării și prognozei predictive

O abordare bazată pe date a prognozelor poate reduce prejudecățile umane și permite echipelor financiare să identifice rapid cel mai probabil rezultat în mai multe scenarii, astfel încât directorii financiari să poată colabora cu alți lideri pentru a lua decizii mai bine întemeiate. Planificarea predictivă și prognozele prin Oracle Cloud Enterprise Performance Management (EPM) Planning, parte a Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management, conectează planificarea între finanțe și liniile de business. Fiecare zonă beneficiază de acces la modele de planificare predefinite pentru a explora rapid mai multe scenarii. Echipele de finanțe pot utiliza aceste prognoze și modele de date pentru a întocmi planuri mai precise și mai bine întemeiate, care să ajute companiile să se pregătească atât pentru cele mai bune, cât și pentru cele mai nefavorabile scenarii, în moduri care să protejeze și să crească profitabil business-ul.

Întrebări frecvente privind prognoza predictivă

Ce este prognoza predictivă?
Prognoza predictivă utilizează ceea ce am învățat din trecut pentru a planifica pentru viitor. Metodele de prognoză a seriilor cronologice proiectează valori viitoare probabile, cum ar fi cifrele de vânzări, prețurile acțiunilor și cheltuielile lunare, pe baza presupunerii că tiparele și tendințele din datele istorice se vor repeta, iar instrumente precum învățarea automată și inteligența artificială pot fi utilizate pentru a valida rapid aceste prognoze.

Ce este prognoza predictivă?
Prognoza predictivă, denumită mai frecvent prognoză, analizează datele istorice pentru a estima ceea ce este probabil să se întâmple prin identificarea modelelor și tendințelor în datele înregistrate la intervale regulate.

Aflați cum planificarea conectată poate îmbunătăți performanța de business a organizației dvs.