Peramalan bisnis, dalam pengartian sederhana merupakan proses yang digunakan untuk memperkirakan atau memprediksi pola masa depan.
Eksekutif, manajer, dan analis menggunakan hasil yang diperkirakan untuk membantu membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.
Misalnya, prakiraan bisnis digunakan untuk memperkirakan penjualan triwulanan, tingkat inventaris, pemesanan ulang rantai pasokan, lalu lintas situs web, dan paparan risiko.
Sementara peramalan bisnis biasanya dicapai dengan menggunakan teknik statistik, penambangan data juga terbukti menjadi alat yang berguna untuk bisnis dengan banyak data historis.
Alat yang digunakan untuk peramalan bisnis bergantung pada kebutuhan bisnis dan jumlah data yang terlibat.
Alat-alat ini mencakup spreadsheet, perencanaan sumber daya perusahaan, sistem manajemen rantai pasokan lanjutan, dan teknologi jaringan atau web lainnya.
Secara umum, alat yang digunakan harus memungkinkan berbagi data dengan mudah antar departemen atau unit bisnis, mengunggah data dari berbagai sumber, bermacam-macam teknik analisis, dan melihat hasil secara grafis.
Eksekutif, manajer, dan analis menggunakan alat peramalan bisnis untuk membantu pengambilan keputusan.
Tiga metode peramalan bisnis tersedia untuk berbagai jenis data dan analisis.
Model deret waktu adalah yang paling umum, di mana data diproyeksikan ke depan.
Perhitungan statistik untuk model ini meliputi metode moving average, exponential smoothing, dan Box-Jenkins.
Model deret waktu sederhana karena setelah formula ditentukan, memasukkan data historis akan menampilkan hasil yang diperkirakan.
Ini hanya berguna ketika data historis menunjukkan pola yang kuat, anomali yang tidak terhitung.
Apakah Amazon benar-benar memberi Anda harga yang kompetitif? Plugin yang kurang dikenal ini mengungkapkan jawabannya.
Business digunakan untuk membahas penjualan triwulanan, tingkat inventaris, pemesanan ulang rantai pasokan, lalu lintas situs web, dan paparan risiko.
Model penjelasan adalah metode peramalan bisnis lainnya.
Model ini tidak memerlukan data historis sebanyak analisis deret waktu untuk menerima prakiraan bisnis yang bermanfaat.
Regresi linier, aditif nonparametrik, dan regresi lag adalah metode yang umum digunakan.
Misalnya, regresi linier dapat digunakan untuk menentukan berapa banyak lalu lintas situs web yang akan menghasilkan pendapatan iklan yang diinginkan.
Penambangan data adalah metode peramalan bisnis ketiga, dan semakin populer karena bisnis mengumpulkan dan menyimpan lebih banyak datanya dalam format digital.
Metode ini bergantung pada memilah-milah data historis untuk pola.
Data ini biasanya diambil dan digabungkan dari berbagai departemen, email, dan laporan.
Algoritma dapat didasarkan pada penambangan data untuk membuat prediksi secara otomatis, seperti sistem Amazon.com dalam menawarkan buku yang direkomendasikan kepada pelanggannya.
Kesalahan dalam peramalan bisnis sering terjadi karena masalah perangkat lunak, kesalahan matematis, penyesuaian yang tidak perlu, dan bias.
Mengurangi atau menghilangkan kesalahan dapat dilakukan dengan menghitung ulang, membandingkan hasil saat menggunakan rumus atau metode yang berbeda, meminimalkan penyesuaian, dan menghilangkan peluang bias.
Estimasi harus diidentifikasi secara jelas dengan penjelasan tentang bagaimana estimasi dibuat.
Prakiraan awal mungkin terbukti tidak akurat bila dibandingkan dengan hasil aktual, sehingga penyesuaian konstan mungkin diperlukan untuk menghasilkan prediksi masa depan yang lebih kuat.