Planowanie i prognozowanie za pomocą funkcji Predictive Planning

Przedsiębiorstwa coraz szerzej stosują planowanie predykcyjne, które wykorzystuje analizę statystyczną do oszacowania na podstawie posiadanych danych historycznych tego, co może się wydarzyć. Informacje z takiego planowania pomagają dyrektorom finansowym i działom finansowym zrozumieć, jak mogą się zmieniać czynniki takie jak sprzedaż lub koszty. Na tej podstawie można bowiem odpowiednio alokować budżety i doskonalić procesy planowania inwestycji i przepływów pieniężnych. Dzięki planowaniu i prognozowaniu predykcyjnemu dyrektor finansowy i inni członkowie ścisłego kierownictwa mogą identyfikować potencjalne zagrożenia w swoich prognozach, takie jak niewystarczające dostawy lub niedobory gotówki. W ten sposób mogą skuteczniej zapobiegać ewentualnym problemom oraz chronić zyski i reputację swojego przedsiębiorstwa.

Czym jest prognozowanie w planowaniu predykcyjnym?

Prognozowanie przy użyciu planowania predykcyjnego, czasami nazywane prognozowaniem predykcyjnym, to proces przewidywania zdarzeń przyszłych na podstawie analizy danych historycznych. Planowanie predykcyjne to sposób, w jaki dyrektor finansowy i dział finansowy korzystają z tych informacji, aby przygotować się na przyszłość. Zespoły zajmujące się planowaniem predykcyjnym bazują w dużej mierze na prognozowaniu szeregów czasowych, które określa wzorce i trendy występujące w danych rejestrowanych w regularnych odstępach czasu, takich jak miesięczne wyniki sprzedaży lub dzienne poziomy zapasów, w celu ekstrapolacji tego, co może się zdarzyć w przyszłości. Analiza danych szeregów czasowych, takich jak wspomniane, przydaje się do zrozumienia cykliczności, sezonowości i długoterminowych trendów, a wszystko to pomaga przygotować dokładną prognozę.

Dyrektor finansowy może na przykład chcieć przygotować prognozę sprzedaży na nadchodzący sezon świąteczny. Jeśli przedsiębiorstwo ma wieloletnie dane historyczne dotyczące sprzedaży, prognozowanie szeregów czasowych może dostarczyć szacunków, które odzwierciedlają wpływ sezonowości. Dział finansowy musi jednak zidentyfikować i wykorzystać najlepszą metodę prognozowania szeregu czasowego dla danej sytuacji, aby uzyskać jak najdokładniejszą prognozę.

Jeśli analitycy mają wystarczająco dużo dobrych jakościowo danych, aby uzyskać z nich informacje predykcyjne, oraz prawidłowo zastosują odpowiednie modele, metody prognozowania używane w planowaniu predykcyjnym powinny wówczas zapewniać wyższy stopień dokładności w porównaniu z innymi metodami, w tym metodami bazującymi na przeczuciu lub zakładającymi stały wzrost procentowy r/r. Ponadto wiele organizacji decyduje się na dalszą walidację swoich prognoz za pomocą oprogramowania z wbudowanymi funkcjami analizy predykcyjnej, które wykorzystuje mechanizmy modelowania danych i uczenia maszynowego do wykrywania niewidocznych dla człowieka zależności w zestawie danych. Walidacja prognoz za pomocą analityki predykcyjnej jest coraz częściej uznawana za standardową część procesu planowania predykcyjnego.

Kluczowe wnioski

• Planowanie predykcyjne ma miejsce, gdy dział finansowy używa technik statystycznych do identyfikacji trendów i wzorców w danych historycznych w celu oszacowania przyszłych wartości, takich jak sprzedaż, koszty i przepływy pieniężne, aby poprawiać jakość procesu planowania.
• Uzyskiwane prognozy i przewidywania są tylko tak dobre, jak dane użyte do ich uzyskania, dział finansowy powinien zatem korzystać wyłącznie z oczyszczonych, istotnych i rzetelnych danych.
• Istnieje wiele metod prognozowania szeregów czasowych używanych na potrzeby planowania predykcyjnego. Analitycy sami muszą dobrać najbardziej odpowiednią metodę, a potem dokładnie rozważyć, które zmienne są niezbędne do uzyskania najdokładniejszej prognozy.
• Planowanie predykcyjne może mieć zastosowanie w szerokim zakresie przypadków, na przykład w prognozowaniu przepływów pieniężnych, popytu na produkty lub zwrotu z inwestycji w kampanie marketingowe.

Charakterystyka planowania i prognozowania predykcyjnego

Planowanie predykcyjne zakłada, że historyczne wzorce i trendy do pewnego stopnia się powtarzają. Na podstawie informacji i prognoz bazujących na danych historycznych dyrektor finansowy i dział finansowy może zatem przygotować się na prawdopodobną przyszłość. Popularność planowania i prognozowania predykcyjnego rośnie, ponieważ wzrasta zapotrzebowanie na rzetelne prognozy trendów w coraz większej liczbie sytuacji biznesowych oraz zwiększa się zmienność i złożoność w przedsiębiorstwach. Liczba organizacji, które twierdzą, że produktywnie wykorzystują planowanie predykcyjne, wzrosła z zaledwie 4% w 2020 r. do 27% w 2022 r., jak wynika z globalnej ankiety przeprowadzonej przez firmę analityczną BARC wśród 295 uczestników procesu planowania. Badanie wykazało, że kolejne 17% organizacji wdrażało je lub korzystało z jego wersji wstępnych w 2022 r. Przedsiębiorstwa, które potrafią trafnie prognozować, mają większe szanse na podejmowanie świadomych decyzji już teraz i tworzenie planów, które zapewnią im sukces w przyszłości.

Załóżmy, że przedsiębiorstwo chce sporządzić prognozę przyszłorocznej sprzedaży, kosztów surowców i zapotrzebowania na moce produkcyjne, aby sprawdzić, czy inwestowanie w nowy sprzęt ma sens. Na dokładność prognozy ma wpływ kilka czynników. Po pierwsze trzeba mieć wystarczającą ilość danych, aby wykrywać w nich wzorce i trendy. Zasadniczo należy mieć dane z co najmniej dwukrotnie dłuższego okresu niż prognozowany czas (na przykład 24 miesiące danych historycznych do przygotowania 12-miesięcznej prognozy). Dane powinny być również rzetelne i oczyszczone, czyli wolne od fałszywych, zduplikowanych lub nieprawidłowo sformatowanych wartości. Zazwyczaj planowanie predykcyjne bazuje na danych finansowych, które są uporządkowane i rzetelne. Prognozy są tylko tak dobre, jak dane użyte do ich przygotowania. Ponadto analityk ds. planowania i analizy finansowej (FP&A) musi dobrać odpowiedni model prognozowania szeregów czasowych (często wiele modeli), biorąc pod uwagę dostępne dane i pytanie, na które chce znaleźć odpowiedź. Wybór niewłaściwych zmiennych może skutkować słabą prognozą prowadzącą do złej decyzji, a znowu wprowadzenie większej liczby zmiennych może doprowadzić do „nadmiernego dopasowania”, w którym model danych zacznie modelować losowy szum obecny w danych.

Przy tak wielu czynnikach do rozważenia, coraz więcej specjalistów szuka oprogramowania i usług z zakresu planowania predykcyjnego, które pomogą w podejmowaniu decyzji w przywołanych powyżej kwestiach, a co za tym idzie, w szybszym uzyskiwaniu dokładniejszych prognoz. Im bardziej precyzyjne prognozy, tym lepiej dział finansowy może planować przyszłość i mądrze alokować budżet. Zastanów się, jak wiele czynników wchodzi w grę podczas przygotowywania rocznego budżetu i jak istotny wpływ może mieć na niego jedna pozycja, np. koszty zatrudnienia. Przedsiębiorstwo może używać planowania predykcyjnego w celu wykrywania historycznych trendów w poziomie odejść pracowników, oceny prawdopodobnych najlepszych i najgorszych scenariuszy oraz dostosowania prognozy opartej na stabilnej rotacji pracowników, jeśli model przewiduje znacząco inny wynik.

Poza działem finansowym wielofunkcyjne zastosowanie planowania i prognozowania predykcyjnego ma coraz większe znaczenie dla radzenia sobie ze zmiennością w gospodarce, sile roboczej, łańcuchu dostaw i innych czynnikach biznesowych. Planowanie predykcyjne może być stosowane w zarządzaniu zapasami, na przykład w celu wykrywania cyklicznych lub sezonowych skoków zapotrzebowania, które mogą spowodować nieoczekiwane obciążenie kapitału obrotowego lub niedobory mogące spowolnić produkcję. Kierownik ds. zaopatrzenia może zastosować prognozowanie predykcyjne na potrzeby oszacowania kosztów surowców i podjęcia decyzji o zabezpieczeniu się przed wzrostem cen towarów. Kierownik działu obsługi klienta może zastosować prognozowanie predykcyjne na potrzeby prognozowania trendów wolumenu rozmów w celu ustalenia poziomu zatrudnienia. Informacje operacyjne, takie jak te, mają wpływ na wiele obszarów działalności i pomagają w tworzeniu bardziej precyzyjnych planów finansowych.

Według badania PwC z sierpnia 2022 r., prawie połowa dyrektorów finansowych twierdzi, że ich głównym priorytetem jest budowanie modeli predykcyjnych oraz zdobycie zdolności do analizy scenariuszy i przygotowania się na różne ewentualności. Taka zdolność pozwala im uniknąć potencjalnych zagrożeń, takich jak spadek przychodów lub nadmierne inwestowanie w nowy rynek, który prawdopodobnie nie spełni oczekiwań. Tworzenie scenariuszy opartych na najlepszych i najgorszych prognozach daje możliwość określenia odpowiednich sposobów reagowania. Ponadto przedsiębiorstwa coraz częściej używają oprogramowania do planowania predykcyjnego, które automatycznie aktualizuje prognozy na podstawie danych zbieranych przez przedsiębiorstwo w czasie rzeczywistym. Umożliwia to działowi finansowemu szybsze dostrzeżenie nadchodzącej katastrofy lub zbliżającego się sukcesu i podjęcia adekwatnych zaplanowanych działań.

Metody prognozowania szeregów czasowych

Prognozowanie szeregów czasowych to technika, która do przewidywania tego, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości, wykorzystuje historyczne punkty danych rejestrowane w regularnych odstępach czasu. Istnieje wiele metod lub algorytmów prognozowania szeregów czasowych, dlatego specjaliści ds. finansów muszą określić, które z takich metod zapewnią najbardziej dokładne prognozy bazujące na dostępnych danych i celach prognozowania.

Prognozowanie szeregów czasowych generalnie zajmuje się badaniem trendów, cykli i sezonowości. Trendy odzwierciedlają stopniowy lub stały wzrost lub spadek wzorców danych w czasie, zazwyczaj spowodowany czynnikami długoterminowymi, takimi jak zmiany w populacji, wzrost organiczny lub zmiany w technologii. Często można to modelować za pomocą funkcji liniowej lub wolno zmieniającej się funkcji krzywej. W przypadku sezonowości nacisk kładziony jest na okresowe, regularne i w pewnym stopniu przewidywalne wzrosty lub spadki występujące w czasie. Omawiając dane miesięczne, sezonowość zazwyczaj występuje w ciągu roku kalendarzowego. Rok można podzielić na kwartały lub naturalne okresy, takie jak okresy świąt. Cykle to wzorce wzrostu lub spadku, które mogą nie być tak regularne i mogą trwać dłużej niż rok. W kontekście biznesowym są często związane z wieloletnimi cyklami biznesowymi, które są wolniejsze niż typowy wzorzec sezonowości.

Przykłady popularnych metod prognozowania szeregów czasowych

• Pojedyncza średnia krocząca (single moving average, SMA) służy do obliczania średniej ceny pozycji w określonym przedziale czasu i najlepiej sprawdza się w przypadku danych zmiennych, bez trendów lub sezonowości.
• Podwójna średnia krocząca (double moving average, DMA) służy do obliczania średniej kroczącej, a następnie jej uśredniania. Technika ta wykorzystuje oba zestawy danych do prognozowania oczekiwanego przyszłego zachowania i dobrze sprawdza się w przypadku danych historycznych, w których występuje trend, ale nie ma sezonowości.
• Pojedyncze wygładzanie wykładnicze (single exponential smoothing, SES) służy do ważenia danych, przykładając największe znaczenie do najnowszego punktu danych i stopniowo zmniejszając wagę, im starsze stają się dane. Metoda ta pomaga przezwyciężyć ograniczenia średnich ruchomych i metod zmian procentowych i sprawdza się najlepiej w przypadku danych zmiennych, w których nie występuje ani trend, ani sezonowość.
• Podwójne wygładzanie wykładnicze (double exponential smoothing, DES) wykonuje i powtarza metodę SES. Metoda DES ma zastosowanie w przypadku danych, w których występuje trend, ale nie ma sezonowości.
• Wygładzanie tłumionego trendu (damped trend smoothing, DTS) dwukrotnie powtarza metodę SES, ale w przeciwieństwie do metody DES, krzywa składowej trendu jest tłumiona i spłaszcza się w czasie. Metoda ta ma zastosowanie do danych, w których występuje trend, ale nie ma sezonowości.
• Sezonowość addytywna oblicza wskaźnik sezonowości dla pozbawionych trendów danych historycznych, co skutkuje prognozą na krzywej przedstawiającej zmiany sezonowe i wartości wygładzone wykładniczo. Jest to metoda przydatna wtedy, gdy sezonowość nie zwiększa się w czasie.
• Sezonowość multiplikatywna najlepiej sprawdza się w przypadku danych sezonowych, które wykazują trend wzrostowy lub spadkowy, co odróżnia ją od sezonowości addytywnej. Metoda ta służy również do obliczania wskaźnika sezonowości dla danych historycznych, w których nie występują trendy.
• Metoda addytywna Holta-Wintersa tworzy wygładzone wykładniczo wartości dla poziomu prognozy i trendu oraz koryguje je pod kątem sezonowości. Metoda ta dobrze sprawdza się wtedy, gdy ani trend, ani sezonowość nie rosną w czasie.
• Metoda multiplikatywna Holta-Wintersa ma zastosowanie wtedy, gdy trend i sezonowość rosną w czasie. Podobnie jak w przypadku metody addytywnej Holta-Wintersa, metoda multiplikatywna Holta-Wintersa tworzy wygładzone wykładniczo wartości dla poziomu prognozy i trendu oraz koryguje je pod kątem sezonowości.
• Addytywna metoda sezonowa z tłumionym trendem prognozuje sezonowość, tłumiony trend i poziom indywidualnie, a następnie łączy te dane w prognozę trendu liniowego. Metoda ta najlepiej sprawdza się wtedy, gdy dane cechują się trendem i sezonowością, ale zmienność sezonowa jest dość stała.
• Multiplikatywna metoda sezonowa z tłumionym trendem również prognozuje sezonowość, tłumiony trend i poziom indywidualnie, a następnie łączy te dane w prognozę. Metoda ta najlepiej sprawdza się wtedy, gdy zmienność sezonowa rośnie w czasie.
• Autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA) służy do określania trendów dla jednej zmiennej w czasie i przewidywania przyszłych punktów danych poprzez analizę różnicy między wartościami w szeregu czasowym. Metoda ta ma zastosowanie wtedy, gdy nie występuje sezonowość, ale istnieją oddzielne modele sezonowości ARIMA (SARIMA).

Wybór metod i technik prognozowania

Planowanie predykcyjne pomaga przedsiębiorstwom w podejmowaniu krytycznych decyzji i przygotowaniu się na przyszłość. Aby było efektywne, specjaliści FP&A muszą stosować najbardziej odpowiednią metodę prognozowania, biorąc pod uwagę to, co chcą osiągnąć i jakie dane są dostępne. Ponadto dane muszą być rzetelne i istotne, a sam zestaw danych musi być na tyle duży, aby możliwe było uzyskanie jak najdokładniejszych prognoz. Zalecenia dotyczące rozmiaru są różne, ale jednym z podejść jest posiadanie danych z okresu co najmniej dwa razy dłuższego niż okres prognozy.

Jak widać powyżej, każda metoda prognozowania szeregu czasowego ma swoje ograniczenia i jest skuteczniejsza w określonych okolicznościach. Jeśli na przykład trzeba oszacować przyszłą cenę surowców w procesie produkcyjnym, analizując ich średnią cenę historyczną w określonym okresie, metoda SMA sprawdza się najlepiej w przypadku braku trendu lub sezonowości. Jeśli jednak dane cechują się trendem i brakiem sezonowości, większe prawdopodobieństwo uzyskania dokładnej prognozy daje metoda DMA. Dane można oczyścić z sezonowości, ale model się wówczas komplikuje.

Oprócz dostępności danych i celu prognozy, analitycy muszą uwzględniać takie czynniki, jak pożądana dokładność szacunków; koszty przygotowania prognozy w kontekście niezbędnych roboczogodzin, pozyskiwania danych i potrzebnych zasobów obliczeniowych w porównaniu z korzyściami; oraz ilość czasu na przeprowadzenie analizy. Znalezienie najdokładniejszej statystycznie prognozy może być bardzo czasochłonne. Należy zidentyfikować odpowiednie metody prognozowania, porównać liczby dla każdego modelu z wartościami historycznymi, a następnie przeanalizować, który z nich miałby najmniej błędów i byłby źródłem najlepszych prognoz, gdyby był używany w przeszłości. Na przykład utworzenie zbioru danych do walidacji i obliczenie pierwiastka średniokwadratowego błędu (RMSE) pozwala ocenić model na podstawie historycznych punktów danych. Wartość RMSE to zasadniczo odchylenie standardowe reszt w zbiorze danych do walidacji, a im jest niższa, tym lepiej. Metoda prognozowania zapewniająca najlepsze wyniki ma punkty danych najbliższe linii regresji, która pokazuje związek między zmiennymi zależnymi na osi Y i zmiennymi niezależnymi na osi X wykresu. Dobrym podejściem może się okazać zastosowanie kilku metod.

Wielu specjalistów woli korzystać z aplikacji z wbudowanymi funkcjami planowania predykcyjnego, które automatyzują ten proces. Z przeprowadzonej przez firmę EY ankiety wśród 1000 dyrektorów finansowych i dyrektorów finansowych wyższego szczebla EY Global DNA of the CFO Survey wynika, że transformacja technologiczna jest głównym sposobem na poprawę działania działu finansowego w ciągu najbliższych trzech lat, po której następuje wdrożenie zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia zadań finansowych. Wspomniane aplikacje oparte na sztucznej inteligencji analizują dane przedsiębiorstwa za pomocą różnych metod prognozowania szeregów czasowych, stosują kryteria RMSE i błędu standardowego oraz identyfikują najlepszy model do zastosowania w danym przypadku. Aplikacje takie mogą również przewidywać najlepszy i najgorszy scenariusz wraz z prognozą.

Niektóre aplikacje umożliwiają analizę wielowymiarową, pozwalając specjalistom ds. FP&A porównywać wiele czynników jednocześnie, aby doskonalić prognozy finansowe i planowanie w przedsiębiorstwie. Ponadto można zautomatyzować te procesy, aby w miarę udostępniania nowych danych prognozy i przewidywania były aktualizowane w celu zapewnienia dyrektorowi finansowemu i działowi finansowemu najnowszych informacji.

Przykłady zastosowania planowania i prognozowania predykcyjnego

Planowanie predykcyjne staje się niezbędne, ponieważ przedsiębiorstwa stoją w obliczu rosnącej presji na zwiększanie zysków i minimalizowanie ryzyka w obliczu ciągłych wahań popytu zgłaszanego przez konsumentów, warunków ekonomicznych, wydajności dostawców i innych zmiennych. Z globalnej ankiety przeprowadzonej wśród 303 dyrektorów finansowych przez CFO Dive i FTI Consulting wynika, że zwiększenie dokładności prognozowania i możliwości analitycznych to dwie z pięciu najważniejszych strategii, których użyją, aby poprawiać wyniki finansowe w 2023 roku i później. Lepsze prognozy z częstymi aktualizacjami zwiększają zdolność przedsiębiorstwa do planowania różnych scenariuszy i szybkiego się do nich dostosowywania.

KCB Group, spółka holdingowa świadcząca usługi finansowe, potrzebowała ponad 12 tygodni na przygotowanie i sfinalizowanie budżetów dla wszystkich swoich oddziałów i linii biznesowych. Jej dane znajdowały się w kilku miejscach, co stanowiło tylko jeden problem. Ponadto podczas planowania spółka bazowała na trendach rynkowych i innych zewnętrznych danych w celu prognozowania przychodów niefinansowych takich jak opłaty transakcyjne i opłaty za niewystarczające środki, co dodatkowo komplikowało proces prognozowania. Gdy w KCB Group wdrożono aplikację z wbudowanymi narzędziami do planowania predykcyjnego, łatwiejsze stało się tam korzystanie zarówno z własnych danych biznesowych, jak i danych zewnętrznych w celu wykrywania trendów i prognozowania różnych scenariuszy. W rezultacie KCB Group skróciła czas cyklu budżetowego o 60%, wprowadzając ulepszenia w całym procesie planowania.

Dokładniejsze prognozowanie pomaga przedsiębiorstwom także przewidywać i szybko reagować na trendy rynkowe w celu stymulowania rentownego wzrostu. Kiedy firma lululemon postawiła na rozwój swojej działalności poza Ameryką Północną, zespół ds. planowania i analiz finansowych zdał sobie sprawę, że musi lepiej przewidywać, jak zmiany w światowej gospodarce i trendy w branży mogą wpłynąć na sprzedaż. Firma zaczęła korzystać z lepszej aplikacji do planowania z wbudowanymi funkcjami analityki predykcyjnej, czyli zaawansowanej metody prognozowania pozwalającej na przewidywanie wielu scenariuszy na podstawie danych historycznych i danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym w celu bieżącej aktualizacji planu rocznego. Zbierane w ten sposób informacje przyczyniły się do poprawy kondycji finansowej i strategii lululemon, umożliwiając kierownictwu podejmowanie trafniejszych decyzji w celu zwiększenia zasięgu marki.

Prognozowanie ma wiele innych zastosowań w kontekście wspomagania realizacji celów biznesowych i finansowych. Przedsiębiorstwa mogą na przykład dokładniej prognozować sprzedaż, ponieważ prognozowanie predykcyjne może zredukować wpływ czynnika ludzkiego w postaci nastawienia do różnych zjawisk. Prognozowanie oparte na statystyce eliminuje czynniki emocjonalne i przewiduje najbardziej prawdopodobne zdarzenia na podstawie danych z przeszłości, umożliwiając menedżerom ds. sprzedaży i reszcie kierownictwa lepsze planowanie. Prognozowanie sprzedaży produktów na najbliższe sześć miesięcy może pomóc w przygotowaniu planu działań już dziś, co pozwala upewnić się, że przedsiębiorstwo dysponuje wystarczającą ilością czynników produkcji, aby zaspokoić spodziewany popyt.

Działy finansowe często wykorzystują planowanie predykcyjne do prognozowania średnio- i długoterminowych przepływów pieniężnych oraz uzyskania lepszego obrazu swojej najbardziej prawdopodobnej płynności gotówkowej, co jest głównym wyzwaniem dla przedsiębiorstwa każdej wielkości. Natychmiastowy dostęp do gotówki daje przedsiębiorstwu możliwość wykorzystania nieoczekiwanych okazji lub pokrycia nieprzewidzianych wydatków. Ustalenie, ile gotówki jest dostępne w danym momencie, może być jednak trudne. Jeśli na przykład dostawca sprzedaje klientom towary na kredyt, nie ma natychmiast dostępu do pieniędzy za sprzedany towar. Trzeba jednak przewidzieć, kiedy klient zapłaci za sprzedaż na kredyt.

Według badania IDC 2021 Global CFO/Treasury Survey większość specjalistów ds. finansowych potrzebuje co najmniej jednego dnia, aby przygotować skonsolidowany widok swoich środków pieniężnych i zdolności do regulowania zobowiązań. Stwarza to dwa problemy. Po pierwsze utrudnia organizacji szybkie reagowanie na nieoczekiwane sytuacje, a po drugie uzyskane w ten sposób dane mogą już być nieaktualne. Z badania wynika również, że mniej niż 5% respondentów ufa swoim prognozom dotyczącym stanu środków pieniężnych, jeśli mają perspektywę dłuższą niż trzy miesiące. Mając na uwadze złożoność pomiaru zdolności do regulowania zobowiązań i jej znaczący wpływ na przedsiębiorstwo, coraz więcej firm bada korzysta z planowania predykcyjnego w celu szybkiego uzyskania dokładniejszych prognoz dotyczących gotówki.

Działy finansowe coraz częściej korzystają z modeli predykcyjnych, aby szybko walidować swoje prognozy. Oparte na uczeniu maszynowym i zaawansowanych narzędziach analitycznych modele predykcyjne mogą identyfikować niedostrzegalne dla analityka zależności w danych historycznych. Modele te są postrzegane jako bardziej zaawansowany sposób generowania prognoz i informacji, zwłaszcza w przypadkach prób znalezienia odpowiedzi na złożone pytania z wieloma zmiennymi.

Bardzo trudnym zadaniem jest na przykład prognozowanie wzrostu populacji jakiejś miejscowości. Miejscy planiści muszą rozważyć, ile osób średnio przeprowadza się i opuszcza daną miejscowość rocznie, ile dzieci rodzi się tam każdego roku, ilu jest mężczyzn i ile kobiet, jaka jest średnia długość ich życia itp. Im dokładniej mogą przewidzieć zmiany w wielkości miejscowości, tym lepiej mogą przysłużyć się społeczności, budując drogi i szkoły, przygotowując się na wahania zużycia wody i energii oraz podejmując inne ważne decyzje. Modele predykcyjne mogą pomóc w tego rodzaju przewidywaniach.

Potencjalnie ratujące życie zastosowanie planowania predykcyjnego można znaleźć na izbach przyjęć. Przy pomocy analityki predykcyjnej administratorzy szpitali mogą prognozować liczbę pacjentów i planować właściwy poziom personelu. Ogólnie rzecz biorąc, na izbach przyjęć obowiązuje zasada czterech godzin, zgodnie z którą personel musi w tym czasie pacjenta zbadać i zacząć leczyć, a potem zdecydować, czy go przyjąć, czy wypisać. Z opublikowanego w 2022 roku w czasopiśmie Emergency Medicine Journal brytyjskiego badania obejmującego ponad 5 mln pacjentów wynika, że ponad pięciogodzinne oczekiwanie na izbie przyjęć przed przyjęciem do szpitala zwiększa prawdopodobieństwo zgonu pacjenta w ciągu następnych 30 dni. W czasach, gdy szpitale cierpią na niedobór pielęgniarek i lekarzy, planowanie i prognozowanie predykcyjne są cennymi narzędziami pomagającymi w jak najbardziej efektywnym przydzielaniu pracowników do niezbędnych zadań.

Lepsze planowanie dzięki planowaniu i prognozowaniu predykcyjnemu

Oparte na danych podejście do prognozowania może zmniejszyć zależność prognoz od ludzkiego nastawienia oraz pozwala działom finansowym na szybką identyfikację najbardziej prawdopodobnych rezultatów w ramach wielu scenariuszy. Dzięki temu dyrektor finansowy może wspólnie z innymi członkami kierownictwa podejmować trafniejsze decyzje. Planowanie i prognozowanie predykcyjne za pomocą oprogramowania Oracle Cloud Enterprise Performance Management (EPM) Planning, które wchodzi w skład systemu Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management, integruje procesy planowania w dziale finansowym z odpowiednimi procesami w działach biznesowych. Każdy obszar korzysta z dostępu do gotowych modeli planowania pozwalających na szybką analizę różnych scenariuszy. Na bazie tych prognoz i modeli danych dział finansowy może opracowywać dokładniejsze i bardziej wiarygodne plany, które pomogą przedsiębiorstwom przygotować się na najlepsze i najgorsze scenariusze w sposób zapewniający ochronę i rentowny rozwój prowadzonej działalności.

Planowanie predykcyjne — często zadawane pytania

Czym jest planowanie predykcyjne?
Planowanie predykcyjne (predictive planning) służy do planowania przyszłości na bazie naszej wiedzy zdobytej w przeszłości. Metody prognozowania szeregów czasowych przewidują prawdopodobne przyszłe wartości, takie jak wartość sprzedaży, ceny akcji i miesięczne wydatki, na podstawie założenia, że wzorce i trendy występujące w danych historycznych będą się powtarzać. Do szybkiej walidacji tych prognoz można użyć narzędzi takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.

Czym jest prognozowanie predykcyjne?
Prognozowanie predykcyjne, częściej nazywane prognozowaniem, służy do analizy danych historycznych w celu oszacowania tego, co może się wydarzyć, poprzez identyfikację wzorców i trendów w danych rejestrowanych w regularnych odstępach czasu.