Tahmine Dayalı Planlamayı Kullanarak Planlama Yapma ve Tahminde Bulunma

İşletmeler, organizasyonunuzun geçmiş verilerini temel alarak gelecekte neler olabileceğini tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanan kestirimci planlamayı daha yaygın bir şekilde benimsiyor. Bu bilgiler, CFO'ların ve finans ekiplerinin satışlar veya giderler gibi faktörlerin nasıl gelişebileceğini anlamalarına yardımcı olarak bütçeleri uygun şekilde tahsis etmelerine ve yatırım ve nakit akışı planlamasını iyileştirmelerine olanak tanır. Kestirimci planlama ve tahminin kullanılması, CFO'ların ve diğer işletme liderlerinin tahminlerindeki tedarik sıkıntısı veya nakit sıkıntısı gibi potansiyel riskleri belirlemelerine yardımcı olabilir. Bu öngörü, sorunları önleme olasılığını artırır ve şirketlerinin kârını ve itibarını korumalarını sağlar.

Kestirimci Planlamada Tahmin Nedir?

Zaman zaman kestirimci tahmin olarak da adlandırılan kestirimci planlamayla tahmin, geçmiş verileri analiz etme ve neler olabileceğini öngörme sürecidir. Kestirimci planlama, CFO'ların ve finans ekiplerinin geleceğe hazırlanmak için bu bilgileri nasıl kullandığını ifade eder. Kestirimci planlama yapan finans ekipleri, bir sonraki adımda neler olabileceğini tahmin etmek için aylık satış rakamları veya günlük stok düzeyleri gibi düzenli aralıklarla kaydedilen verilerdeki kalıpları ve trendleri tanımlayan zaman serisi tahminlerinden büyük ölçüde yararlanır. Bunun gibi zaman serisi verilerini analiz ederek döngüleri, mevsimselliği ve uzun vadeli trendleri anlayabilirsiniz. Bunların tümü doğru bir tahmin oluşturmaya yardımcı olur.

Örneğin, bir CFO yaklaşan bir tatil sezonu için satış tahmini yapmak isteyebilir. Şirketin yıllara dayanan geçmiş satış verileri varsa zaman serisi tahmini mevsimsel etkiyi yansıtan bir tahmin sağlayabilir. Ancak, finans ekibi en doğru tahminleri elde etmek için duruma en uygun zaman serisi tahmin yöntemini belirletip kullanmalıdır.

Analistlerin öngörüde bulunmak ve modelleri doğru bir şekilde uygulamak için yeterli kalitede veriye sahip olması halinde, kestirimci planlamada kullanılan tahmin yöntemleri, diğer uygulamalara (içgüdüsel bir his veya yıldan yıla sabit bir artış yüzdesi varsayımı gibi) kıyasla daha yüksek bir doğruluk derecesine sahip olur. Buna ek olarak, birçok organizasyon, veri modelleme ve makine öğrenimi (ML) kullanan gömülü kestirimci analitik özelliklerine sahip yazılımları kullanarak tahminlerini daha detaylı doğrulamayı tercih eder. Bu sayede, veri kümesinde insanların göremeyebileceği ilişkileri ortaya çıkarabilirler. Tahminlerin kestirimci analitik kullanılarak doğrulanması, giderek kestirimci planlama sürecinin standart bir parçası olarak kabul edilmektedir.

Ana Fikirler

• Kestirimci planlama, finans ekiplerinin planlama sürecini iyileştirmek amacıyla satışlar, giderler ve nakit akışı gibi gelecekteki değerleri tahmin etmek için geçmiş verilerdeki trendleri ve kalıpları belirlemek üzere istatistiksel teknikleri kullanmasını ifade eder.
• Ortaya çıkan tahminler ve öngörüler, yalnızca bunları oluşturan veriler kadar iyidir. Dolayısıyla, finans ekipleri yalnızca temiz, alakalı ve güvenilir verileri kullanmalıdır.
• Kestirimci planlama yapmak için seçilebilecek birçok zaman serisi tahmin yöntemi bulunur. Analistler en uygun yöntemi bulmalı ve en doğru tahmini elde etmek için hangi değişkenlerin gerekli olduğunu dikkatle değerlendirmelidir.
• Kestirimci planlama; nakit akışları, ürün talebi ve pazarlama kampanyaları için yatırım getirisi tahmini gibi çok çeşitli ticari kullanım senaryolarında uygulanabilir.

Kestirimci Planlama ve Tahmin ile İlgili Açıklama

Kestirimci planlama, geçmiş modellerin ve trendlerin bir dereceye kadar tekrar ettiğini varsayar. Bu nedenle, CFO'lar ve finans ekipleri geçmişi analiz ederek, içgörüleri ortaya çıkararak ve mevcut verileri temel alarak gelecekteki sonuçları öngören tahminler oluşturur ve gelecekteki olası durumlara hazırlanabilir. Giderek daha fazla sayıda kullanım senaryosunda trendleri güvenilir bir şekilde tahmin etme konusunda artan talep ve iş dünyasındaki artan dalgalanma ve karmaşıklık nedeniyle kestirimci planlama ve tahminin benimsenme oranı artıyor. Pazar analisti firması BARC tarafından planlama sürecinde yer alan 295 çalışanla yapılan küresel bir ankete göre, kestirimci planlamayı verimli bir şekilde kullandığını söyleyen organizasyonların sayısı 2020'de sadece %4 iken, 2022'de %27'ye yükseldi. Ankete göre, %17'lik bir kesim de 2022'de bunu uygulamaya koyacak ya da prototiplerini kullanacaktı. Geleceği doğru bir şekilde tahmin edebilen şirketlerin bugün bilinçli kararlar alma ve yarın kendilerini başarıya hazırlayacak planlar oluşturma olasılığı daha yüksektir.

Bir şirketin yeni ekipmana yatırım yapmanın mantıklı olup olmadığını değerlendirmek için gelecek yılın satışlarını, hammadde maliyetlerini ve üretim kapasitesi ihtiyaçlarını tahmin etmek istediğini varsayalım. Ekibin tahmininin doğruluğunu etkileyecek çeşitli faktörler vardır. İlk olarak, finans ekibi kalıpları ve trendleri keşfetmek için yeterli veriye sahip olmalıdır. Genel kural olarak, tahminde bulunduğunuz sürenin en az iki katı kadar geçmiş veriye sahip olmanız gerekir. Örneğin, 12 aylık bir tahmin oluşturmak için 24 aylık geçmiş verileri gerekir. Veriler aynı zamanda güvenilir ve temiz olmalıdır. Yani yanlış, yinelenen veya yanlış biçimlendirilmiş veriler kullanılmamalıdır. Genellikle kestirimci planlama, iyi yapılandırılmış ve doğru olduğunu umduğumuz finans verileri kullanılarak yapılır. Tahminler ancak tahminleri oluşturmak için kullanılan veriler kadar iyidir. Ayrıca, finansal planlama ve analiz (FP&A) uzmanı, mevcut veriler ve yanıtladıkları soru göz önüne alındığında doğru zaman serisi tahmin modelini (genellikle birden fazla model) belirlemelidir. Yanlış değişkenlerin seçilmesi kötü bir tahmine ve dolayısıyla kötü bir karara yol açabilir. Daha fazla değişken eklemek, veri modelinin verilerde bulunan rastgele gürültüyü modellemeye başladığı "aşırı uyarlamaya" yol açabilir.

Dikkate alınması gereken bu kadar çok faktör olduğundan, daha fazla finans uzmanı bu kararları almalarına ve nihayetinde daha doğru tahminleri daha hızlı elde etmelerine yardımcı olan kestirimci planlama yazılımlarına ve hizmetlerine yöneliyor. Tahminler ne kadar kesin olursa finans ekipleri geleceği o kadar daha iyi planlayabilir ve bütçeleri akıllıca tahsis edebilir. Yıllık bütçe oluştururken ne kadar çok faktörün rol oynadığını ve işe alım maliyetleri gibi bir kalemin ne kadar önemli bir etkiye sahip olabileceğini göz önünde bulundurun. Bir şirket, personel kaybı seviyesindeki geçmiş trendleri tespit etmek, olası en iyi ve en kötü durum senaryolarını değerlendirmek ve modelin önemli ölçüde farklı bir sonuç öngörmesi halinde kararlı durum personel kaybı tahminini ayarlamak için kestirimci planlamayı kullanabilir.

Finans ekibinin dışında ekonomideki, iş gücündeki, tedarik zincirindeki ve diğer işletme faktörlerindeki dalgalanmalarla başa çıkmak için kestirimci planlama ve tahminin işlevler arası kullanımı giderek daha fazla önem kazanıyor. Kestirimci planlama, işletme sermayesi üzerinde beklenmedik bir baskı oluşturabilecek döngüsel veya mevsimsel artışları ya da üretimi yavaşlatabilecek eksiklikleri tespit etmek için envanter yönetiminde kullanılabilir. Bir satın alma sorumlusu, hammadde maliyetlerini tahmin etmek ve emtia fiyat artışına karşı tedbir alıp almayacağına karar vermek için kestirimci tahmin yöntemini kullanabilir. Bir müşteri hizmetleri ekibi lideri, personel seviyelerini belirlemek amacıyla çağrı hacmi trendlerini tahmin etmek için kestirimci planlamadan yararlanabilir. Bu gibi operasyonel içgörüler bir işletmenin çeşitli alanlarını etkiler ve organizasyonların daha kesin finansal planlar oluşturmasına yardımcı olur.

Ağustos 2022'de yapılan bir PwC anketine göre, CFO'ların neredeyse yarısı en önemli önceliklerinin tahmine dayalı modeller oluşturmak ve farklı senaryoları analiz etme ve bunlara hazırlanma becerisi kazanmak olduğunu söylüyor. Bu öngörü, gelir eksiklikleri veya beklentileri karşılama olasılığı düşük olan yeni bir pazara çok fazla yatırım yapmak gibi potansiyel risklerden kaçınmalarını sağlıyor. En iyi ve en kötü durum tahminlerine dayalı senaryo planları oluşturmak, ekipleri nasıl müdahale edecekleri konusunda hazırlar. Ayrıca şirketler, bir organizasyonun gerçek zamanlı verilerini kullanarak tahminleri otomatik olarak güncelleyen ve finans ekiplerinin bir felaketin ya da başarının yaklaştığını daha erken görerek planladıkları müdahaleyi hızlandırmalarını sağlayan kestirimci planlama yazılımlarını giderek daha fazla kullanıyor.

Zaman Serisi Tahmin Yöntemleri

Zaman serisi tahmini, gelecekte ne olacağını tahmin etmek için düzenli aralıklarla kaydedilen geçmiş veri noktalarının kullanıldığı bir tekniktir. Çok sayıda zaman serisi tahmin yöntemi veya algoritması bulunur ve finans uzmanları, mevcut verilere ve ulaşmak istedikleri hedefe hangisinin kendilerine en doğru tahmini vereceğini belirlemelidir.

Zaman serisi tahminleri genellikle trendleri, mevsimselliği ve döngüleri ele alır. Trendler, genellikle nüfustaki değişiklikler, organik büyüme veya teknolojideki değişimler gibi uzun vadeli faktörlere bağlı olarak zaman içinde veri modellerindeki kademeli ya da istikrarlı artış veya azalışı yansıtır. Bunu genellikle doğrusal bir fonksiyonla ya da yavaş hareket eden bir eğri fonksiyonuyla modelleyebilirsiniz. Mevsimsellik, zaman içinde meydana gelen periyodik, düzenli ve öngörülebilir artış ve azalışlara odaklanır. Aylık veriler söz konusu olduğunda, mevsimsellik genellikle bir takvim yılı içinde ortaya çıkar. Üç aylık dönemlere veya tatiller gibi doğal mevsimsellik dönemlerine ayrılabilir. Döngüler, çok düzenli olmayan ve bir yıldan daha uzun sürebilen artış ve azalış kalıplarını ifade eder. İşletmelerde bu durum genellikle tipik bir mevsimsellik modelinden daha yavaş hareket eden çok yıllık iş döngüleri gibi nedenlerden kaynaklanır.

Popüler yöntemler şunlardır:

• Tek hareketli ortalama (SMA), bir ürünün belirli bir zaman aralığındaki ortalama fiyatını hesaplar ve trend veya mevsimsellik olmadığında değişken verilerle en iyi şekilde çalışır.
• Çift hareketli ortalama (DMA), hareketli ortalamayı hesaplar ve ardından bu tek hareketli ortalamanın ortalamasını alır. Bu teknik, gelecekteki beklenen davranışı tahmin etmek için her iki veri kümesini de kullanır ve bir trendi olan ancak mevsimselliği olmayan geçmiş verilerle iyi çalışır.
• Tek üstel düzleştirme (SES), verileri ağırlıklandırarak en yeni veri noktasına en büyük önemi verir ve veriler eskidikçe ağırlığı kademeli olarak azaltır. Bu yöntem, hareketli ortalamalar ve yüzde değişim yöntemlerinin sınırlamalarının üstesinden gelmeye yardımcı olur ve bir trend ya da mevsimselliği olmayan değişken verilerle en iyi şekilde çalışır.
• Çift üstel düzleştirme (DES), SES yöntemini gerçekleştirip tekrarlar. DES, verilerin bir trendi olduğunda ancak mevsimselliği olmadığında uygulanır.
• Azaltılan trend düzleştirme (DTS) mevsimsellik dışı yöntemi, SES'i iki kez uygular ancak DES yönteminden farklı olarak trend bileşeni eğrisi zaman içinde söndürülür ve düzleştirilir. Bu teknik, trendi olan ancak mevsimselliği olmayan veriler için uygulanır.
• Mevsimsellik toplanır modeli, trendi olmayan geçmiş veriler, için mevsimsel endeksi hesaplayarak mevsimsel değişiklikleri ve üstel düzleştirilmiş değerleri gösteren eğimli bir tahmin sağlar. Mevsimselliğin zamanla yükselmemesi faydalıdır.
• Mevsimsellik çarpımsal modeli, yukarı veya aşağı giden mevsimsel verilerle en iyi şekilde çalışır ve mevsimsellik toplanır modelinden ayrışır. Bu yöntem, trendi olmayan geçmiş verileri için mevsimsellik endeksini de hesaplar.
• Holt-Winters toplanır modeli, tahmin düzeyi ve trend için üstel düzleştirme uygulanmış değerler oluşturur ve mevsimselliğe yönelik düzeltmeler yapar. Bu yöntem, ne trend ne de mevsimselliğin zamanla arttığı durumlarda iyi çalışır.
• Holt-Winters çarpımsal modeli, zaman içinde trend ve mevsimsellik artışı olduğunda uygulanır. Holt-Winters çarpımsal modeli gibi, tahmin düzeyi ve trend için üstel düzleştirme uygulanmış değerler oluşturur ve mevsimselliğe yönelik düzeltmeler yapar.
• Azaltılmış trend toplanır mevsimsel yöntemi; mevsimselliği, azaltılmış trendi ve düzeyi ayrı ayrı yansıtır ve verileri doğrusal trend tahmininde birleştirir. Bu teknik, verilerin bir trendi ve mevsimselliği olduğunda ancak mevsimsel varyasyon oldukça sabit olduğunda en iyi sonucu verir.
• Azaltılmış trend toplanır çarpımsal yöntemi de mevsimsellik, azaltılmış trend ve düzeyi ayrı ayrı yansıtır ve daha sonra bunları bir tahminde birleştirir. Bununla birlikte, mevsimsel varyasyonun zamanla arttığı durumlar için yapılmış bir süreci izler.
• Otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA), zaman içinde bir değişken için trendleri yakalayan ve serideki değerler arasındaki farka bakarak gelecekteki veri noktalarını tahmin eden bir hesaplamadır. Mevsimsellik olmadığında uygulanır ancak ayrı mevsimsel ARIMA modelleri (SARIMA) mevcuttur.

Tahmin Yöntemi Seçimi ve Teknikleri

Kestirimci planlama, organizasyonların kritik kararlar almasına ve ileride olacaklara hazırlanmasına yardımcı olur. Bunu etkili bir şekilde yapabilmek için finansal planlama ve analiz uzmanları, ulaşmak istedikleri hedef ve eldeki veriler göz önüne alındığında en doğru tahmin yöntemini kullanmalıdır. Mümkün olan en kesin tahmini elde etmek için verilerin güvenilir, alakalı ve veri kümesinin yeterince büyük olması da kritik önem taşır. Boyut önerileri değişiklik gösterse de tahmin döneminizin en az iki katı kadar verinizin olması önerilir.

Yukarıda Zaman Serisi Tahmin Yöntemleri bölümünde görüldüğü gibi, her algoritmayla ilgili dikkat edilmesi gerekenler vardır ve her biri belirli koşullarda daha iyi performans gösterir. Örneğin, üretim sürecinizdeki hammaddelerin gelecekteki fiyatını, belirli bir dönemdeki ortalama geçmiş fiyatına bakarak tahmin etmek istiyorsanız trend veya mevsimsellik olmadığında SMA en iyi şekilde çalışır. Ancak, verilerinizle ilgili bir trend varsa ve mevsimsellik yoksa DMA ile doğru bir tahmin elde etme olasılığınız daha yüksektir. Verilerin mevsimselliği kaldırılabilir ancak bu durumda modelinize bir karmaşıklık gelir.

Analistler, veri kullanılabilirliği ve tahminin amacına ek olarak, tahminin ne kadar doğru olması gerektiği; personelin zamanı, veri kaynağı ve bilgi işlem kaynakları açısından tahmini oluşturmanın maliyetleri ile avantajları ve analizi yapmak için ne kadar zamanları olduğu gibi faktörleri de göz önünde bulundurmalıdır. İstatistiksel olarak en doğru tahmini bulma süreci zaman alabilir. İlgili tahmin yöntemlerini belirlemeniz, her model için rakamları geçmiş değerlerle karşılaştırmanız ve ardından geçmişte kullanılmış olsaydı hangisinin en az hatayı ve en iyi tahminleri sağlayabileceğini analiz etmeniz gerekir. Örneğin, kare ortalamalarının kökü hata (RMSE) hesaplaması ile bir doğrulama veri kümesi oluşturmak, modelinizi geçmiş veri noktalarına göre değerlendirmenizi sağlar. RMSE esasen doğrulama veri kümesindeki kalıntıların standart sapmasıdır ve RMSE ne kadar düşükse o kadar iyidir. En doğru tahmine sahip tahmin yönteminde, iki değişken (bir grafiğin y eksenindeki bağımlı değişkenler ve x eksenindeki bağımsız değişkenler) arasındaki ilişkiyi gösteren regresyon çizgisine en yakın veri noktaları bulunur. Doğru yaklaşım için birden fazla yöntemin kullanılması gerekebilir.

Birçok kişi, bu süreci otomatikleştiren yerleşik kestirimci planlama özelliklerine sahip uygulamaları kullanmayı tercih ediyor. Profesyonel hizmetler organizasyonu EY, EY Global CFO’nun DNA'sı Anketi için 1.000 CFO ve üst düzey finans lideriyle anket yaptı ve önümüzdeki üç yıl içinde finans birimini iyileştirmenin birincil yolunun teknoloji dönüşümü olduğunu, bunu finansal görevleri iyileştirmek için yapay zeka kullanımını içeren gelişmiş veri analitiklerinin izlediğini ortaya koydu. Bu yapay zeka uygulamaları, bir şirketin verilerini çeşitli zaman serisi tahmin yöntemleriyle çalıştırır. RMSE ve standart hata kriterlerini uygular ve en uygun modeli belirler. Uygulama, tahminle birlikte en iyi ve en kötü durum senaryosunu da öngörebilir.

Bazı uygulamalar çok değişkenli analize olanak tanıyarak finansal planlama ve analiz uzmanlarının finansal tahminleri ve kurumsal planlamayı iyileştirmek için aynı anda birden fazla faktörü karşılaştırmasına imkan verir. Dahası, bu süreçleri otomatikleştirmek de mümkündür. Böylece yeni veriler elde edildikçe, tahminler ve öngörüler güncellenerek CFO'lara ve finans ekiplerine en son içgörü parmaklarının ucunda sunulur.

Kestirimci Planlama ve Tahmin Kullanım Senaryoları

Tüketici talebindeki, ekonomik koşullardaki, tedarikçi performansındaki ve diğer değişkenlerdeki sürekli dalgalanmaların arasında kalan işletmeler, kârlarını artırma ve riskleri en aza indirme konusunda artan bir baskıyla karşı karşıya kaldıkça, kestirimci planlamanın önemi giderek artıyor. CFO Dive ve FTI Consulting tarafından 303 üst düzey finans yöneticisiyle yapılan küresel bir anket, tahmin doğruluğunu ve analitik yeteneklerini geliştirmenin 2023 ve sonrasında finansal performansı artırmak için bu yöneticilerin kullanacağı ilk beş stratejiden ikisi olduğunu ortaya koyuyor. Sık güncellemelerle daha iyi tahminler, bir organizasyonun farklı senaryolar için planlama yapma ve hızlı bir şekilde uyum sağlama yeteneğini geliştirir.

Bir finansal hizmetler holding şirketi olan KCB Group'un tüm şubeleri ve işletmeleri için bütçelerini hazırlaması ve sonuçlandırması 12 haftadan uzun sürüyordu. Veriler farklı yerlerde bulunuyordu ve bu da sorunlardan biriydi. Ayrıca, işlem ücretleri ve yetersiz fon ücretleri gibi fonlanmayan gelirleri tahmin etmek için planlama sırasında piyasa trendlerinden ve diğer harici veri noktalarından yararlanıyordu. Bu da tahminin karmaşıklığını artırıyordu. KCB Group, gömülü kestirimci planlama araçlarına sahip bir uygulama kullanmaya başladıktan sonra, trendleri tespit etmek ve çeşitli senaryoları tahmin etmek için kendi işletme ve harici verilerini kullanmaları daha kolay oldu. Sonuç olarak, KCB Group planlama süreci genelinde iyileştirmeler yaparak bütçe döngü süresini %60 kısalttı.

Daha doğru tahminler, işletmelerin kârlı büyümeyi desteklemek için pazar trendlerini tahmin etmelerine ve bunlara hızla karşılık vermelerine de yardımcı olur. Lululemon, Kuzey Amerika dışındaki işletmelerini büyütmeye odaklanmaya karar verdiğinde, finansal planlama ve analiz ekibi, dünya ekonomisindeki ve sektör trendlerindeki değişikliklerin satışları nasıl etkileyebileceğini daha iyi tahmin etmeleri gerektiğini fark etti. Yıllık planlarını sürekli olarak güncellemek amacıyla daha güçlü bir planlama uygulaması kullanmaya başladılar. Bu uygulama, geçmiş ve gerçek zamanlı verilerini temel alarak birden fazla senaryoyu tahmin etmek için sofistike bir tahmin tekniği olan yerleşik kestirimci planlama analitiğine sahipti. İçgörüler lululemon'un finansal sağlığını ve stratejisini geliştirerek liderlerin markanın erişimini genişletmek için daha bilinçli kararlar almasını sağladı.

Tahmin, işletme ve finans ihtiyaçlarını desteklemek amacıyla daha birçok alanda kullanılabilir. Örneğin, kestirimci tahmin insan önyargısını azaltabileceğinden şirketler satışları daha doğru tahmin edebilir. İstatistiğe dayalı tahmin, duyguları ortadan kaldırır ve geçmiş verileri temel alarak gerçekleşme olasılığı en yüksek olanı öngörerek satış yöneticilerinin ve diğer liderlerin daha iyi planlama yapmasını sağlar. Benzer şekilde, önümüzdeki altı ay boyunca ürün satışlarının tahmin edilmesi, şirketlerin bugünden bir plan oluşturmalarına yardımcı olabilir. Böylece, beklenen talebi karşılamak üzere mal üretmek için yeterli malzemeye sahip olduklarından emin olabilirler.

Finans ekipleri genellikle orta ve uzun vadeli nakit akışlarını tahmin etmek ve her büyüklükten şirket için önemli bir endişe kaynağı olan en olası nakit likiditeleri hakkında daha iyi bir fikir vermek için kestirimci planlamayı kullanır. Ellerinde nakit olması, finans ekiplerine beklenmedik fırsatları yakalama veya öngörülemeyen masrafları karşılama esnekliği sağlar. Ancak, belirli bir zamanda ne kadar nakit bulunabileceğini hesaplamak zor olabilir. Örneğin, müşterilere veresiye mal satan bir tedarikçiyseniz bu ürünler için satış noktasında hemen nakit bulunmaz. Müşterilerin bu kredili satışlar için ne zaman ödeme yapacağını tahmin etmeniz gerekir.

IDC'nin 2021 Küresel CFO/Hazine Anketi'ne göre, finans profesyonellerinin çoğu nakit ve likiditelerinin konsolide bir görünümünü oluşturmak için bir günden daha uzun bir süreye ihtiyaç duyuyor. Bu da iki sorun ortaya çıkarıyor: Birincisi, organizasyonlarının beklenmedik durumlara müdahale etme imkanını engeller ve ikincisi, çözümleri elde ettiklerinde, muhtemelen çoktan modası geçmiş olur. Ankete katılanların %5'inden daha azı, üç aydan daha uzun vadeli nakit tahminlerine güveniyor. Likidite ölçümünün karmaşıklığı ve işletme üzerindeki önemli etkisi göz önüne alındığında, daha fazla şirket hızlı bir şekilde daha doğru tahminler elde etmek için kestirimci nakit tahminini araştırıyor.

Finans ekipleri de tahminlerini hızlı bir şekilde doğrulamak için kestirimci modelleri giderek daha fazla kullanıyor. Makine öğrenimi ve gelişmiş veri analitiğine dayalı kestirimci modeller, geçmiş verilerde bir analistin göremeyeceği ilişkileri tespit edebilir. Bunu, özellikle analistler çok sayıda değişken içeren karmaşık soruları yanıtlamaya çalıştığı senaryolarda, tahminler ve içgörüler oluşturmanın daha gelişmiş bir yolu olarak düşünün.

Örneğin bir şehrin nüfus artışını tahmin etmek son derece zordur. Şehir planlamacıları, yılda ortalama kaç kişinin belediyeye girip çıktığını, her yıl kaç çocuğun doğduğunu, kaç erkek ve kadın olduğunu, ne kadar yaşayacaklarını ve diğer faktörleri dikkate almalıdır. Kent gibi geniş bir kapsamdaki değişiklikleri ne kadar doğru tahmin edebilirlerse yollar ve okullar inşa ederek, su ve enerji kullanımındaki dalgalanmalara hazırlanarak ve diğer kritik kararları alarak topluma o kadar iyi hizmet edebilirler. Kestirimci modeller bu tür tahminlerde yardımcı olabilir.

Kestirimci planlamanın hayat kurtarıcı olabileceği bir kullanım alanı acil servislerdir. Hastane yöneticileri, hasta hacimlerini tahmin etmek ve uygun personel düzeylerini planlamak için kestirimci analitiği kullanabilir. Genel olarak acil servislerde dört saat kuralı uygulanır. Personel bu süre içinde hastayı görmeli, tedavi etmeli ve hastanın kabul edilip edilmeyeceğine ya da taburcu edilip edilmeyeceğine karar vermelidir. 2022 yılında İngiltere'de 5 milyondan fazla hasta üzerinde yapılan ve Emergency Medicine Journal'da yayınlanan bir araştırma, hastaneye kabul edilmeden önce acil serviste beş saatten fazla beklemenin, hastanın sonraki 30 gün içinde ölüm olasılığını artırdığını ortaya koymuştur. Hastanelerin hemşire ve doktor açığıyla uğraştığı bir dönemde, kestirimci planlama ve tahmin, çalışanların mümkün olduğunca etkili bir şekilde görevlendirilmesi için değerli bir araç sunar.

Kestirimci Planlama ve Tahmin ile Daha İyi Planlama Yapın

Tahmine yönelik veri odaklı bir yaklaşım, insan önyargısını azaltabilir ve finans ekiplerinin birden fazla senaryoda en olası sonucu hızlı bir şekilde belirlemesine olanak tanır. Böylece CFO'lar daha bilinçli kararlar almak için diğer liderlerle birlikte çalışabilir. Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management'ın bir parçası olan Oracle Cloud Enterprise Performance Management (EPM) Planning aracılığıyla sunulan kestirimci planlama ve tahmin, finans ve işletme alanları arasında planlamayı birbirine bağlar. Her alan, birden fazla senaryoyu hızlı bir şekilde keşfetmek için önceden oluşturulmuş planlama modellerine erişimden yararlanır. Finans ekipleri bu tahminlerden ve veri modellerinden yararlanarak daha doğru ve bilinçli planlar yapabilir ve şirketlerin işletmeyi koruyacak ve kârlı bir şekilde büyütecek şekilde en iyi ve en kötü durum sonuçlarına hazırlanmasına yardımcı olabilir.

Kestirimci Planlama ile İlgili SSS

Kestirimci planlama nedir?
Kestirimci planlama, geçmişten öğrendiklerimizi kullanarak geleceği planlar. Zaman serisi tahmin yöntemleri, geçmiş verilerdeki kalıpların ve trendlerin tekrar edeceği varsayımına dayanarak satış rakamları, hisse senedi fiyatları ve aylık giderler gibi gelecekteki olası değerleri tahmin eder. Ayrıca, bu tahminleri hızlı bir şekilde doğrulamak için makine öğrenimi ve yapay zeka gibi araçlardan yararlanabilir.

Kestirimci tahmin nedir?
Daha yaygın şekilde öngörü olarak adlandırılan kestirimci tahmin, düzenli aralıklarla kaydedilen verilerdeki kalıpları ve trendleri belirleyerek gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için geçmiş verileri analiz eder.