Типы прогнозов бизнес среды

6.2. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОБОСНОВАННОСТИ ПРОГНОЗОВ.

Целью данной работы является рассмотрение понятия прогноза, его типов, методов, роли в деятельности фирмы. Для этого необходимо решить следующие задачи:

1. Дать определение понятию прогноз. Рассмотреть типы и виды прогноза.

2. Рассмотреть известные методы прогноза.

3. Рассмотреть ошибки, возникающие при прогнозировании, и пути, позволяющие их избегнуть.

1. ПРОГНОЗ И ЕГО РОЛЬ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМЫ.

Как и планирование, прогнозирование — это род предвидения, поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Вместе с тем между планированием и прогнозированием существуют серь­езные различия,

Известный отечественный футуролог И.Бестужев-Лада разделил прогнозирование и планирование как предсказание и предуказание.

Предсказание, к которому относится прогнозирование, предпо­лагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие — это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств,

Прогнозирование с помощью инструментов MS Excel | ИРТС | Морозова Дарья

В широком плане как научное прогнозирование, так и пред­чувствие и предугадывание входят в понятие «прогнозирование деятельности фирмы».

Предуказание, включающее в себя планирование и его элемен­ты — целеполагание, программирование, проектирование, основано на принятии решении о проблемах, выявленных на стадии пред­сказания, на учете всех критических аспектов будущего,

Таким образом, в предвидении будущего фирмы прогнозирова­ние, с одной стороны, предшествует планированию, а с другой -является его составной частью, используется на разных стадиях осуществления деятельности по планированию:

1. применяется на этапе анализа среды и определения пред­посылок для формирования стратегии фирмы (как общей, так и функциональной, например финансовой);

2. осуществляется на стадии реализации планов для оценки возможных результатов и их отклонения от плановых показателей и имеет целью организацию дополнительных управляющих воздей­ствий на ликвидацию отклонений.

По своему составу прогнозирование шире планирования, так как включает не только показатели деятельности фирмы, но и раз­нообразные данные о ее внешней среде.

Для предсказания будущего фирмы используются следующие типы прогнозирования.

1. Прогнозирование, основанное на творческом видении бу­дущего, использует субъективное знание прогнозиста, его интуи­цию. Часто прогнозы такого рода имеют формы «утопий» или «антиутопий» — литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подоб­ные произведения являются хорошим дополнением к сухому, коли­чественному прогнозу. Недаром для обоснования своих идей неко­торые известные отечественные экономисты использовали не толь­ко научные теории, но и литературные утопии (см. «Красную Звезду», «Путешествие моего брата Алексея в страну крестьянской утопии» А. Чаянова).

Прогнозы прибыли компании. Как реагировать на несбывшийся прогноз прибыли?

Прогнозирование, основанное на творческом видении, может использоваться для непосредственного предсказания менеджерами и другими участниками экономической организации будущих ре­зультатов ее деятельности.

2. Поисковое прогнозирование — способ научного прогно­зирования от настоящего к будущему. Прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и по­степенно проникает в будущее.

Поисковое прогнозирование может быть двух видов:

• традиционным, или экстраполятивным;

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому про­гноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее.

Экстраполятивный подход означает, во-первых, оценку про­шлых показателей деятельности фирмы и тенденций их развития (трендов) и, во-вторых, перенесение этих тенденций в будущее.

Таким образом, главное предположение зкстраполятивного подхода в прогнозировании заключено в признании того, что в диапазоне ключевых интересов фирмы силы прошлого в состоянии контролировать будущее.

Несмотря на возникновение альтернативного подхода, Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирова­ния,

Альтернативный подход исходит из того, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, и вследствие этого:

• развитие фирмы происходит не только гладко и непрерыв­но, но и скачкообразно и прерывисто;

• существует определенное число вариантов будущего разви­тия фирмы (или определенное число положений равновесия фирмы ).

Таким образом, в рамках альтернативного подхода, во-первых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. Каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего. Во-вторых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логи­ке два способа развития — гладкий и скачкообразный, создавая син­тетическую картину будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (широкое применение его началось в 80-е годы), однако он быстро завоевывает популярность в практике внутрифирменного планирования.

В целом поисковое прогнозирование опирается как на количе­ственные, так и качественные методы.

Нормативное прогнозирование. В рамках нормативного прогнозирования сначала определяются общие цели и стратегические ориентиры на будущий период време­ни, а затем менеджеры оценивают развитие фирмы, исходя из этих целей.

Чаще всего нормативный подход используется тогда, когда фирма не обладает необходимыми исходными (историческими) данными. Для нормативного подхода характерно поэтому преимущест­венное применение качественных методов исследования

Как и экстраполятивное, нормативное прогнозирование является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды организации.

Источник: kazedu.com

Методы бизнес-прогнозирования

В условиях рыночных отношений в экономике, когда отсутствует в полном объеме необходимая информация о спросе на услуги, когда невозможно предсказать поведение не только конкурентов, но и партнеров, когда необходимо принимать решения, обеспечивающие не столько развитие, сколько выживание предприятия, особенно остро встает потребность в знании методов прогнозирования. Основным требованием, предъявляемым к прогнозу, является разработка программ достижения целей развития фирмы, а также рычагов управления, позволяющих эффективно направлять деятельность фирмы из настоящего в ее

В условиях развития рыночных отношений в экономике, когда отсутствует в полном объеме необходимая информация о спросе на услуги, когда невозможно предсказать поведение не только конкурентов, но и партнеров, когда необходимо принимать решения, обеспечивающие не столько развитие, сколько выживание предприятия (фирмы), особенно остро встает потребность в знании методов прогнозирования.

Для более ясного представления о прогностике рассмотрим различные понятия, входящие в область прогноза, а именно: предсказание, предвидение и сам прогноз.

Предсказание — это своего рода гадание о возможном состоянии объекта или процесса в будущем. Это экстраполяция прошлого, основанная на фундаментальном предположении о сохранении в будущем всех основных факторов действительности.

Предвидение — это уже выполненная на базе интуиции разработка возможных решений — стратегий развития объекта или процесса в будущем.

Прогноз — это суждение о возможном состоянии объекта в будущем, путях и сроках его осуществления.

Возможные разновидности прогнозов можно представить в следующем виде:

• экономические прогнозы, носящие преимущественно общий характер, служат для описания состояния экономики в целом, предприятия, фирмы, компании или по конкретным видам продукции (услугам);
• прогнозы развития технологии, направленные на оценку перспектив развития технологий;
• прогнозы состояния рынка, используемые для анализа динамики изменения спроса на продукцию (услуги), а также динамики изменения доходов юридических и физических лиц, формирующих спрос в различных сегментах рынка;
• социальное прогнозирование, отражающее мотивацию и отношение людей к различным общественным явлениям.

Прогностика базируется на использовании специальных методов, позволяющих осуществить достаточно рациональный и точный прогноз. Однако на практике руководители некоторых предприятий (фирм) пренебрегают ими и используют различные подходы, приемы и принципы, позволяющие, по их мнению, как бы отказаться от использования методов прогнозирования.

Рассмотрим некоторые из этих подходов и принципов с позиций правомерности их применения.

1. Подход с позиций «отсутствие прогноза» означает, что рассмотрение будущего осуществляется вслепую. Все решения, связанные с развитием, пытаются принимать безотносительно от их будущих последствий. Должно быть ясно, что любая организация, функционирующая на этой основе, в условиях рынка выжить не может. В большинстве случаев понятие «отсутствие прогноза» не следует понимать буквально. В действительности это означает, что принято допущение о постоянстве внешних условий, и специалист принимает свое решение на основе прогноза о том, что ситуация, при которой будет реализовано его решение, останется такой же, какой она была в момент разработки решения.
2. Принцип «может случиться все, что угодно» , т.е. применяется такой принцип, исходя из которого будущее рассматривается как игра случая. Считается, что ничего нельзя сделать для развития в будущем предприятия в желаемом направлении. Очевидно, что любой специалист, принимающий решение на основе этого принципа, обречен на неудачу. Любая фирма, осуществляющая свою деятельность в рыночных условиях на основе этого принципа, может просуществовать чрезвычайно короткое время.
3. Принцип «славное прошлое» означает, что при принятии решения делается упор на методы, используемые в прошлом, в надежде на прошлое и игнорирование будущего. Дескать, так жили наши деды, наши отцы — так должны жить и мы. Упорная приверженность идеям «славного прошлого» в рыночных условиях при предположении о том, что оно гарантирует наступление «славного будущего», ведет предприятие к неминуемой катастрофе. Любая фирма, концентрирующая свое внимание на прошлой деятельности, вместо анализа перспектив своего развития в будущем может превратиться в музейный экспонат.
4. Прогнозирование «сквозь шоры». Этот вид прогнозирования характеризуется такими понятиями, как «выше, быстрее и дальше» или «больше и лучше». Предполагается, что будущее будет похоже на прошлое, только уровень развития будет более высоким. Этот принцип лучше, чем предыдущие, т.к. признается неизбежность изменений, однако при этом отрицаются другие направления развития фирмы, общества. Любая фирма, опирающаяся на этот принцип, в рыночных условиях рано или поздно попадет в тупик, поскольку те или иные непредвиденные изменения положат конец избранному курсу ее развития.
5. Принцип «решительные действия». В основу этого подхода заложен принцип «ожидания и действия» — ожидается наступление той или иной кризисной обстановки, и сразу же осуществляются меры по смягчению ее неблагоприятных последствий. Результатом такой политики может быть только зигзагообразное развитие фирмы вместо непосредственного движения к определенной цели. Кроме того, этот принцип основан на предположении, что предприятие (фирма) будет иметь резерв времени для принятия эффективных решений после наступления кризисной обстановки. Если же этого резерва времени нет, фирма прекратит свое существование. При использовании этого принципа полностью игнорируется возможность избежать кризисной обстановки, если воспользоваться соответствующим прогнозом. Он неприемлем в рыночных условиях, хотя иногда и используется.
6. Прогнозирование с помощью «гения». В основу этого метода заложена идея нахождения «гения» и получение от него интуитивного прогноза. Этот метод исключает использование рациональных и точных методов. Прогноз, составленный «гением», невозможно проверить, что чревато для предприятия (фирмы), осуществляющего свою деятельность в условиях рынка, большими неприятностями.

Таким образом, вышеприведенные принципы неприемлемы. Кроме того, с позиций рыночной экономики основным требованием, предъявляемым к прогнозу, является не только и не столько умение предвидеть будущее, сколько разработка программ достижения установленных на будущее ориентиров (целей) развития фирмы, а также рычагов управления, позволяющих направлять деятельность фирмы по тому или иному варианту ее развития, обеспечивая эффективность ее перехода из настоящего в желаемое будущее ее состояние.

Методы и типология прогнозирования

Среди используемых специальных методов прогнозирования на практике выделяют т.н. рациональные и точные методы прогнозирования, которым присущи свои преимущества и недостатки.

Преимущество рациональных методов заключается в том, что они доступны для изучения, могут быть описаны в словесной форме и объяснены. Эти методы обеспечивают разработку такой методики, которую способен применить любой специалист, прошедший необходимую подготовку.

Преимущество точных методов состоит в том, что они могут быть проверены другими специалистами. При проверке можно убедиться в отсутствии ошибок, а прогноз может быть пересмотрен при изменении внешних условий.

Типология прогнозов строится по различным критериям в зависимости от целей, задач, объектов, предметов, проблем, методов организации прогнозирования и т.д. Основополагающим является проблемно-целевой критерий, т.е. критерий, определяющий, для чего разрабатывается прогноз.

Различают два типа прогнозов:

• поисковые (исследовательские, изыскательские, трендовые, генетические);
• нормативные (программные, целевые).

Поисковый прогноз — это прогноз, с помощью которого определяется возможное состояние явления в будущем. Имеется в виду условное продолжение в будущем тенденций развития изучаемого явления в прошлом и настоящем. Такой прогноз отвечает на вопрос, что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций.

Нормативный прогноз —определение путей и сроков достижения возможных состояний явления, принимаемых в качестве целей. Такой прогноз отвечает на вопрос: какими путями достичь желаемого.

Поисковый прогноз строится по определенной шкале возможностей, по которой затем устанавливается степень вероятности прогнозируемого явления. При нормативном прогнозировании происходит такое же распределение вероятностей, но уже в обратном порядке: от заданного состояния к наблюдаемым тенденциям. Целевой прогноз — прогноз желаемых состояний — отвечает на вопрос: что именно желательно и почему. В данном случае происходит построение по определенной шкале возможностей сугубо оценочной функции:

• нежелательно;
• менее желательно;
• желательно;
• более желательно;
• наиболее желательно.

Плановый прогноз отвечает на вопрос: как, в каком направлении ориентировать планирование, для эффективного достижения поставленных целей.

Программный прогноз отвечает на вопрос: что конкретно необходимо, чтобы достичь желаемой цели. Для ответа на него важны и поисковые, и нормативные прогнозные разработки. Первые выявляют проблемы, которые нужно решить, чтобы реализовать программу, вторые определяют условия реализации.

Проектный прогноз отвечает на вопрос: как это может выглядеть. Проектные прогнозы призваны содействовать отбору оптимальных вариантов перспективного проектирования.

Организационный прогноз отвечает на вопрос, в каком направлении ориентировать решения для достижения цели. Сопоставление результатов поисковых и нормативных разработок должно охватывать весь комплекс организационных мероприятий.

По периоду упреждения (промежутку времени, на который рассчитан прогноз) различают:

• оперативный (текущий) прогноз;
• крагко-, средне-, долго- и дальносрочные (сверхдолгосрочные) прогнозы.

Оперативные прогнозы содержат количественные оценки:

• краткосрочные — общие количественные оценки;
• среднесрочные — количественно-качественные;
• долгосрочные — качественно-количественные;
• дальносрочные — общие качественные оценки.

Временная градация прогнозов является относительной и зависит от характера и цели прогноза. В социально-экономических прогнозах установлен следующий временной массив:

• оперативные прогнозы — до 1 месяца;
• краткосрочные — до 1 года;
• среднесрочные — до 5 лет;
• долгосрочные — до 15-20 лет;
• дальносрочные — свыше 20 лет.

Наиболее широкое распространение в практике решения задач прогнозирования получили методы экспертных оценок и методов статистического прогноза.

Группа методов экспертных оценок предполагает учет субъективного мнения экспертов о будущем состоянии. Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер. Экспертные оценки разделяются на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным экспертным оценкам относятся сценарии, метод «интервью», аналитические докладные записки. Коллективные экспертные оценки включают метод «комиссий», метод «мозговой атаки», метод Дельфи.

Статистические методы прогнозирования базируются на использовании накопленной статистической информации об изменении показателей, характеризующих анализируемый объем или процесс.

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Различают:

• формальную экстраполяцию;
• прогнозную экстраполяцию.

Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении прошлых и настоящих тенденций развития объема прогноза в будущем. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом в перспективе его физической и логической сущности. Для применения статистических методов строятся статистические модели прогнозирования, которые можно разделить на трендовые и многофакторные.

В трендовых моделях прогнозирования выводятся зависимости анализируемого показателя от времени. Многофакторные модели позволяют получить зависимости изучаемого параметра от широкого набора факторов, которые в той или иной мере оказывают влияние на его изменения. В этой связи трендовые модели требуют для своего построения меньше информации, чем многофакторные.

Разнообразие методов стратегического планирования, применяемых на разных его этапах, требует обеспечения совместимости результатов, получаемых с их помощью, и разработки единой процедуры проведения стратегического планирования.

Автор — кандидат технических наук, доцент Московского автомобильно-дорожного института (Государственного технического университета).

Источник: hr-portal.ru

8 лучших инструментов прогнозирования данных на основе искусственного интеллекта

Прогнозирование данных стало неотъемлемой частью процесса планирования роста бизнеса и коммерческой стабильности. Финансы, цепочка поставок, закупки и операции-это общие секторы, которые используют прогнозирование данных, и все больше отраслей присоединяются к лиге.

Вы можете добавить больше мощности к историческим данным, используемым для прогнозирования, используя технологию искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время многие приложения используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования данных.

Прежде чем глубоко погрузиться в изучение лучших инструментов прогнозирования бизнеса на основе искусственного интеллекта, мы рассмотрим определение, типы и варианты использования для прогнозирования данных.

Содержание скрыть

Что такое бизнес-прогнозирование?

Прогнозирование бизнеса означает прогнозирование развития различных аспектов бизнеса, таких как продажи, затраты и прибыль, с использованием различных инструментов и методов. Эти прогнозы полезны, когда дело доходит до построения обоснованных стратегий.

Прогнозируя, компании могут выявить проблемы во время любого организационного расследования. Этот процесс использует различные количественные или качественные модели для анализа собранных исторических данных.

После анализа компании получают прогнозы, которые они могут использовать для планирования спроса, маркетинга, финансовых операций и даже пользовательского опыта. Существует разница между прогнозными данными и фактической производительностью. Используя отклонение, вы можете повысить точность будущих прогнозов.

Основные типы бизнес-прогнозирования

Хотя существуют различные типы прогнозирования данных или прогнозов, давайте обсудим два общих типа ниже:

Прогнозирование спроса

Спрос является неотъемлемой частью каждого бизнеса. Составление прогнозов спроса на ресурсы, включая сырье, запасы и рабочую силу, помогает организациям точно планировать удовлетворение потребностей заблаговременно. Таким образом, компании могут выполнять внутренние и внешние требования.

Прогнозирование роста

Прогнозирование модели роста компании (продажи/доход) также имеет решающее значение для планирования и разработки стратегии. Имея данные о будущем росте, организации могут принимать точные решения о бюджете, распределении ресурсов, маркетинговой стратегии и бизнес — моделях в зависимости от таких показателей, как местоположение запасов и отмена подписки клиентов.

₽ 0.00 – ₽ 299.00

AI в прогнозах данных и бизнес-прогнозировании: примеры использования

Вот некоторые отраслевые примеры использования прогнозирования ИИ:

1. Финансы

Финансовые компании могут предсказывать мошеннические действия с помощью прогнозирования на основе ИИ и принимать меры против них. Они также могут прогнозировать цены на недвижимость с помощью инструментов AI, учитывая местоположение и исторические цены.

2. Правительство

Правительственные учреждения могут использовать прогнозирование ИИ для модернизации и оцифровки своих процессов, снижения рисков кибератак на национальные базы данных, контроля затрат, повышения эффективности работы сотрудников, обслуживания баз данных и улучшения ответов законодателей.

3. Производство

Производители используют прогноз искусственного интеллекта для сокращения времени простоя производства, повышения эффективности и повышения удовлетворенности клиентов. Прогнозы также могут быть использованы для проектирования процессов, технического обслуживания, оптимизации цепочки поставок и т. Д.

4. Здравоохранение

Организации, предоставляющие медицинские услуги, часто сталкиваются с проблемами при внедрении новых технологий. Организации здравоохранения могут плавно внедрять новые технологии и оптимизировать существующие процессы с помощью бизнес — прогнозов ИИ.

5. Страхование

Для страховых компаний такие задачи, как управление рисками и удовлетворенность клиентов, могут быть предсказаны с помощью ИИ. Обнаружение мошенничества, оптимизированный маркетинг, расширение клиентов, андеррайтинг, управление персональными ставками — это другие сектора, где страховые организации могут использовать прогнозирование.

6. Продажи

AI data forecasting информирует торговые компании о лидах с максимальной вероятностью конверсии. Он также помогает, предоставляя такие данные, как готовность платить и вероятность отмены членства.

7. Телекоммуникации

Телекоммуникационные компании используют бизнес — прогнозирование с помощью инструментов искусственного интеллекта для построения отношений с клиентами и повышения удовлетворенности пользователей. Прогнозирование данных также полезно для сохранения постоянных клиентов и устранения мошенничества.

8. Продукт

ИИ также полезен для определения цен на продукцию, сравнения данных конкурентов. Он также предсказывает вероятность несчастных случаев во время закупок и поставок продуктов, чтобы вы могли оставаться готовыми к страхованию.

Теперь, когда вы знаете возможности прогнозирования бизнеса на основе искусственного интеллекта, пришло время узнать, какие инструменты доступны, чтобы помочь вам. Ознакомьтесь со следующим списком инструментов прогнозирования ИИ, которые вы должны использовать для прогнозирования бизнеса:

H2O AI Cloud

H2O AI Cloud — лучший выбор для предприятий, которые хотят создавать модели и приложения искусственного интеллекта. Эта сквозная платформа делает возможной быструю разработку моделей искусственного интеллекта в облаке и на месте.

Он поставляется с комплексной функцией AutoML, которая обеспечивает точное и прозрачное прогнозирование данных быстро. Эта платформа позволяет вам придумывать новые бизнес — идеи для решения критических бизнес-проблем, используя свои прогнозные результаты.

Бизнес — организации могут развернуть его в любой среде и воспользоваться преимуществами использования нескольких методов моделирования для всех видов данных. Используя AutoML, вы можете разрабатывать эффективные модели или выполнять множество других задач на протяжении всего жизненного цикла.

H2O AI Cloud предлагает уникальную комбинацию алгоритмов с открытым исходным кодом и проприетарных алгоритмов и помогает выполнять обнаружение дрейфа данных в режиме реального времени. Предоставляя вам бизнес-прогнозирование в реальном времени, инструмент также гарантирует, что вы получите оптимальную производительность процессора и графического процессора.

С помощью инструментария интерпретируемости ML вы можете выполнять анализ временных рядов для прогнозирования бизнеса. Кроме того, для петабайт инструмент использует распределенное машинное обучение.

Neptune

Neptune — это инструмент управления экспериментами, который позволяет отслеживать результаты машинного обучения. Исследователи и инженеры ML могут стать более продуктивными, используя единую панель мониторинга для уменьшения переключения контекста.

Вместо того, чтобы устраивать ненужные встречи для обмена результатами прогнозирования ИИ, журналами или даже панелями мониторинга, компании могут делиться ими с коллегами по простой ссылке. Поскольку панель мониторинга построена на модели ML, вы можете легко найти любые данные оттуда.

Одна и та же платформа позволяет сравнивать ваши модели и отлаживать их. Во время построения моделей и экспериментов с ними вы можете контролировать процесс. Компании могут узнать об исходном наборе данных и параметрах каждой модели.

Кроме того, Neptune хранит все метаданные ML, включая диаграммы и показатели, в одном месте. Он предлагает интеграцию с 30+ популярными библиотеками машинного обучения и IDE. Следовательно, предприятия получают максимальную отдачу от приложений, которые они регулярно используют.

DataRobot

Применяя различные функции AI этого инструмента, предприятия могут облегчить принятие решений, основанных на данных. Можно согласовать ИИ с культурой вашей компании, чтобы вы получали надежные прогнозы данных.

Эта платформа позволяет определять правила, политики и элементы управления для производственных моделей. Кроме того, используя свои автоматизированные временные ряды, вы можете создавать, развертывать и поддерживать эффективные прогнозы для своей компании. Эта усовершенствованная модель прогнозирования бизнеса повышает устойчивость и снижает неопределенность при предоставлении прогнозов в масштабе.

Obviously AI

Obviously AI- это платформа без кода, которая может предсказывать доходы и результаты бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Компании могут изменять свою цепочку поставок и создавать индивидуальные маркетинговые стратегии, используя данные бизнес — прогнозирования.

Вашей команде не нужно учиться кодировать или тратить месяцы на создание моделей ИИ, если они используют явно ИИ. Вы можете легко интегрировать этот инструмент с вашими любимыми источниками данных, включая Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspotи CSV — файлы.

Когда вы выбираете категорию прогнозирования, очевидно, что ИИ будет делать прогнозы с помощью технологии ИИ. Благодаря практически небьющемуся шифрованию AES-256 ваши данные остаются полностью защищенными. Вы также можете использовать сценарии «что, если» для получения прогнозов и понимания влияющих факторов.

На этой платформе возможны два типа прогнозирования ИИ. Первый из них-AutoML, где вы можете легко создавать модели ИИ из исторических данных для прогнозирования данных в реальном времени. Второй — это временные ряды, которые используют наименее возможные данные для прогнозирования важных деловых событий на определенную дату.

Даже если ваши данные несовместимы с технологией машинного обучения, вы можете использовать функцию диалога данных для изменения данных и преобразования их в формат, поддерживаемый машинным обучением.

После создания модели прогнозирования данных компании могут поделиться ею с общественностью или всей командой. API с низким кодом также доступен для прогнозирования бизнеса в реальном времени из вашего собственного приложения.

Futrli

Если вы хотите получить быстрое прогнозирование бизнес-тенденций, доходов, продаж, налогов, операций и персонала, Futrli здесь для вас. Благодаря точным прогнозам он поможет вам в планировании роста, будущих денежных потоков и операционной политики. Инструмент в основном удовлетворяет потребности глобальных бухгалтерских фирм и бухгалтерских предприятий.

Futrli Predict анализирует каждую бизнес-операцию вашей компании, чтобы сделать обоснованный прогноз. Он поддерживает три типа прогнозов: прогнозы фристайла, прогнозы единиц измерения и повторяющиеся прогнозы. Помощник предсказания этого приложения может объяснить причину каждого предсказания.https://www.youtube.com/embed/BrwqddPyv7Y?feature=oembed

Кроме того, инструмент также генерирует сценарии, которые говорят вам, что произойдет, а что нет. Таким образом, вы можете быть готовы к лучшему и худшему в своем бизнесе. Этот базовый прогноз будет генерироваться каждый день с обновленными данными.

Futrli также поддерживает горячую связь шаблонов Google Sheets с Futrli Predict для сложных прогнозов, таких как payrolls. Вы также можете отключить прогноз инструмента в любое время и добавить свои данные.

Инструмент также поддерживает прямую интеграцию с Xero и Quickbooks. После интеграции Futrli будет импортировать данные из этих приложений каждые 24 часа.

Пекан

Pecan генерирует прогнозирующие аналитические данные для операций и отделов продаж. Таким образом, компании могут найти решения своих бизнес-проблем. Используя свои БИ-дружественные данные, компании могут улучшить продажи и доходы, предлагая своим клиентам оптимизированный пользовательский интерфейс.

От планирования ресурсов и производства до распределения и упаковки, от привлечения клиентов до удержания—эта платформа поможет вам в разработке будущих стратегий по показателям, которые имеют решающее значение в вашей отрасли.

Qlik Sense

Qlik Sense предоставляет предприятиям активную аналитику, чтобы люди любого уровня квалификации или опыта могли принимать обоснованные решения. Он предлагает вам лучший в своем классе опыт анализа данных в более широком масштабе.

Эта платформа прогнозирования бизнеса выходит за рамки общих панелей мониторинга и аналитики на основе запросов с помощью сверхбыстрых вычислений, контекстных прогнозов и интерактивного пользовательского интерфейса.

Qlik предлагает дополненную аналитику на основе искусственного интеллекта, которую люди могут использовать для улучшения анализа, ориентированного на человека. Теперь его функции, такие как AI-generated insights, взаимодействие на естественном языке и прогнозы AutoML, помогут вам принимать лучшие бизнес-решения, сосредоточившись на своем бизнесе.

Кроме того, этот инструмент расширяет охват модели данных и обеспечивает легкодоступные интерактивные прогнозы. Его функция Insight Advisor автоматически генерирует расширенные идеи и помогает вам в процессах подготовки данных и создания аналитики.

AutoML автоматически генерирует модели и тестирует сценарии «что, если» для составления прогнозов с помощью процесса без кода. Вы также можете публиковать данные на различных облачных платформах, включая Qlik Sense.

Dataiku

Независимо от того, принадлежите ли вы к техническому сообществу, основанному на коде, или к бизнесу с низким/без кода, Dataiku здесь, чтобы помочь вам принимать решения, основанные на данных и ИИ. Нет необходимости выполнять очистку данных вручную, так как этот инструмент может анализировать данные быстрее и эффективнее, чтобы предложить ключевые преобразования.

Он облегчает 109 типов преобразования данных, включая агрегирование временных рядов, преобразование геопространственных данных, агрегирование по различным источникам и т. Д. После создания конвейера данных в SQLвы можете запланировать его для расчетов. Его интерактивный графический интерфейс позволяет получить доступ к необходимым данным несколькими щелчками мыши.

Используя Dataiku AutoML, команды могут создавать модели данных высокого класса с многочисленными алгоритмами и параметрами. Помимо 32 основных алгоритмов, Dataiku поддерживает популярные ML—движки-Python, H2O, Spark и TensorFlow.

Платформа бизнес-прогнозирования позволяет исследовать визуальные модели и понимать ключевые показатели, такие как статистика, ошибки и идеи. Таким образом, вы поймете обоснование каждого прогноза и соответственно создадите свою стратегию.

На Dataiku компании могут разрабатывать и визуализировать различные типы анализа. К ним относятся анализ главных компонентов, одномерный анализ, двумерный анализ, анализ корреляций и статистические тесты.

Деловой мир становится все более конкурентоспособным с каждым днем, и каждая компания должна приложить все усилия, чтобы остаться в гонке.

Бизнес-прогнозирование-это подход, который помогает предприятиям получить преимущество перед другими. Прогнозирование ИИ делает весь процесс сложным и сокращает ручные усилия.

В этой статье мы обсудили некоторые из лучших инструментов прогнозирования данных на основе искусственного интеллекта, которые предприятия всех размеров могут использовать для прогнозирования.

Используя эти решения, вы можете лучше понять будущие сценарии, созданные на основе соответствующих исторических данных.

Источник: xmldatafeed.com