A previs?o de neg?cios ? um processo usado para estimar ou prever padr?es futuros. Executivos, gerentes e analistas usam os resultados previstos para ajudar na tomada de decis?es de neg?cios mais bem informadas. Por exemplo, as previs?es de neg?cios s?o usadas para estimar vendas trimestrais, n?veis de estoque, novos pedidos da cadeia de suprimentos, tr?fego do site e exposi??o a riscos. Embora a previs?o de neg?cios geralmente seja alcan?ada usando t?cnicas estat?sticas, a minera??o de dados tamb?m se mostrou uma ferramenta ?til para empresas com muitos dados hist?ricos.
As ferramentas usadas para a previs?o de neg?cios dependem das necessidades da empresa e da quantidade de dados envolvidos. Essas ferramentas incluem planilhas, planejamento de recursos empresariais, sistemas avan?ados de gerenciamento da cadeia de suprimentos e outras tecnologias de rede ou web. Em geral, as ferramentas utilizadas devem permitir o f?cil compartilhamento de dados entre departamentos ou unidades de neg?cios, o upload de dados de v?rias fontes, uma variedade de t?cnicas de an?lise e visualiza??o gr?fica dos resultados.
Tr?s m?todos de previs?o de neg?cios est?o dispon?veis para diferentes tipos de dados e an?lises. O modelo de s?rie temporal ? o mais comum, onde os dados s?o projetados para a frente. Os c?lculos estat?sticos para este modelo incluem a m?dia m?vel, suaviza??o exponencial e m?todos de Box-Jenkins. Os modelos de s?ries temporais s?o simples, pois ap?s a determina??o da f?rmula, a inser??o de dados hist?ricos produzir? os resultados previstos. S? ? ?til quando os dados hist?ricos mostram um padr?o forte, sem explica??o para anomalias.
Modelos explicativos s?o outro m?todo de previs?o de neg?cios. Esses modelos n?o precisam de tantos dados hist?ricos quanto a an?lise de s?ries temporais para receber previs?es comerciais ?teis. Regress?es lineares, aditivo n?o param?trico e regress?es de atraso s?o m?todos comumente usados. Por exemplo, uma regress?o linear pode ser usada para determinar quanto tr?fego do site trar? para a receita de publicidade desejada.
A minera??o de dados ? um terceiro m?todo de previs?o de neg?cios, e est? ganhando popularidade ? medida que as empresas se re?nem e salvam mais dados em formato digital. Esse m?todo baseia-se na sele??o de dados hist?ricos para padr?es. Esses dados s?o normalmente recuperados e combinados de diferentes departamentos, e-mails e relat?rios. Os algoritmos podem se basear na minera??o de dados para fazer previs?es automaticamente, como o sistema da Amazon.com de oferecer aos clientes os livros recomendados.
Erros na previs?o de neg?cios s?o comuns devido a problemas de software, erros matem?ticos, ajustes desnecess?rios e preconceitos. Reduzir ou eliminar erros pode ser realizado recalculando, comparando os resultados ao usar uma f?rmula ou m?todo diferente, minimizando ajustes e removendo oportunidades de vieses. As estimativas devem ser claramente identificadas com uma explica??o de como a estimativa foi criada. As previs?es iniciais podem se mostrar imprecisas quando comparadas com os resultados reais; portanto, ajustes constantes podem ser necess?rios para produzir previs?es futuras mais fortes.
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