Forecasting-ul manual (de obicei in Excel) a fost un element de bază în afaceri de ani de zile. Aceasta implică analiza datelor istorice, a tendințelor și a modelelor pentru a prezice rezultatele viitoare. Cu toate acestea, odată cu evoluția tehnologiei și cu cantitatea din ce în ce mai mare de date, Forecasting-ul manual nu mai este suficient pentru a ține pasul cu cerințele afacerilor moderne.
Iată câteva motive:
1. Prognoza inexactă
Forecasting-ul manual se bazează în mare măsură pe capacitatea analistului de a interpreta datele cu acuratețe. Cu toate acestea, eroarea umană este inevitabilă și chiar și greșelile mici pot avea un impact semnificativ asupra rezultatului prognozat. În plus, Forecasting-ul manual nu ține cont de evenimente neașteptate, cum ar fi o pandemie globală sau o recesiune economică bruscă.
2. Consumatoare de timp
Forecasting-ul manual poate dura o perioadă considerabilă de timp, mai ales dacă analistul lucrează cu o cantitate mare de date. Acest lucru poate duce la întârzieri în luarea deciziilor și poate împiedica capacitatea unei companii de a reacționa rapid la schimbările de pe piață.
3. Informații limitate
Forecasting-ul manual poate oferi doar informații limitate asupra tendințelor și modelelor viitoare. Se bazează pe datele din trecut pentru a prezice rezultatele viitoare, care pot fi limitative într-un peisaj de afaceri în schimbare rapidă. De asemenea, nu ia în considerare factorii externi, cum ar fi schimbările în comportamentul clienților sau tehnologiile emergente.
4. Lipsa de scalabilitate
Forecasting-ul manual poate fi dificil de scalat. Pe măsură ce o companie crește și cantitatea de date crește, Forecasting-ul manual devine mai consumatoare de timp și mai complex. Acest lucru poate duce la erori și inexactități în rezultatul prognozat.
Soluția: Forecasting-ul automat de la ForecastPRO
Forecasting-ul automat este procesul de utilizare a modelului statistic, Inteligență Artificială, algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele și a prezice rezultatele viitoare. Are mai multe avantaje față de prognoza manuală:
1. Precizie sporită
Forecasting-ul automat este mai precis decât prognoza manuală. Algoritmii de învățare automată pot procesa cantități mari de date rapid și precis și pot lua în considerare evenimente neașteptate.
2. Eficient în timp
Forecasting-ul automat este mult mai rapid decât cel manual. Algoritmii de învățare automată pot procesa cantități mari de date într-o fracțiune din timpul necesar unui analist uman.
3. Informații mai profunde
Forecasting-ul automat poate oferi o perspectivă mai profundă asupra tendințelor și modelelor viitoare. Algoritmii de învățare automată pot analiza date din mai multe surse și pot lua în considerare factori externi, cum ar fi schimbările în comportamentul clienților sau tehnologiile emergente.
4. Scalabilitate
Forecasting-ul automat este foarte scalabilă. Algoritmii de învățare automată pot procesa cantități mari de date rapid și precis, indiferent de dimensiunea setului de date.
Concluzie
Forecasting-ul manual nu mai este suficient pentru a ține pasul cu cerințele afacerilor moderne. Odată cu creșterea tehnologiei și cantitatea din ce în ce mai mare de date, Forecasting-ul automatizat este solutia. Este mai precis, mai eficient în timp, oferă informații mai profunde și este foarte scalabil. Folosind algoritmi de învățare automată pentru a prezice rezultatele viitoare, companiile pot lua decizii mai bune, pot reacționa mai rapid la schimbările de pe piață și pot obține un avantaj competitiv.
