Liiketoiminnan ennustaminen on prosessi, jota käytetään tulevien mallien arvioimiseen tai ennustamiseen. Johtajat, johtajat ja analyytikot käyttävät ennustettuja tuloksia helpottaakseen tietoon perustuvien liiketoimintapäätösten tekemistä. Esimerkiksi liike-elämän ennusteita käytetään arvioimaan neljännesvuosittainen myynti, varastotasot, toimitusketjun uudelleen tilaukset, verkkosivujen liikenne ja riskialttius. Vaikka liiketoiminnan ennustaminen saavutetaan yleensä tilastotekniikoilla, tiedonlouhinta on myös osoittautunut hyödylliseksi työkaluksi yrityksille, joilla on paljon historiallista tietoa.
Liiketoiminnan ennustamiseen käytettävät työkalut riippuvat yrityksen tarpeista ja tietojen määrästä. Näitä työkaluja ovat laskentataulukot, yrityksen resurssien suunnittelu, kehittyneet toimitusketjun hallintajärjestelmät ja muut verkko- tai verkkoteknologiat. Yleensä käytettävien työkalujen pitäisi mahdollistaa tietojen helppo jakaminen osastojen tai liiketoimintayksiköiden välillä, tietojen lataaminen useista lähteistä, valikoima analyysitekniikoita ja tulosten graafinen katselu.
Eri tyyppisille tiedoille ja analyyseille on saatavilla kolme liiketoiminnan ennustamismenetelmää. Aikasarjamalli on yleisin, jossa dataa projisoidaan eteenpäin. Tämän mallin tilastolliset laskelmat sisältävät liukuvan keskiarvon, eksponentiaalisen tasoituksen ja Box-Jenkinsin menetelmät. Aikasarjamallit ovat yksinkertaisia siinä mielessä, että kun kaava on määritetty, historiallisten tietojen lisääminen tuottaa ennustetut tulokset. Siitä on hyötyä vain, jos historialliset tiedot osoittavat vahvaa mallia, josta ei ole otettu huomioon poikkeavuuksia.
Selittävät mallit ovat toinen tapa liiketoiminnan ennustamiseen. Nämä mallit eivät tarvitse yhtä paljon historiallista tietoa kuin aikasarja-analyysi saadakseen hyödyllisiä liiketoimintaennusteita. Yleisesti käytettyjä menetelmiä ovat lineaariset regressiot, ei -parametriset lisäykset ja viiveregressiot. Esimerkiksi lineaarista regressiota voidaan käyttää määrittämään, kuinka paljon verkkosivuston liikenne tuo haluttua mainostuloa.
Tietojen louhinta on kolmas liiketoiminnan ennustamismenetelmä, ja sen suosio kasvaa, kun yritykset keräävät ja tallentavat enemmän tietojaan digitaalisessa muodossa. Tämä menetelmä perustuu historiallisten tietojen seulomiseen kuvioita varten. Nämä tiedot haetaan ja yhdistetään yleensä eri osastoilta, sähköposteista ja raporteista. Algoritmit voivat perustua tiedonlouhintaan ennusteiden automaattista tekemistä varten, kuten Amazon.comin järjestelmä, joka tarjoaa asiakkailleen suositeltuja kirjoja.
Virheet liiketoiminnan ennustamisessa ovat yleisiä ohjelmisto -ongelmien, matemaattisten virheiden, tarpeettomien säätöjen ja ennakkoluulojen vuoksi. Virheiden vähentäminen tai poistaminen voidaan tehdä laskemalla uudelleen, vertaamalla tuloksia käytettäessä eri kaavaa tai menetelmää, minimoimalla hienosäädöt ja poistamalla mahdollisuudet harhautuksille. Arviot on yksilöitävä selkeästi selityksellä siitä, miten arvio on luotu. Alustavat ennusteet voivat osoittautua epätarkkoiksi todellisiin tuloksiin verrattuna, joten jatkuvaa säätämistä voidaan tarvita vahvempien tulevaisuuden ennusteiden tuottamiseksi.