In einer Zeit, in der die Datenflut rapide zunimmt und sich die globalen
Märkte ständig verändern, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung,
nicht nur reaktiv auf Veränderungen zu reagieren, sondern zukünftige Ereignisse
aktiv zu antizipieren. Auch wenn es nicht möglich ist, die Zukunft genau
vorherzusagen, so ist es doch möglich, zukünftige Trends und Entwicklungen
mit einer gewissen Genauigkeit zu identifizieren. Eine Methode, mit der
man diese erreichen kann, ist die des Predictive Forecastings.
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Predictive Forecasting erhebt nicht den Anspruch, die herkömmlichen
Prognoseprozesse in den verschiedenen Unternehmensbereichen vollständig
zu ersetzen. Es zielt vielmehr darauf ab, diese Prozesse durch die automatische
Vorbelegung von Daten effizienter zu gestalten, so dass sich menschliche
Mitarbeiter auf die wirklich wichtigen Trends und Entwicklungen konzentrieren
können.
In diesem Artikel wird im Detail erklärt, was Predictive Forecasting
genau ist und wie es zur Unternehmensentwicklung beitragen kann.
Was ist Predictive Forecasting?
Predictive Forecasting ist eine fortgeschrittene Form der traditionellen
Forecastings, bei der eine Vielzahl von Eingabedaten wie Werte, Trends,
Zyklen und Fluktuationen aus verschiedenen Geschäftsbereichen integriert
werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Der Ansatz verwendet statistische Verfahren und Algorithmen des maschinellen
Lernens, um Daten miteinander in Beziehung zu setzen und Muster zu erkennen,
die als Grundlage für Vorhersagen dienen. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen
hängt wesentlich von der Breite der Datenbasis und der Präzision der identifizierten
Muster ab. Dabei ist die Prognosegenauigkeit auch vom jeweiligen Geschäftsmodell
abhängig: Bei konstanteren und weniger volatilen Kennzahlen kann Predictive
Forecasting eine hohe Prognosegüte liefern.
Mit Predictive Forecasting können Unternehmen fundierte Entscheidungen
treffen und ihre Prozesse optimieren. Es ermöglicht, zukünftige Trends zu
antizipieren, Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen, bevor sie offensichtlich
werden. Dies führt zu einer verbesserten Ressourcenplanung, erhöht die Effizienz
und kann zu signifikanten Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen führen.
Nochmal zusammengefasst: Was zeichnet Predictive Forecastings nun aus?
Vorhersage zukünftiger Ereignisse: Es hilft bei der Vorhersage
zukünftiger Geschäftsereignisse, die dabei helfen, Vorkehrungen für zukünftige
Ereignisse zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Hängt von historischen Daten ab: Beim Predictive Forecasting werden
historische und aktuelle Daten genutzt, die alle Faktoren berücksichtigen,
um bessere Entscheidungen zu treffen.
Verringerung des Risikos: Es hilft bei der Identifizierung zukünftiger
Trends und macht es für Unternehmen einfacher, außergewöhnliche Szenarien
zu erkennen, bevor sie das Risiko verringern.
Was sind derzeit die größten Herausforderungen in diesem
Bereich?
Predictive Forecasting birgt eine Reihe spezifischer Herausforderungen,
die sowohl die Datenverarbeitung als auch die Modellbildung betreffen:
Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Genauigkeit von Prognosen
hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Fehlende, fehlerhafte
oder inkonsistente Daten können die Leistungsfähigkeit der Modelle erheblich
beeinträchtigen. Darüber hinaus können Daten, die nicht die tatsächliche
Vielfalt oder Verteilung der Gesamtheit widerspiegeln, zu verzerrten Vorhersagen
führen.
Dynamische und sich ändernde Umgebungen: Prognosemodelle können
durch plötzliche und unvorhersehbare Ereignisse wie wirtschaftliche Schocks
oder Naturkatastrophen stark beeinflusst werden. Diese Ereignisse können
die Vorhersagen drastisch verändern und erfordern eine kontinuierliche Anpassung
der Modelle.
Unklarheit über die Treiber des Geschäftsmodells: Der Aufbau akzeptierter
Modelle wird durch ein unternehmsweit etabliertes Verständnis von Treibern
der relevanten Geschäftsmodelle erheblich vereinfacht. Gleichzeitig helfen
Predictive Forecasting-Modelle, Annahmen über die Wirkung von Treibern zu
validieren.
Mangelndes Verständnis für die passenden Einsatzbereiche: Predictive
Forecasting darf nicht als Universallösung betrachtet werden. Es ist von
wichtig, die geeigneten Anwendungsbereiche sorgfältig auszuwählen und die
Methoden des Predictive Forecasting dort gezielt einzusetzen.
Verfügt ein Unternehmen bereits über qualitativ hochwertige Prognosedaten
für seinen Absatz, so kann durch eine geeignete Integration dieser Prognosedaten
eine präzisere Produktionsprognose erstellt werden, als dies mit isolierten
Prognoseverfahren für die Produktionsmenge möglich wäre. Diese gezielte
Anwendung und Integration von Predictive Forecasting Methoden ermöglicht
es, die Genauigkeit und Effizienz von Prognosen zu erhöhen und somit die
Unternehmensleistung zu optimieren.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist unter anderem ein sorgfältiges
Datenmanagement erforderlich. Es ist daher wichtig, qualitativ hochwertige
Daten zu erheben und zu pflegen. Die Auswahl der richtigen Modelle erfordert
Sachkenntnis und regelmäßige Überprüfung. Schließlich müssen die Modelle
kontinuierlich an sich ändernde Umstände und Anforderungen angepasst werden.
Wie kann Predictive Forecasting in der Praxis eingesetzt
werden?
Predictive Forecasting findet in vielen Bereichen Anwendung, insbesondere
in Vertrieb, Marketing, Logistik und Finanzen.
Im Vertrieb können damit die Verkaufszahlen für das kommende Jahr prognostiziert
werden, während in der Logistik die Produktionsmengen auf Basis der Daten
des Vorjahres genau bestimmt werden können. Besonders vorteilhaft ist Predictive
Forecasting für Unternehmen aus datenintensiven Branchen wie dem Finanzsektor,
dem Einzelhandel oder dem produzierenden Gewerbe.
Diese Branchen zeichnen sich häufig durch dynamische Märkte aus, in denen
die Fähigkeit zu schnellen Anpassungen von entscheidender Bedeutung ist.
Durch den Einsatz von Predictive Forecasting können diese Unternehmen besser
auf Marktveränderungen reagieren, indem sie fundierte Entscheidungen auf
der Grundlage datengestützter Prognosen treffen.
Fazit
Predictive Forecasting kann einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg
leisten, indem zeit- und kostenintensive Prognoseprozesse deutlich effizienter
gestaltet werden. Durch die Nutzung der aus Predictive Forecasting gewonnenen
Erkenntnisse können Unternehmen große Chancen und bisher unerkannte Risiken
frühzeitig erkennen. Damit wird das Risiko von Fehlentscheidungen erheblich
reduziert, da jeder neu erkannte Wirkungszusammenhang das Risiko weiter
minimiert.
Gerade in Krisenzeiten ist ein effektives Krisenmanagement von entscheidender
Bedeutung. Daher ist die Einbeziehung externer Faktoren in die Unternehmensplanung
unerlässlich geworden. Predictive Forecasting ermöglicht es, diese externen
Einflüsse effizient in die Prognosen einzubeziehen und damit die Unternehmensstrategie
und -planung auf eine solidere Datenbasis zu stellen. Dadurch können Unternehmen
agiler auf Veränderungen reagieren und ihre Widerstandsfähigkeit in unsicheren
Zeiten stärken.
Autorenbox
Dirk Frick
Dirk Frick ist seit 2011 Teil des
beratungscontors
und verantwortet in seiner Funktion als Bereichsleiter Planung Projekte
zur Einführung von Planungs-, Forecast- und Target-Setting-Systemen bei
den Kunden von PCS Beratungscontor. Herr Frick verfügt über profunde Erfahrung
in der Analyse, Konzeption und Implementierung unterschiedlichster Planungsprozesse,
insbesondere in den Bereichen Finanzplanung, Liquiditätsplanung, Vertriebs-
und Kostenplanung.
Herr Frick hat umfängliche Erfahrung mit allen gängigen BI-basierten
Planungstools der SAP und kann zudem auf Erfahrungen aus verschiedenen Branchen
zurückgreifen. Weiterhin verfügt er über Erfahrung im Data Warehousing,
insbesondere in den Bereichen Finanzen und Logistik, sowie über Erfahrungen
mit BW/4HANA und BW on HANA (SAP BW 7.4, BW7.5, HANA native)