Особенности прогнозирования в условиях быстрой изменчивости ситуации

Прогнозирование в условиях высокой изменчивости ситуации и контекста, в котором она развивается, а также растущие требования к точности, определённости и достоверности прогнозов требуют поиска методов и подходов, позволяющих повысить эффективность и результативность прогнозирования. Интерес к системному подходу к выработке принципов прогнозирования, подчеркивается началом реализации в 2009 году специализированной программы президиума РАН под названием «Математическое моделирование и системный анализ миров

Кроме того, большинство крупных компаний, сами по себе обладают очень сложной структурой и, используя статистические методы, ставшие уже традиционными, оказывается (крайне трудным) невозможным связать конкретные решения, принимаемые на местах, с изменениями макроскопических показателей компании в целом. Поэтому, построение вертикальной связи в рамках системы прогнозирования – это одна из ключевых задач улучшения качества прогнозов.

В последние годы способы составления бизнес-прогнозов активно развиваются— используются современные научные методы и новейшие технологии. Более того, компании начинают осознавать не только ценность, но и крайнюю необходимость внедрения эффективных IT-решений для построения прогнозов и моделей роста.

Процесс прогнозирования

«Научное прогнозирование — сложный многоэтапный процесс, который содержит большой объем рутинной работы с данными и высококвалифицированный труд экспертов-аналитиков, физиков-математиков и IT-специалистов. В самом общем виде, процесс прогнозирования состоит из определения круга вопросов, формализации объекта прогнозирования, выбора модели и интерпретации результатов формальными методами.

Программные платформы при этом помогают существенно уменьшить объем и сложность выполнения рутинных операций и сконцентрироваться на сути возникающих задач», - отметил руководитель научно-исследовательских проектов «Флексис» Юстислав Божевольнов. Вместе с тем, оценка применимости формальных методов построения прогноза к конкретной ситуации требует учёта и субъективного фактора - квалификации аналитика. «Именно аналитик может сказать, насколько применима полученная модель к реальным данным», - подчеркивает значимость этого фактора Артем Климов, генеральный директор компании BIGroup Labs.

Объясняя непосредственно сам процесс прогнозирования, эксперт выделил пять основных этапов:

  • сбор и выборка данных, на основе которых строятся модели;
  • очистка данных, в том числе заполнение пропусков, редактирование аномальных значений, сглаживание, исключение дубликатов и противоречий;
  • трансформация, в ходе которой происходит перевод данных на язык математики;
  • выбор или построение модели;
  • проверка релевантности и эффективности, полученной модели, интерпретация результатов.

Особенно значим завершающий этап, на котором происходит внедрение построенной прогнозной модели в эксплуатацию. «Система разворачивается на промышленном оборудовании, подключается к «боевым» источникам данных, встраивается в действующие процессы клиента, - отмечает Юстислав Божевольнов. - Производится оценка работы системы прогнозирования, которая учитывает и влияние на бизнес-процессы. Естественно, что описанный процесс требуется проходить полностью при решении только новой задачи. Если же требуется решить стереотипную задачу для нового клиента или внедрить стандартное решение, то часть этапов либо упрощаются, либо становятся ненужными».

Область применения

Прогнозирование – один из самых распространенных первоначальных этапов в современном бизнесе, вне зависимости от отрасли. Однако степень эффективность, а следовательно и востребованность прогнозов, от отрасли к отрасли все же различна.

По мнению Юрия Чеховича, можно обозначить несколько областей, в которых прогнозирование стало классическим бизнес-инструментом. Прежде всего, это розничная торговля, в особенности розничные торговые сети, где построение прогноза продаж каждого вида товара в каждом магазине необходимо для формирования своевременных заказов поставщикам. Кроме того, востребованным здесь является прогнозирование различного рода факторов для планирования: объемов продаж по товарным группам, магазинам, регионам и по всей сети в целом.