Der Begriff "Forecast", zu Deutsch "Prognose", bezeichnet eine systematische Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Entwicklungen auf Basis verfügbarer Daten und Modelle. Forecasts werden in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von der Wirtschaft und Finanzwelt über das Wetter bis hin zur Logistik und Produktion. Dieser Beitrag wirft einen Blick auf die Grundlagen des Forecasting und seine Bedeutung im Rahmen von Business Analytics.
Um auf Wandel bestmöglich zu reagieren, ist es für Unternehmen wichtig, zukünftige Entwicklungen präzise vorherzusagen, und auf Grundlage dessen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Forecasting ermöglicht es Unternehmen, anhand historischer Daten und fortgeschrittener Analysen zukünftige Trends und Ereignisse zu antizipieren. Im betriebswirtschaftlichen Kontext dient ein Forecast beispielsweise dazu, zukünftige Umsätze, Kosten, Nachfragen oder andere relevante Kennzahlen vorherzusagen. Solche Prognosen helfen Unternehmen, Ressourcen effizient zu planen und potenzielle Chancen oder Risiken frühzeitig zu erkennen.
Zur Erstellung eines Forecasts werden oft Zeitreihenanalysen, Kausalanalysen und Machine-Learning-Algorithmen verwendet. Dabei werden historische Daten analysiert, um Muster und Trends zu erkennen, die zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen genutzt werden können.
Zeitreihenanalyse: Diese Methode analysiert historische Daten, um Muster und Trends in zeitlicher Abfolge zu identifizieren. Zeitreihenmodelle können sowohl einfache lineare Regression als auch komplexe Modelle wie ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umfassen.
Kausalanalyse: Hier werden Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen untersucht. Die Annahme ist, dass Veränderungen in einer Variable Veränderungen in einer anderen auslösen können. Kausalanalyse ist besonders nützlich, wenn externe Faktoren einen erheblichen Einfluss auf das Geschäft haben.
Machine Learning: Fortschrittliche Algorithmen wie neuronale Netze, Random Forests und Support-Vector-Machines werden immer häufiger im Forecasting eingesetzt. Diese Modelle können komplexe Muster erkennen und sich an sich ändernde Bedingungen anpassen.
Optimierte Ressourcennutzung: Durch präzise Prognosen können Unternehmen ihre Ressourcen besser planen und nutzen. Dies minimiert Überbestände und Engpässe, was wiederum zu effizienteren Geschäftsabläufen führt.
Budgetierung und Finanzplanung: Unternehmen können mithilfe von Forecasting ihre Finanzplanung verbessern. Eine genaue Vorhersage von Einnahmen und Ausgaben ermöglicht es, Budgets effektiver zu erstellen und zu verwalten.
Risikomanagement: Die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, ist entscheidend für das Risikomanagement. Unternehmen können sich besser auf mögliche Herausforderungen vorbereiten und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um Risiken zu minimieren.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Das Forecasting liefert Führungskräften datengestützte Einblicke, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen. Dies ist besonders wichtig in einer Geschäftsumgebung, die von Unsicherheit geprägt ist.
Unsicherheit: Die Zukunft bleibt trotz fortschrittlicher Analysemethoden unsicher. Externe Faktoren wie politische Ereignisse oder Naturkatastrophen können schwer vorherzusagen sein.
Datenqualität: Die Qualität der Vorhersagen hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Prognosen führen.
Sich ändernde Rahmenbedingungen: Dynamische Märkte und sich ändernde Rahmenbedingungen können dazu führen, dass historische Daten möglicherweise keine genauen Vorhersagen für die Zukunft ermöglichen.
Mehr zum Thema Forecasting finden Sie in unserem Blogbeitrag Was ist ein Forecast.