Verslo prognozavimas yra procesas, naudojamas įvertinti arba numatyti ateities modelius. Vadovai, vadovai ir analitikai naudoja prognozuojamus rezultatus, kad padėtų priimti geriau pagrįstus verslo sprendimus. Pavyzdžiui, verslo prognozės naudojamos ketvirčio pardavimams, atsargų lygiui, tiekimo grandinės pakartotiniams užsakymams, svetainės srautui ir rizikai įvertinti. Nors verslo prognozavimas paprastai pasiekiamas naudojant statistinius metodus, duomenų gavyba taip pat pasirodė esanti naudinga priemonė įmonėms, turinčioms daug istorinių duomenų.
Verslo prognozavimui naudojami įrankiai priklauso nuo verslo poreikių ir naudojamų duomenų kiekio. Šios priemonės apima skaičiuokles, įmonės išteklių planavimą, pažangias tiekimo grandinės valdymo sistemas ir kitas tinklo ar žiniatinklio technologijas. Apskritai, naudojami įrankiai turėtų leisti lengvai dalytis duomenimis tarp padalinių ar verslo padalinių, įkelti duomenis iš kelių šaltinių, naudoti analizės metodų asortimentą ir grafiškai peržiūrėti rezultatus.
Skirtingiems duomenims ir analizei galimi trys verslo prognozavimo metodai. Labiausiai paplitęs yra laiko eilučių modelis, kai duomenys projektuojami į priekį. Šio modelio statistiniai skaičiavimai apima slankųjį vidurkį, eksponentinį išlyginimą ir Box-Jenkins metodus. Laiko eilučių modeliai yra paprasti tuo, kad nustačius formulę, įterpus istorinius duomenis bus išvesti prognozuojami rezultatai. Tai naudinga tik tada, kai istoriniai duomenys rodo tvirtą modelį, nepaisydami anomalijų.
Aiškinamieji modeliai yra dar vienas verslo prognozavimo metodas. Norint gauti naudingų verslo prognozių, šiems modeliams nereikia tiek istorinių duomenų, kiek laiko eilučių analizei. Dažniausiai naudojami tiesinės regresijos, neparametrinės priedų ir vėlavimo regresijos metodai. Pavyzdžiui, tiesinė regresija gali būti naudojama norint nustatyti, kiek svetainės srauto atneš norimos reklamos pajamos.
Duomenų gavyba yra trečiasis verslo prognozavimo metodas, kuris populiarėja, kai įmonės renka ir išsaugo daugiau duomenų skaitmeniniu formatu. Šis metodas pagrįstas istorinių duomenų sijavimu modeliams nustatyti. Šie duomenys paprastai gaunami ir sujungiami iš skirtingų skyrių, el. laiškų ir ataskaitų. Algoritmai gali būti pagrįsti duomenų gavyba, kad būtų galima automatiškai numatyti prognozes, pvz., Amazon.com sistema, siūlanti klientams rekomenduojamas knygas.
Verslo prognozavimo klaidos yra dažnos dėl programinės įrangos problemų, matematinių klaidų, nereikalingo koregavimo ir šališkumo. Sumažinti arba pašalinti klaidas galima iš naujo apskaičiuojant, lyginant rezultatus naudojant kitą formulę ar metodą, sumažinant pataisymus ir pašalinant šališkumo galimybes. Įvertinimai turėtų būti aiškiai identifikuoti su paaiškinimu, kaip buvo sudarytas įvertinimas. Pradinės prognozės gali pasirodyti netikslios, palyginti su faktiniais rezultatais, todėl gali prireikti nuolatinio koregavimo, kad ateities prognozės būtų tikslesnės.