Les prévisions - la Cendrillon de la gestion d'entreprise ?

Les processus de prévision sont coûteux. Et comme les changements dans l'environnement commercial sont de plus en plus fréquents et inattendus, les clients remettent de plus en plus en question leurs processus internes de prévision. Pour planifier de manière agile, il faut des processus légers et rapides - et des aides numériques.

Qu'apportent les modèles d'analyse et de prévision ?

La plupart du temps, les processus de planification sont très coûteux et peuvent également être motivés par des considérations politiques. Dans la pratique, le processus de prévision n'est en outre souvent traité qu'en marge. Comme les influences externes agissent aujourd'hui plus rapidement, plus fréquemment et de manière plus inattendue sur les structures des entreprises, les planifications doivent toutefois être actualisées plus souvent. Pour cela, il faut des processus légers et rapides - donc des modèles de prévision. s-peers a développé de tels modèles pour la comptabilité et le contrôle de gestion. L'assistance prédictive est parfaitement adaptée au secteur financier, car il existe des systèmes et des processus standard qui fournissent une très bonne qualité de données. Sur la base de données historiques, les systèmes prédictifs reconnaissent des modèles de données et en déduisent des prédictions - avec une très grande précision. Le système permet d'établir des prévisions plus rapidement, plus efficacement et donc plus fréquemment. Le management peut ainsi travailler de manière plus proactive et, si nécessaire, intervenir rapidement et de manière ciblée.

Les modèles s-peers ont une précision de prédiction de 95 à 99 pour cent

s-peers utilise des algorithmes à la pointe de la technologie pour créer des modèles. Un modèle d'analyse et de prévision est créé sur la base de données dites d'entraînement - par exemple le chiffre d'affaires de 2011 à 2017. Le modèle est ensuite testé avec des données de validation - par exemple le chiffre d'affaires de 2018. L'algorithme le plus performant est ensuite testé avec des données d'évaluation indépendantes.

Méthodologie combinée à l'intuition

L'automatisation rend les processus de prévision plus objectifs. Les prévisions basées sur les technologies de l'information peuvent toutefois être merveilleusement combinées avec des planifications individuelles
. Les valeurs empiriques et les impulsions humaines, combinées à des modèles calculés, donnent une image réaliste et donc une bonne base
pour les décisions. Il y a un grand désir de projets prédictifs. Mais les prédictions automatisées ne sont jamais aussi bonnes que les informations sous-jacentes. C'est pourquoi vous devriez commencer par un domaine qui dispose déjà d'une très bonne base de données. Nous recommandons de commencer par le domaine de la comptabilité afin d'établir les premières valeurs ajoutées. Dans ce domaine, il existe des systèmes standard qui ont fait leurs preuves et qui reposent en grande partie sur une base uniforme.

Les avantages des processus de prévision automatisés pour l'entreprise

• Il reste plus de capacité pour les activités à valeur ajoutée.
• Les résultats sont plus précis, la transparence est plus grande.
• Les liens et les interdépendances interfonctionnelles deviennent évidents.
• La capacité de réaction augmente de manière significative.
• Les prévisions sont objectivées et reflètent une image basée sur des faits.
• La performance des algorithmes peut être testée par simulation.
• Les algorithmes de s-peers sont réutilisables et utilisables plusieurs fois.
• Il existe un grand choix de possibilités d'évaluation avec une qualité assurée.

L'utilisation de processus de prévision automatisés pour l'entreprise

L'approche prédictive améliore et accélère les décisions sur la base de connaissances quantitatives et plus différenciées : Grâce à la vision globale des chaînes de causes et d'effets, il est également possible de prendre nettement mieux en compte les interrelations et les dépendances interfonctionnelles des secteurs les plus divers de l'entreprise.

• D'autres domaines d'application des modèles de prévision automatisés sont par exemple
• Amélioration des stocks dans le commerce de détail
• Une planification plus précise de la production
• Planification du personnel
• Optimisation des délais de livraison
• Politique de prix et de conditions
• Décisions d'assortiment

Conclusion

L'utilisation de modèles statistiques scientifiques dans les prévisions est reconnue et a fait ses preuves - et la gestion d'entreprise à l'aide du contrôle et de la comptabilité prédictifs recèle un énorme potentiel. Les facteurs de succès pour une mise en œuvre réussie sont la qualité ou la valeur
des données, l'utilisation correcte des algorithmes ainsi que leur validation constante. Sortez la Cendrillon de derrière les fagots et testez ce qu'elle peut faire.