Хранилища данных и задачи прогнозирования

Data Warehouse0 комментариевВерсия для печати

При решении практических задач, в частности, задачи прогнозирования, вы обязательно столкнетесь с проблемой подготовки данных. Не надо питать никаких иллюзий, что если не помог один способ прогнозирования, то поможет другой, более изощренный. Дело не в методах. Если в исходных данных не хватает параметров, если информация сильно искажена, то никакой метод не поможет.

Давайте рассуждать на уровне обычной логики. В августе, сентябре, октябре вы продали 10000 единиц какого-либо товара. Что нам говорят эти данные? Это хороший или плохой результат? Однозначно на этот вопрос ответить невозможно. Во-первых, нужно учитывать сезонность, во-вторых, состояние рынка, в-третьих, действия конкурентов и так можно продолжать еще долго: цена, реклама, изменение законодательства... Если человек не может дать ответ на, казалось бы, достаточно простой вопрос, что стоит ждать от машины. Можно возразить, что эксперты дают прогнозы, основываясь на этих данных, но эти возражения не выдерживают критики. Эксперт всегда имеет много, пусть и не формализованной, дополнительной информации. Это называется опытом работы. В случае применения какого-либо математического метода у нас этих данных нет. Не нужно забывать еще и о различного рода аномальных выбросах и провалах. Эксперт, зная, что происходило в это время, будет или не будет принимать эти сведения в расчет при прогнозировании объемов продаж.

Фундаментальная проблема заключается в том, что информации об истории продаж – то, на основе чего чаще всего предлагается прогнозировать, совершенно недостаточно для сколько-нибудь качественного прогноза. Конечно, можно прогнозировать и имея только эти данные, но это больше напоминает гадание на кофейной гуще. Сведения об объемах продаж, конечно, нужны, но они дают максимум 30% от необходимой информации. Фактически они описывают только то, что произошло внутри организации, и то не в полном объеме. А то, что произошло в это время на рынке, практически игнорируется. В то время, как влияние внешних факторов очень велико, в некоторых случаях и решающее.

Для того, чтобы получить качественный прогноз, нужно собрать максимум информации об исследуемом процессе, описывающей его с разных сторон. Например, для прогнозирования объемов продаж необходимо знать:

1. Историю продаж;
2. Состояние склада на каждый день. Может быть, не было продаж из-за отсутствия товара на складе, а вовсе не из-за отсутствия спроса;
3. Сведения о ценах конкурентов;
4. Изменения в законодательстве;
5. Общее состояние рынка;
6. Курс доллара, инфляция;
7. Сведения о рекламе;
8. Сведения об отношении к вашей продукции клиентов;
9. Различного рода специфическую информацию. Например, для продавцов мороженого – температуру, а для аптечных складов – санитарно-эпидемиологическую обстановку;

и многое другое.

Проблема заключается в том, что обычно в системах оперативного учета большей части этой информации просто нет, а та, что есть, искаженная и/или неполная. Лучшим вариантом в этом случае будет создание хранилища данных, куда бы с определенной заданной периодичностью поступала вся необходимая информация, предварительно систематизированная и отфильтрованная.

Всю эту информацию для хранилища данных подготовить вполне реально, нужно только желание. Можно систематизировать сведения из систем оперативного учета, регулярно вводить информацию о прайс-листах конкурентов – это открытая информация, наладить учет отказов в обслуживании, заказать маркетинговое исследование, регулярно проводить анкетирование. Есть еще много информации в разного рода статистических сборниках. Конечно, информация, содержащаяся в них, далека от идеала, но это не столь страшно. Значение имеют не абсолютные числа, а тенденции. Тенденции отражаются в этих сборниках достаточно хорошо. Как только будут подготовлены данные, можно говорить о качественном прогнозе.

Подавляющее большинство из необходимой информации можно получить бесплатно или за минимальную плату из совершенно открытых источников. Перед внесением этих сведений в хранилище, возможно, их придется обрабатывать каким-либо образом, но это вполне решаемо. Главное, что необходимую информацию можно получить. Даже, если удастся собрать только часть из необходимых данных, уже это позволит значительно улучшить качество прогноза.

Создание хранилища – данных довольно утомительное и дорогое занятие, но вариантов не очень много. Как говорится, "если вы считаете, что образование это – слишком дорого, попробуйте, почем невежество".