Rollierende, nicht statische Prognosemodelle

Rolling Forecasts, auch bekannt als rollierende Prognosen, sind ein Ansatz, bei dem Prognosen auf Basis von rollierend über die Zeit angepassten Daten erstellt werden.

Für Steinbeis-BI sind nicht-statische Prognoseverfahren, Verfahren, die zwar auf Echtzeitdaten oder Prognosedaten basieren, aber rollierend aktualisiert werden. Im Gegensatz zu traditionellen Prognosemodellen, die z.B. auf Jahresbasis aktualisiert werden, können rollierende, nicht-statische Prognoseverfahren schneller auf Veränderungen reagieren und sind damit besser geeignet, Entscheidungen in volatilen Zeiten zu treffen.

Rolling Forecasts garantieren eine höhere Aktualität als statische Modelle. Dadurch können Anwender schneller auf Marktveränderungen reagieren.

Vorteile rollierender Prognosen:

• Flexibilität: Sie sind per se flexibler als statische Verfahren.
• Kürzere Planungszeit: Die Intervalle für die Anpassung der Planung werden zwangsläufig kürzer, sobald neue Daten zur Verfügung stehen.
• Bessere Entscheidungen: Insbesondere bei Echtzeitberichten werden Entscheidungen schneller und besser getroffen.
• Höhere Prognosegenauigkeit: Rollierende Systeme bieten eine höhere Prognosegenauigkeit, da mit kürzeren Prognosezeiträumen gearbeitet wird.

Rollierende Systeme bedeuten aber auch entsprechende Anforderungen an die Datenqualität und damit einen höheren Ressourcenaufwand. Vor dem Hintergrund neuerer Systeme, die mit der heute zur Verfügung stehenden Rechnerleistung realisierbar sind, sollte zur Prozessoptimierung auch eine weitgehende Standardisierung der Prozesse und der zu erhebenden Daten dem höheren Ressourcenaufwand entgegenwirken.