Dynamische forecasting is de sleutel
De pandemie heeft de behoefte aan snelheid voor bedrijven verder opgevoerd. Organisaties moeten sneller handelen, sneller reageren en zich sneller aanpassen om voorop te blijven lopen in een wereld vol verandering. Met dynamische forecasting wordt dit mogelijk. Dynamische forecasting is gebaseerd op realtime data en wordt regelmatig bijgewerkt, meestal per kwartaal of per maand. Het is de tegenhanger van traditionele jaarlijkse budgettering en forecasting (statische planning) die afhankelijk is van handmatige spreadsheets en zich kenmerkt door lange cyclustijden.
De voordelen van een geïntegreerde aanpak, waarbij dynamische forecasting en planning worden gecombineerd, zijn legio voor bedrijven. Ze kunnen sneller en in realtime inzichten verwerven, er zijn minder handmatige werkzaamheden nodig zijn en er worden minder fouten gemaakt.
Dynamische forecasting ondersteunt ook de inzet van technologie, zoals intelligente automatisering ter vervanging van repetitieve transactietaken waardoor menselijke interventies tot een minimum worden beperkt. Zo kan machine learning helpen bij het opsporen en voorspellen van patronen in processen en uitkomsten voor efficiëntere scenarioplanning. Augmented analytics biedt op zijn beurt weer waardevolle inzichten in de prestaties van een bedrijf, die kunnen worden meegenomen in de volgende plannings- en forecastingcyclus.
Dynamische forecasting biedt enorm veel voordelen en het rapport geeft aan dat bedrijven dit beginnen te onderkennen. Zo blijkt dat 80% van de bedrijven dynamische forecasts en prognoses waardevoller vindt dan traditionele plannen en budgetten. Ruim 75% beschouwt voorspellende modellen als een geweldig klankbord in volatiele markten, vooral voor specialistische gebieden.
Maar, betere forecasting en simulaties alleen volstaan niet als planning, analyse en uitvoering geïsoleerd blijven. Er kan pas echt waarde worden gecreëerd als planning en forecasting worden gecombineerd met uitvoering en analytics, in geautomatiseerde processen. Denk hierbij aan het combineren van data uit verschillende databronnen met workflows voor procesmanagement en waarschuwingsmechanismen om naderende problemen te voorspellen.