Narzędzia analityczne służą do prognozowania. Jednak by było to możliwe, należy wesprzeć się danymi historycznymi.
Podstawową rolą business intelligence (BI) w działalności firmy jest regularne dostarczanie menedżerom firmy informacji, które dotychczas dostępne były sporadycznie, np. przy okazji badań lub bilansu. Drugim, nie mniej ważnym aspektem jest wyłapywanie anomalii w działalności oraz identyfikacja ich przyczyn.
— Narzędzia BI nie mają służyć publikacji danych statystycznych, ale wykorzystaniu udokumentowanych doświadczeń — wylicza Arkadiusz Marcinowski z Sybase Polska.
Prognozowanie przyszłości wymaga oparcia się na danych historycznych. Marcin Wójcicki, konsultant firmy Safo, informuje, że modele prognostyczne są z reguły metodami matematycznymi, uwzględniającymi różne czynniki numeryczne zapisane w bazie danych, np. charakter zmiany i jej okresowość, analogia do wydarzeń, które zaszły w przeszłości na innych rynkach.
Stare dzieje
— W niektórych zastosowaniach możliwe jest jednak efektywne zastosowanie prognoz. Przykładem takiego wykorzystania mogą być systemy logistyczne, w których na podstawie danych o stanie magazynu, wartości zamówień od odbiorców i do dostawców, wartości niezrealizowanych zamówień do dostawców, wartości sprzedaży możliwe jest wyznaczenie optymalnego stanu magazynowego pozwalającego na utrzymanie wysokiej dostępności towaru przy jednoczesnym minimalizowaniu kosztów magazynowania — wyjaśnia Marcin Wójcicki.
Godne wiary
Krzysztof Langner, dyrektor ds. aplikacji biznesowych Centrum Komputerowego ZETO, jest zdania, że prognozom wygenerowanym w narzędziach BI można zaufać na tyle, na ile prawdziwy i kompletny jest założony na początku prac nad systemem analitycznym model firmy i na ile prawdziwe są dane historyczne użyte do analizy.
— BI to tylko narzędzie, wiele więc zależy od tych, którzy określają sposób jego wykorzystania w danej firmie — przekonuje Krzysztof Langner.
— Pytanie — jak bardzo można zaufać BI w prognozowaniu? — nie odnosi się do samego systemu. Chodzi tu raczej o prognozowanie i jego wiarygodność. Prognozowanie jest procesem, który musi być prawidłowo przeprowadzony na każdym etapie, takim jak: sformułowanie problemu, zebranie danych, dobór odpowiedniej metody. Jeśli błąd zostanie popełniony na którymkolwiek z etapów prognozowania, to trudno mówić o zaufaniu do wyników takiej prognozy — twierdzi Waldemar Bednarski, dyrektor działu zastosowań informatyki firmy Talex.