Salaeva Inga, Kostyunina Daria

En científica trabajo de investigación Se presenta la imagen histórica y diagnóstica de la calidad de los pronósticos modernos y se divulga la tecnología de pronósticos que utiliza el programa Excel. El informe de investigación se presenta en el archivo adjunto. Producto de la actividad del proyecto - en el portal de la escuela

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Avance:

Open International Research Conference of High School Students and Students “Education. La ciencia. Profesión"

Sección

Tecnologías de la información

Tema

Tecnología informática y pronósticos

Kostyunina Daria

Salaeva Inga

Institución educativa

MOU Gymnasium №39 "Clásico"

Supervisor:

Osipova Svetlana Leonidovna, profesora de informática de la más alta categoría.

ciudad de Otradny

Formulación del problema.Predecir ventas estacionales de helados.

Datos iniciales.Volúmenes de ventas por temporada.

Algoritmo de decisión.

1. Los datos de ventas de helados de temporada deben presentarse en forma de tabla.
2. La tendencia está determinada, mejor aproximación de los datos reales (en este problema es una tendencia polinómica)

Conclusiones

El modelo polinómico describe la dependencia de manera más confiable, ya que su coeficiente de determinismo R2 más cerca de 1. cuanto más cerca R2 a la unidad, mejor se construye el modelo.

El modelo resultante predice bien las ventas estacionales de helados. Pero es difícil pronosticar las ventas en las próximas temporadas, ya que cuando se extrapola, no se recomienda alejarse del campo experimental. Sin embargo, notará que las ventas de helados de verano (especialmente en junio y julio) serán altas.

1. Cálculo de dependencias de correlación.

Las dependencias entre las cantidades, cada una de las cuales está sujeta a una distribución completamente incontrolada, se denomina dependencias de correlación.

Una tarea:

Formulación del problema. Determinar la dependencia del rendimiento académico de los estudiantes de secundaria en dos factores: la disponibilidad de bibliotecas escolares con libros de texto y la disponibilidad de computadoras para la escuela.

Datos iniciales.Los resultados de medir ambos factores en 11 escuelas diferentes.

Algoritmo de decisión.

1. Presentar los datos en una tabla.
2. Calcule el coeficiente usando la fórmula de correlación. ENSobresalir hay una función para estoCORREL que es parte del grupofunciones estadísticas

Conclusiones

Para ambas dependencias, se obtuvieron coeficientes de correlación lineal. Como se puede ver en la tabla, la correlación entre la provisión de libros de texto y el rendimiento académico es más fuerte que la correlación entre el soporte informático y el rendimiento académico. Se puede concluir que hasta ahora el libro sigue siendo una fuente de conocimiento más importante que la computadora.

1. Planificación óptima

Los objetos de planificación pueden ser una variedad de sistemas: las actividades de una empresa individual, industria o agricultura, región, finalmente, estado. También puede ser un estado de salud, una condición climática. La declaración del problema de planificación es la siguiente:

1. hay algunos indicadores planificados:x, y y otros;
2. hay algunos recursos:R1, R2 y otros a través de los cuales se pueden alcanzar estos objetivos. Estos recursos son casi siempre limitados;
3. existe un objetivo estratégico específico según los valoresx, y y otros objetivos en los que la planificación debería centrarse.

Es necesario determinar el valor de los indicadores planificados, teniendo en cuenta los recursos limitados, siempre que se logre el objetivo estratégico. Este será el mejor plan.

conclusiones

El pronóstico es una parte integral de cualquier área de la vida, como la gestión o la economía, las matemáticas o la meteorología.

Al trabajar en el proyecto, descubrimos que no es posible realizar pronósticos de alta calidad de varios procesos de actividad humana sin tecnologías informáticas modernas. Con este fin, estudiamos las capacidades del procesador de hoja de cálculo MS Excel para crear modelos de computadora utilizados en la predicción. Muchas funciones de una persona en la administración, planificación y pronóstico pueden transferirse a una computadora.

• Tutorial

He estado haciendo pronósticos de series de tiempo por más de 5 años. El año pasado defendí una disertación sobre " Modelo de predicción de series de tiempo para muestra de máxima similitud"Sin embargo, las preguntas después de la defensa permanecieron decentes. Aqui esta uno de ellos - clasificación general de métodos y modelos de pronóstico.

Por lo general, en los trabajos de autores nacionales y de habla inglesa, no preguntan sobre la clasificación de los métodos y modelos de pronóstico, sino que simplemente los enumeran. Pero me parece que hoy esta área ha crecido y se ha expandido tanto que incluso la más general, pero la clasificación es necesaria. A continuación se muestra mi propia versión de la clasificación general.

¿Cuál es la diferencia entre un método y un modelo de pronóstico?

Método de pronóstico representa una secuencia de acciones que se deben realizar para obtener un modelo de pronóstico. Por analogía con la cocción, un método es una secuencia de acciones según las cuales se prepara un plato, es decir, se hace un pronóstico.

Modelo de pronóstico Existe una representación funcional que describe adecuadamente el proceso en estudio y es la base para obtener sus valores futuros. En la misma analogía culinaria, el modelo tiene una lista de ingredientes y su proporción, que es necesaria para nuestro pronóstico de plato.

¡La totalidad del método y los modelos forman una receta completa!

Actualmente, se acostumbra usar abreviaturas en inglés para los nombres de ambos modelos y métodos. Por ejemplo, existe un modelo de predicción famoso para la media móvil integrada de regresión automática extendida (ARIMAX). Este modelo y su método correspondiente generalmente se llama ARIMAX, y a veces el modelo (método) de Box-Jenkins por el nombre de los autores.

Primero clasificamos los métodos

Si observa detenidamente, rápidamente queda claro que el concepto de " método de pronóstico"Mucho más amplio que el concepto de" modelo de pronóstico". En este sentido, en la primera etapa de clasificación, los métodos generalmente se dividen en dos grupos: intuitivos y formalizados.

Si recordamos nuestra analogía culinaria, entonces puede dividir todas las recetas en recetas formales, es decir, registradas por la cantidad de ingredientes y el método de preparación, e intuitivo, es decir, no registrado en ninguna parte y obtenido de la experiencia del cocinero. ¿Cuándo no usamos la receta? Cuando el plato es muy simple: freír papas o cocinar albóndigas, entonces la receta no es necesaria. ¿Cuándo más no usamos la receta? ¡Cuando queremos inventar algo nuevo!

Técnicas de predicción intuitivas tratar con juicios y evaluaciones de expertos. Hoy en día, a menudo se usan en marketing, economía y política, ya que un sistema cuyo comportamiento necesita ser predicho es muy complejo y desafía la descripción matemática, o muy simple y no necesita tal descripción. Los detalles sobre tales métodos se pueden encontrar en.

Métodos formalizados - los métodos de pronóstico descritos en la literatura, como resultado de los cuales se construyen los modelos de pronóstico, es decir, determinan una dependencia matemática que nos permite calcular el valor futuro del proceso, es decir, hacer un pronóstico.

Sobre esto, la clasificación general de los métodos de pronóstico en mi opinión se puede completar.

A continuación, hacemos una clasificación general de los modelos.

Aquí es necesario proceder a la clasificación de los modelos de pronóstico. En la primera etapa, los modelos deben dividirse en dos grupos: modelos de dominio y modelos de series de tiempo.

Modelos de dominio - tales modelos de pronóstico matemático, para cuya construcción se usan las leyes del área temática. Por ejemplo, un modelo que hace un pronóstico del tiempo contiene ecuaciones de dinámica de fluidos y termodinámica. El pronóstico de desarrollo de la población se realiza sobre un modelo basado en una ecuación diferencial. El pronóstico del nivel de azúcar en la sangre de una persona con diabetes se realiza sobre la base de un sistema de ecuaciones diferenciales. En una palabra, las dependencias inherentes a un área temática particular se utilizan en dichos modelos. Dichos modelos se caracterizan por un enfoque individual del desarrollo.

Modelos de series temporales - modelos matemáticos de pronóstico que buscan encontrar la dependencia del valor futuro del pasado dentro del proceso mismo y calcular el pronóstico de esta dependencia. Estos modelos son universales para diversas áreas temáticas, es decir, sus forma general no cambia según la naturaleza de la serie temporal. Podemos usar redes neuronales para predecir la temperatura del aire y luego aplicar un modelo similar en redes neuronales para predecir índices bursátiles. Estos son modelos generalizados, como el agua hirviendo, en los que si arroja un producto, se cocinará independientemente de su naturaleza.

Clasificamos modelos de series temporales

Me parece que componen clasificación general los modelos de dominio no son posibles: ¡cuántas áreas, tantos modelos! Sin embargo, los modelos de series temporales se prestan fácilmente a la división simple. Los modelos de series temporales se pueden dividir en dos grupos: estadísticos y estructurales.

EN modelos estadísticos La dependencia del valor futuro del pasado se da en forma de alguna ecuación. Éstos incluyen:

1. modelos de regresión (regresión lineal, regresión no lineal);
2. modelos autorregresivos (ARIMAX, GARCH, ARDLM);
3. modelo de suavizado exponencial;
4. modelo de máxima similitud;
5. etc.

EN modelos estructurales La dependencia del valor futuro del pasado se establece en forma de alguna estructura y reglas de transición para ello. Éstos incluyen:

1. modelos de redes neuronales;
2. modelos basados \u200b\u200ben cadenas de Markov;
3. modelos basados \u200b\u200ben árboles de clasificación y regresión;
4. etc.

Para ambos grupos, indiqué los modelos de pronóstico principales, es decir, los más comunes y detallados. Sin embargo, hoy en día ya hay una gran cantidad de modelos de pronóstico de series temporales, y para hacer pronósticos, por ejemplo, comenzaron a usar modelos SVM (máquina de vectores de soporte), modelos GA (algoritmo genético) y muchos otros.

Clasificación general

Entonces tenemos lo siguiente clasificación de modelos y métodos de pronóstico.

1. Tikhonov E.E. Previsión en condiciones de mercado. Nevinnomyssk, 2006.221 s.
2. Armstrong J.S. Pronósticos para marketing // Métodos cuantitativos en marketing. Londres: International Thompson Business Press, 1999. P. 92-119.
3. Jingfei Yang M. Sc. Sistema de energía Pronóstico de carga a corto plazo: Tesis para doctorado. Alemania, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. 139 p.

UPD 15/11/2016.
Señores, ha llegado a la locura! Recientemente, me enviaron para revisar un artículo para la edición VAK con referencia a esta entrada. Le llamo la atención sobre el hecho de que ni en los diplomas ni en los artículos, y mucho menos en las disertaciones no puedes enlazar a un blog! Si quieres un enlace, usa esto: Chuchueva I.A. MODELO DE PREVISIÓN SERIE DE TIEMPOS PARA SELECCIÓN DE SIMILARIDAD MÁXIMA, disertación ... cand. aquellos. Ciencias / Universidad Técnica del Estado de Moscú. NORDESTE. Bauman Moscú, 2012.

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La necesidad de previsión es objetiva. Se desconoce el futuro de muchos fenómenos, pero es muy importante para las decisiones que se toman en este momento.

La necesidad de previsión es objetiva. Se desconoce el futuro de muchos fenómenos, pero es muy importante para las decisiones que se toman en este momento. Los procesos que requieren urgentemente el uso de procedimientos de pronóstico incluyen la actividad económica. Sin embargo, todas las etapas del pronóstico, incluida su organización, provisión e interpretación de los resultados, están lejos de ser triviales. Y TI puede proporcionar una ayuda muy importante en esto.

Pronósticos: éxito y fracaso

Hasta la fecha, se ha llevado a cabo una gran cantidad de investigaciones y se han recibido impresionantes soluciones prácticas para el problema de los pronósticos en ciencia, tecnología, economía, demografía y otros campos. Se debe prestar atención a este problema, entre otras cosas, en la medida economía moderna, las necesidades de producción, la dinámica del desarrollo de la sociedad, la necesidad de mejorar la planificación en todos los niveles de gestión, así como las lecciones aprendidas. La previsión es uno de los elementos decisivos de la gestión eficaz de las entidades comerciales individuales y las comunidades económicas debido al hecho de que la calidad de las decisiones está determinada en gran medida por la calidad de la previsión de sus consecuencias. Por lo tanto, las decisiones tomadas hoy deben basarse en estimaciones confiables del posible desarrollo de los fenómenos estudiados en el futuro.

La mejora de los pronósticos por parte de muchos expertos se observa en el desarrollo de tecnologías de información relevantes. La necesidad de su aplicación se debe a una serie de razones, que incluyen:

• crecimiento de los volúmenes de información;
• complejidad de algoritmos de cálculo e interpretación de resultados;
• altos requisitos para la calidad de los pronósticos;
• la necesidad de usar resultados de pronósticos para resolver problemas de planificación y gestión.

Periódicamente, aparece información sobre los resultados positivos logrados por una empresa. En una serie de publicaciones, se observa que una evaluación exitosa de las tendencias del mercado, la demanda de bienes o servicios, así como otros procesos y características económicas le permite obtener un aumento significativo en las ganancias, mejorar otros indicadores económicos. El mecanismo del éxito a primera vista es simple y comprensible: suponiendo lo que sucederá en el futuro, es posible tomar medidas efectivas de manera oportuna, utilizando tendencias positivas y compensando procesos y fenómenos negativos.

Sin embargo, hay ejemplos negativos. Como el Director de la revista Information Service señaló anteriormente, Cisco, una vez proclamado un símbolo de la nueva economía, no solo no pudo anticipar la recesión económica de 2001, sino que incluso se encontraba en una posición peor que otras, ya que consideraba su software y soporte metodológico. Previsiones de demanda impecables. La gerencia de la compañía no asumió que una de las causas de su crisis podrían ser los métodos y tecnologías de pronóstico utilizados. Como resultado del error analítico, se cancelaron bienes por un valor de $ 2.2 mil millones, aproximadamente el 20% de los empleados fueron despedidos y las acciones de la compañía cayeron casi seis veces. Por lo tanto, la razón de la crisis de Cisco no radica en los retrasos en la obtención o la cantidad inadecuada de información inicial necesaria para el trabajo de los analistas de la compañía. Las dificultades surgieron, obviamente, debido a errores metodológicos y una evaluación inadecuada de los pronósticos obtenidos. Se puede suponer que el modelo utilizado por Cisco no proporcionó el nivel necesario de adaptación de las estimaciones previstas al cambio actual en la situación del mercado.

Previsión de aseguramiento de la calidad

Sin embargo, la precisión, la confiabilidad y la eficiencia, así como otros componentes de la calidad de las predicciones, son proporcionados por una serie de factores, entre los cuales es necesario destacar:

• software basado en modelos económicos y matemáticos adecuados a la realidad; n integridad de la cobertura y confiabilidad de las fuentes de información fuente en las que se basa la operación de los algoritmos de pronóstico;
• eficiencia en el procesamiento de información interna y externa;
• la capacidad de analizar críticamente las estimaciones de pronóstico;
• puntualidad para realizar los cambios necesarios en el soporte metodológico y de información de los pronósticos.

El software especial se basa en modelos, métodos y técnicas cuidadosamente seleccionados. Su implementación es extremadamente importante para obtener pronósticos de alta calidad para resolver las tareas de planificación actual y estratégica. Un análisis de la situación actual muestra que las dificultades para introducir TI, que proporcionan pronósticos de los procesos económicos, no son solo de naturaleza técnica o metodológica, sino también de naturaleza organizativa y psicológica. Los consumidores de resultados a veces no entienden los principios de los modelos utilizados, su formalización y las limitaciones objetivamente existentes. Esto, por regla general, genera desconfianza en los resultados. Otro grupo de problemas de implementación está asociado con el hecho de que los modelos predictivos son a menudo cerrados, de naturaleza autónoma y, por lo tanto, su generalización para el desarrollo y la adaptación mutua es difícil. En consecuencia, un enfoque por fases puede ser un enfoque por fases con destacar las principales tareas analíticas.

Sin embargo, las soluciones corporativas o replicadas ya preparadas que proporcionan pronósticos para entidades económicas pequeñas y medianas a nivel de sistema con alta calidad y asequible para ellos, casi ninguno. Actualmente, los sistemas automatizados de gestión empresarial se limitan principalmente a las tareas elementales de contabilidad y control. La razón de esta situación es que antes del advenimiento de la TI moderna, no había amplias oportunidades para usar modelos económicos y matemáticos efectivos directamente en el proceso actividad económica. Además, el uso de modelos de pronóstico disponibles para fines analíticos no planteó requisitos tan altos para su soporte de información.

Conceptos básicos de tecnología de pronóstico

Al construir un sistema predictivo desde cero, es necesario resolver una serie de problemas organizativos y metodológicos. El primero incluye:

• capacitación de usuarios en análisis e interpretación de resultados de pronósticos;
• determinación de las direcciones de movimiento de información pronosticada dentro de la empresa, a nivel de sus divisiones y empleados individuales, así como la estructura de comunicaciones con socios comerciales y autoridades;
• determinación del momento y la frecuencia de los procedimientos de pronóstico;
• desarrollo de principios para vincular el pronóstico con la planificación a largo plazo y el procedimiento para seleccionar opciones para los resultados obtenidos al elaborar un plan de desarrollo empresarial.

Los problemas metodológicos de la construcción del subsistema de pronóstico son:

• desarrollo de la estructura interna y mecanismo de su funcionamiento;
• organización de soporte de información;
• desarrollo de software.

El primer problema es el más difícil, ya que para resolverlo es necesario construir un conjunto de modelos de pronóstico, cuyo alcance es un sistema de indicadores interrelacionados. El problema de sistematizar y evaluar los métodos de pronóstico aparece aquí como uno de los principales, ya que es necesario llevar a cabo su análisis comparativo para seleccionar un método específico. Una variante de la clasificación de los métodos de pronóstico que tiene en cuenta las particularidades del sistema de conocimiento que subyace a cada grupo puede ampliarse de la siguiente manera: métodos de evaluación de expertos; métodos de modelado lógico; métodos matemáticos

Cada grupo es adecuado para resolver un cierto rango de tareas. Por lo tanto, la práctica plantea los siguientes requisitos para los métodos utilizados: deben estar orientados hacia un objeto de pronóstico específico, deben basarse en una medida cuantitativa de adecuación y diferenciarse por la precisión de las estimaciones y el horizonte de pronóstico.

Las principales tareas que surgen en el proceso de creación de un sistema predictivo se dividen en:

• construir un sistema de procesos e indicadores pronosticados;
• desarrollo de un aparato para el análisis económico y matemático de procesos e indicadores predichos;
• especificación del método de evaluación de expertos, la asignación de indicadores para el examen y la obtención de estimaciones de expertos de algunos procesos e indicadores pronosticados;
• predicción de indicadores y procesos con intervalos de confianza y precisión;
• desarrollo de métodos para interpretar y analizar los resultados.

Se debe prestar especial atención al trabajo sobre información y soporte matemático del sistema de pronóstico. El proceso de creación de soporte matemático se puede representar en la forma de los siguientes pasos:

1. desarrollo de métodos para la identificación estructural del objeto de pronóstico;
2. desarrollo de métodos para la identificación paramétrica de un objeto de predicción;
3. desarrollo de métodos de pronóstico de tendencias;
4. desarrollo de métodos para predecir procesos de componentes armónicos;
5. desarrollo de métodos para evaluar las características de los procesos de componentes aleatorios;
6. creación de modelos complejos para pronosticar indicadores que forman un sistema interconectado.

La creación de un sistema de pronóstico requiere un enfoque integrado para resolver el problema de su soporte de información, que generalmente se entiende como la totalidad de los datos iniciales utilizados para obtener pronósticos, así como métodos, métodos y herramientas para recopilar, acumular, almacenar, buscar y transmitir datos durante la operación del sistema de pronóstico. y su interacción con otros sistemas de gestión empresarial.

El soporte de información del sistema generalmente incluye:

Fondo de información (base de datos);

Fuentes de la formación del fondo de información, flujos y métodos de entrada de datos;

Métodos de acumulación, almacenamiento, actualización y recuperación de datos que forman el fondo de información;

Métodos, principios y reglas de circulación de datos en el sistema;

Métodos para garantizar la fiabilidad de los datos en todas las etapas de su recopilación y procesamiento;

Métodos de análisis y síntesis de información;

Formas de descripción formal e inequívoca de los datos económicos.

Por lo tanto, para la implementación del proceso de pronóstico, se requieren los siguientes componentes principales:

Fuentes de información interna, que se basan en sistemas de gestión y contabilidad;

Fuentes de información externa;

Software especializado que implementa algoritmos de pronóstico y análisis de resultados.

Además de estos componentes, se deben utilizar tecnologías apropiadas para almacenar, intercambiar y presentar información.

Confirmación de la calidad del pronóstico.

Dada la importancia de resolver el problema de pronóstico para las entidades del mercado, es aconsejable verificar la calidad de los métodos y algoritmos propuestos, así como las tecnologías en general, utilizando datos de origen especialmente seleccionados (prueba). Durante mucho tiempo se ha utilizado una ruta de verificación similar para evaluar la idoneidad de las herramientas matemáticas diseñadas para la optimización no lineal, por ejemplo, utilizando las funciones de Rosenbrock y Powell.

La confirmación (o verificación) de la calidad y el rendimiento de la tecnología de pronóstico generalmente se lleva a cabo comparando a priori los datos del modelo conocido con sus valores pronosticados y evaluando las características estadísticas de la precisión de los pronósticos. Considere esta técnica en una situación en la que los modelos de proceso son un conjunto aditivo de componentes Tt de tendencia, estacionales (armónicos) y aleatorios.

En la Fig. 1 como ilustración de la tendencia del modelo aditivo, se presenta una tendencia parabólica de segundo orden, en la Fig. 2 - componente estacional del proceso con un período de 12 meses, y en la Fig. 3 - componente aleatorio. En la Fig. 2 se muestra una comparación de la implementación real del proceso con su pronóstico, realizada en el marco de la metodología de pronóstico a corto plazo. 4. Los errores absolutos se ilustran en la fig. 5. La calidad de la tecnología se estima por las características estadísticas de los errores en las estimaciones de los pronósticos.

Práctica y perspectivas de desarrollo de pronósticos en sistemas replicados y corporativos.

Actualmente, se ha distribuido una amplia variedad de herramientas de software que proporcionan, en un grado u otro, la recopilación y el procesamiento analítico de la información. Algunos de ellos, como MS Excel, están equipados con funciones estadísticas integradas y herramientas de programación. Otros, especialmente contabilidad de bajo costo y contabilidad de gestión, no posee tales capacidades, o las capacidades analíticas se implementan en ellas de manera insuficiente y, a veces, incorrectamente. Sin embargo, desafortunadamente, esto también es inherente a algunos sistemas de gestión empresarial más potentes y multifuncionales, lo que se confirmó en las exposiciones anteriores Pharmacy 2001 (noviembre-diciembre de 2001) y Accounting and Audit 2002 (enero de 2002). Aparentemente, esta situación se explica por un análisis superficial por parte de los desarrolladores de las propiedades de sus algoritmos de pronóstico y su aplicación no crítica. Por ejemplo, a juzgar por las fuentes disponibles, el suavizado exponencial de orden cero a menudo se usa en base a algoritmos predictivos. Sin embargo, este enfoque solo es válido en ausencia de una tendencia en el proceso en estudio. De hecho, los procesos económicos son inestables y la previsión implica el uso de modelos más complejos que los modelos con una tendencia constante.

Es interesante desde la perspectiva del tema rastrear el desarrollo de la automatización doméstica. sistemas bancarios. Los primeros sistemas bancarios se basaban en tecnología sólida, que constantemente requería cambios o software adicional. Esto llevó a los desarrolladores de software financiero, siguiendo los principios de apertura, escalabilidad y flexibilidad, a utilizar DBMS industrial. Sin embargo, estos DBMS en sí mismos no eran adecuados para resolver problemas analíticos de alto nivel, que incluyen el problema del pronóstico. Para hacer esto, tuvimos que usar tecnologías adicionales de almacenamiento de datos y procesamiento analítico operacional, lo que aseguró la operación de los sistemas de soporte de decisiones para las instituciones financieras y el pronóstico. El mismo enfoque se utiliza en los sistemas integrados de gestión empresarial.

Otra dirección del uso moderno aplicado de los métodos de pronóstico basados \u200b\u200ben TI es resolver una amplia gama de problemas de marketing. Una ilustración es la solución SAS Churn Management Solution para software de telecomunicaciones. Está destinado a operadores de telecomunicaciones y permite, según sus desarrolladores, construir modelos de pronóstico y, con su ayuda, evaluar la probabilidad de una salida de ciertas categorías de clientes. La base de este software es el servidor de base de datos distribuida del servidor de datos de rendimiento escalable, herramientas para construir y administrar almacenes de datos y data marts, herramientas de minería de datos de Enterprise Miner, el sistema de soporte de decisiones del servidor SAS / MDDB y herramientas auxiliares. Para garantizar la competitividad de los nuevos sistemas CRM, la lista de sus capacidades avanzadas, así como para los sistemas bancarios automatizados, incluye funciones de informes que utilizan la tecnología OLAP y permiten, en cierta medida, pronosticar los resultados de marketing, ventas y servicio al cliente.

Hay muchos especializados productos de softwareproporcionando procesamiento estadístico de datos numéricos, incluidos elementos de pronóstico individuales. Dichos productos incluyen SPSS, Statistica, etc. Estas herramientas tienen ventajas y desventajas, lo que limita significativamente el alcance de su aplicación práctica. Cabe señalar aquí que evaluar la idoneidad de las herramientas especializadas de software matemático y estadístico para resolver problemas de pronóstico por parte de usuarios comunes que no tienen capacitación especial requiere un estudio y discusión serios por separado.

Sin embargo, resolver problemas de pronóstico para consumidores de pequeñas y medianas empresas que utilizan sistemas y tecnologías de información poderosos y costosos es prácticamente imposible, principalmente por razones financieras. Por lo tanto, una dirección muy prometedora es el desarrollo de las capacidades analíticas de los sistemas de contabilidad y gestión de bajo costo existentes y generalizados. Los informes adicionales desarrollados basados \u200b\u200ben procesos comerciales específicos y que contienen la información analítica necesaria para un usuario específico tienen una alta relación costo-eficiencia.

Algunos desarrolladores de software crean líneas enteras de herramientas analíticas. Por ejemplo, Parus Corporation ofrece soluciones Parus-Analytics y Triumph-Analytics para una amplia gama de usuarios de pequeñas y medianas empresas. Las tareas más complejas de procesamiento analítico de la información del pronóstico se integran en el sistema Parus en la forma del denominado centro situacional. Según Dmitry Sudarev, gerente para el desarrollo de soluciones de circulación, en 1997 se decidió desarrollar e implementar productos de software que nos permitan pasar de la simple contabilidad de hechos en la empresa al análisis de información. Al mismo tiempo, se planificó una transición de la automatización del trabajo de los contadores y gerentes intermedios al procesamiento de información para la alta gerencia. Teniendo en cuenta la posible gama de consumidores, Parus-Analytics y Triumph-Analytics no imponen requisitos especiales en el entorno de hardware y software, sin embargo, la solución Triumph-Analytics se implementa sobre la base de MS SQL Server, lo que le brinda mayores oportunidades para predecir los procesos en estudio en particular, se tiene en cuenta el componente armónico de los pronósticos.

El valor del pronóstico aumenta muchas veces cuando se usa directamente en la administración de la empresa. Por lo tanto, un área importante es la integración de sistemas de pronóstico con sistemas como Killer Whale, MS Project Expert, etc. Por ejemplo, el software SBI Kasatka se posiciona como un lugar de trabajo automatizado para el jefe y los especialistas del departamento de marketing y está diseñado para desarrollar la gestión, el marketing y planificación estratégica. Este propósito determina la necesidad de identificar tendencias a largo plazo y su consideración en la planificación. El horizonte de pronóstico se determina sobre la base de los objetivos correspondientes de la organización.

Conclusión

La elección de la tecnología de pronóstico y los medios para su implementación deben llevarse a cabo de acuerdo con las metas y objetivos de un consumidor en particular, teniendo en cuenta el nivel de soporte de información, las calificaciones de los usuarios y una serie de otros factores. Estas razones requieren el desarrollo individual o la adaptación de software especial creado previamente.

Literatura

Glosario

Previsión (en planificación económica) - la etapa científica y analítica del proceso planificación económica. Las principales tareas de previsión en el desarrollo de planes de negocios son: análisis científico de procesos y tendencias sociales, económicas y científico-técnicas, relaciones objetivas de fenómenos socioeconómicos en condiciones específicas, evaluación de la situación actual e identificación de problemas clave del desarrollo económico; evaluación del desarrollo de estas tendencias en el futuro y la predicción de nuevas situaciones económicas, nuevos problemas que requieren su resolución; identificación de posibles alternativas de desarrollo para una elección informada de una oportunidad particular y tomar la mejor decisión.

Automatización de la gestión - el uso por parte de los órganos rectores de la empresa de métodos y técnicas para el procesamiento automático de información, incluido el desarrollo de decisiones económicas óptimas. La automatización de la gestión está asociada con la implementación de métodos económicos y matemáticos y TI.

Soporte de información del sistema - un conjunto de métodos y medios de selección, clasificación, almacenamiento, recuperación, actualización y procesamiento de información en el sistema. El soporte de información incluye: la composición de la información (lista de unidades de información o agregados); la estructura de la información y las leyes de su transformación; características del movimiento de información; características de calidad de la información; métodos de procesamiento de información. El soporte de información se puede caracterizar en aspectos funcionales, estructurales, transformacionales y organizativos-metodológicos. Los objetos del aspecto transformador son la transformación del lenguaje de la gestión económica según los niveles y etapas de promoción de la información en el sistema.

Retraso - el intervalo de tiempo entre el momento de ocurrencia de la reacción del sistema (efecto) sobre el impacto aplicado al mismo y el momento de su aplicación. En los sistemas socioeconómicos, los valores rezagados juegan un papel importante en la planificación y la gestión. Los retrasos en el retorno de la inversión son especialmente importantes.

Tendencia (la base determinada del proceso predicho) es la tendencia principal general para el cambio en la serie dinámica (proceso) durante un período suficientemente largo de observación del mismo. En general, se acepta que una tendencia está determinada por la acción de factores que actúan constantemente.

El componente armónico del proceso predicho. - un componente cuya acción está determinada por factores de naturaleza periódica. Un caso especial es el componente estacional, que está determinado principalmente por las condiciones climáticas y las tradiciones sociales.

Componente aleatorio del proceso predicho - desviaciones de los valores reales del proceso de los pronosticados, las razones por las cuales no están establecidas y no pueden identificarse en el marco del modelo adoptado.

Métodos económicos y matemáticos. - el nombre convencional de un complejo de disciplinas científicas y aplicadas en la intersección de la economía y las matemáticas. Los siguientes grupos de disciplinas incluyen: métodos económicos y estadísticos; econometría; operaciones de investigación en la economía; cibernética económica

Estimaciones de expertos - evaluaciones de procesos o fenómenos que no son susceptibles de medición directa. Las evaluaciones de expertos desempeñan un papel importante en la toma de decisiones, incluso en la predicción de alternativas y sus consecuencias.

Método de predicción heurística - el uso de las opiniones de especialistas en este campo; Se utiliza para pronosticar procesos que no pueden formalizarse en el momento de la predicción. Es sinónimo de método de revisión por pares.

Métodos de pronóstico matemático subdividido condicionalmente en métodos de modelado de procesos de desarrollo y métodos de extrapolación. Se basan en herramientas matemáticas.

Pronósticos lógicos y métodos de análisis asociado principalmente con el análisis de la consistencia del curso y los resultados de la previsión. Servir como retroalimentación en un sistema predictivo. Los métodos de análisis lógico, además, le permiten resolver problemas independientes, por ejemplo, la construcción de modelos morfológicos, que luego se utilizan en base a modelos de pronóstico formalizados (matemáticos).

Métodos de pronóstico combinados - el uso conjunto de métodos de predicción heurísticos y matemáticos para combinar sus ventajas inherentes y compensar las deficiencias.

Pronóstico de intervalo - el rango de valores en el que, con una probabilidad dada, el valor predicho caerá para los parámetros de proceso conocidos.

Criterios de calidad de pronóstico - El criterio principal para la calidad es la precisión del pronóstico. Además, se pueden utilizar los criterios de capacidad de respuesta, fiabilidad, etc.

Errores de pronóstico - la diferencia entre la observación actual del objeto de pronóstico del valor esperado. Los errores de predicción son causados \u200b\u200bpor varias razones: la incertidumbre de la situación futura; cambios en el objeto de pronóstico en sí mismo; El impacto de los nuevos factores emergentes, etc.

Predicción - un juicio sobre el estado futuro del objeto, que es principalmente subjetivo.

Modelo de objetos de predicción - el uso del fenómeno del isomorfismo (analogía) para describir el objeto real de pronóstico utilizando relaciones matemáticas y conclusiones lógicas (en casos más raros, se utilizan modelos físicos). El modelo es una cierta abstracción de la realidad, teniendo en cuenta solo aquellas características del original que son de interés o que tienen un impacto significativo en su desarrollo. La dificultad para elegir un modelo de un objeto de pronóstico está determinada por varios factores: información sobre procesos u objetos similares a los pronosticados; precisión de la información sobre este proceso (objeto); La cantidad de esta información. Actualmente, hay muchas clasificaciones de modelos de pronóstico.

Sistema de predicción - un conjunto de métodos, métodos y medios para recopilar datos de origen, procesar información y presentar pronósticos con la calidad requerida.

Fuentes

Las diferentes empresas tienen sus propios requisitos para crear un presupuesto. Los creadores de los productos de software tienen en cuenta estas características. Considere los productos de software más famosos y comunes.

Hyper Pillar es un sistema grande y avanzado que automatiza completamente los presupuestos. Para comenzar a trabajar, se introducen los costos planificados y los ingresos proyectados. El resultado de los cálculos es un modelo dinámico de la empresa con modelos responsables de cada nivel y una tecnología simple para realizar cambios en él. Hyper Pillar está bien integrado con otros productos de la compañía: Enterprise, Essbase OLAP Server, Reporting.

Corporate Planner es un programa de presupuesto que se basa en el árbol de costos estructurales de la compañía. Nodos de árbol: valores planificados reales y desviaciones entre ellos. Los nodos están vinculados por fórmulas. Los archivos se pueden importar a través de ODBC. Corporate Planner se utiliza en pequeñas empresas y no admite la posibilidad de trabajo distribuido.

Adaytum Planning - es un tridimensional hoja de cálculo con las funciones de construir varios cortes. Las tablas contienen diversos datos (tiempo, finanzas, etc.) de cada división de la empresa. Existe la función de consolidar el presupuesto para la fecha seleccionada. Adaytum Planning es un producto rentable para crear un pequeño presupuesto mediante el uso de una serie de herramientas analíticas.

"Jade" es un producto de software centrado en el uso en grandes corporaciones con una estructura de retención. Ocupa una posición intermedia entre la computadora y el procesamiento de la documentación en papel y tiene un conveniente procedimiento de aprobación del presupuesto. El programa funciona incluso con datos insuficientemente preparados. Los datos iniciales son los presupuestos de las unidades de retención, que deben reducirse a un presupuesto de retención. Jade se basa en hojas de cálculo.

"Director Rojo" es un sistema de presupuesto diseñado para pequeñas y medianas empresas y tiene una interfaz simple. La base del programa es una base de datos sin posibilidad de integración con otros productos de software.

La planificación es un tipo especial de actividad científica y práctica que consiste en el desarrollo de decisiones estratégicas (en forma de pronósticos, proyectos, programas, planes), que prevé la promoción de dichos objetivos y estrategias para el comportamiento de los objetos de gestión, cuya implementación garantiza su funcionamiento efectivo a largo plazo, adaptación rápida a condiciones externas modificadas.

El programa Project Expert de Pro-Invest Consulting permite a los usuarios resolver los siguientes problemas:

· Describa en detalle y diseñe las actividades de cualquier empresa, teniendo en cuenta los cambios en los parámetros del entorno externo (inflación, impuestos, tipos de cambio);

· Desarrollar un plan para el desarrollo de la empresa o la implementación de un proyecto de inversión, una estrategia de marketing y una estrategia de producción que garantice el uso racional de los recursos materiales, humanos y financieros;

· Determinar el esquema de financiamiento de la empresa;

· Probar varios escenarios para el desarrollo de la empresa, variando los valores de los factores que pueden afectar sus resultados financieros;

· Preparar estados financieros (informe de movimiento dinero, balance, estado de pérdidas y ganancias, informe sobre el uso de ganancias) y el plan de negocios del proyecto de inversión que cumpla plenamente con los requisitos internacionales, en ruso y idiomas ingles;

· Realizar un análisis exhaustivo de la empresa (proyecto), incluido el análisis de la eficiencia general, el análisis de sensibilidad, el análisis de flujo de caja para cada participante del proyecto, el análisis condición financiera y rentabilidad empresarial con la ayuda de tres docenas de indicadores calculados automáticamente.

Un módulo de intercambio especial Project Expert le permite importar y exportar información en formatos * .txt y * .dbf. Los datos de las tablas finales y la información del texto se copian libremente a través del portapapeles de Windows a Word, Excel y otras aplicaciones de Windows. Project Expert también se comunica con los sistemas de planificación y gestión más famosos: MS Project, Primavera, Project Planner y Sure Truck. Los datos se importan y exportan en el formato de red GANTT, con una descripción de las etapas, sus relaciones, etc.

Siendo el núcleo de un paquete de software análisis financiero y el diseño, Project Expert es capaz de "descargar" automáticamente la información que caracteriza el estado inicial de la empresa del programa de análisis financiero Audit Expert, y los datos del plan operativo de marketing del programa Marketing Expert.

Project Expert viene en dos versiones: Base y Profesional. Project Expert Professional ofrece a sus usuarios dos características adicionales:

1) Actualización de datos y control sobre la implementación del proyecto (plan). A medida que avanza el proyecto, el usuario tiene la oportunidad de ingresar datos reales en todos los módulos del proyecto y calcular indicadores actualizados del flujo de efectivo real, así como controlar el desajuste entre el Cash Flo real y el planificado.

2) Trabajar con un grupo de proyectos. Un módulo especial de Project Integrator le permite combinar varios proyectos (empresas) en un grupo y calcular indicadores de rendimiento integrados para el grupo en su conjunto, así como comparar diferentes opciones de un proyecto para cualquier indicador.

El programa Pro-Invest Consulting Biz Planner es una modificación de Project Expert y está destinado a planificar y analizar el rendimiento de la inversión en pequeñas y medianas empresas.

El programa Audit Expert de Pro-Invest Consulting es una herramienta eficaz para un análisis exhaustivo de la situación financiera y los resultados de una empresa. Llevar los estados financieros a estándares internacionales le permite convertir los estados financieros de las empresas de diferentes años en tablas analíticas que cumplan con los requisitos Estándares internacionales contabilidad.

El programa de expertos en marketing de Pro-Invest Consulting es un sistema de soporte de decisiones en todas las etapas del desarrollo de planes de marketing estratégicos y tácticos y el control sobre su implementación.

El programa Forecast Expert de Pro-Invest Consulting es un sistema universal de pronóstico aplicado y está diseñado para construir un pronóstico de series de tiempo utilizando un modelo autorregresivo y un promedio móvil integrado (ARISS, ARPSS, ARIMA, boxeo Jenkins). Forecast Expert le permite analizar los datos disponibles y crear un pronóstico que indique los límites del intervalo de confianza durante un período de tiempo que no exceda el período de observación de la serie inicial en magnitud. El modelo determina el grado de influencia. factores estacionales y los tiene en cuenta al elaborar el pronóstico.

Microsoft Project MS Project es un desarrollo en el campo de la gestión de proyectos de inversión basado en la teoría de gráficos y la planificación de redes.

El estudio de las principales direcciones y problemas de la implementación de las actividades prácticas de las organizaciones de tecnologías modernas de información y comunicación. Se identifican los problemas y las direcciones de crear un único espacio de información. Se lleva a cabo el análisis de las condiciones y requisitos previos del modelado práctico, se analizan las características de la construcción por fases de modelos de pronóstico de las actividades de las organizaciones. Dana una breve descripción de características del uso de varios modelos de pronóstico, se pone énfasis en la importancia de verificar la idoneidad de los modelos de pronóstico. Una revisión de la información moderna y las tecnologías analíticas para predecir las actividades de las organizaciones. Se dan recomendaciones sobre el uso en la práctica de pronosticar los indicadores clave de la organización.

tecnologías de información y analíticas

modelado de actividad

análisis de adecuación del modelo

previsión de la organización

1. Golichev V.D., Golichev N.D., Gusarova O.M. y otros, Smolenskaya Land y su población (Revisión histórica y estadística en cifras y hechos). - Smolensk: Smallgortipography, 2013 .-- 152 p.

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En el contexto de la introducción de sanciones económicas, varias empresas rusas están buscando formas efectivas de garantizar la competitividad de sus productos y aumentar la eficiencia de la organización. En condiciones económicas difíciles, es necesario que la toma de decisiones utilice no solo la experiencia práctica en la organización de negocios en un determinado campo de actividad, sino también enfoques modernos para planificar las actividades de la empresa. Adopción generalizada En la práctica de la actividad de las tecnologías de información y análisis para modelar y pronosticar indicadores clave del negocio, permite el monitoreo en tiempo real de los resultados del negocio y la formación de una estrategia de desarrollo de la organización. El uso de tecnologías de información y análisis le permite crear sistemas integrados para administrar los resultados comerciales, optimizar los flujos materiales y financieros, minimizar los costos de las actividades financieras y económicas, maximizar las ganancias de la empresa y resolver otros problemas.

Los procesos de informatización de la sociedad moderna y los procesos estrechamente relacionados de implementación de tecnologías de información y comunicación en todas las áreas del negocio se caracterizan por la difusión masiva de tecnologías de información y análisis para analizar las actividades de las organizaciones en diversos campos y formas de propiedad. Las tecnologías de información modernas nos permiten automatizar varias de las siguientes áreas: estudio de las propiedades del sistema (objeto), monitoreo de la dinámica del desarrollo de indicadores clave de todas las áreas de negocios, optimización de los parámetros del sistema en funcionamiento, creación de sistemas integrados de control y gestión, planificación y previsión de las perspectivas de desarrollo de la organización.

Objetivo estratégico La introducción de tecnologías de información y comunicación en todas las áreas de la sociedad moderna es la creación de un único espacio de información, diseñado para resolver una amplia gama de problemas relacionados con el acceso a bases de datos únicas, provisión operativa informes estadísticos, la creación de sistemas de monitoreo integrados para diversas actividades. Todo esto contribuye a la creación de oportunidades fundamentalmente nuevas para el desarrollo de la actividad creativa cognitiva de una persona: investigación, organización y gestión, experto, emprendedor, etc. La creación de un único espacio de información ayuda a aumentar la eficiencia y la calidad del monitoreo de las actividades de las organizaciones, intensifica la investigación científica en diversos campos, reduce el tiempo de procesamiento y proporciona información, velocidad y eficiencia de la gestión del sistema, integra el sistema nacional de información en los sistemas internacionales de acceso a los recursos de información en el campo de la ciencia, la cultura, los negocios y otras áreas de actividad.

La implementación de las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades prácticas de las organizaciones se caracteriza por una serie de áreas y problemas:

● El equipo técnico de las organizaciones con tecnología de información y comunicación significa acceso a software moderno y está limitado por factores organizativos y económicos. Por lo tanto, el acceso a la "pequeña información" es en algunos casos ineficaz, y a "grande" es costoso y no ofrece retornos rápidos.

● La capacitación de especialistas en el campo de las tecnologías de la información y la comunicación, especialmente en el campo de las tecnologías de red, debe ser una tarea prioritaria, la efectividad de las actividades de la organización en esta dirección depende de su solución. Un especialista altamente calificado en el campo de las tecnologías de TI a veces puede realizar la cantidad de trabajo de un departamento completo de la organización. En este sentido, es necesario introducir disciplinas relacionadas con las tecnologías de la información y aumentar su orientación práctica en las actividades de las organizaciones educativas. Sistema moderno La educación debe centrarse en la fundamentalización de la educación en todos sus niveles, el uso generalizado de métodos y tecnologías de educación innovadora, mejorando la calidad y la accesibilidad de la educación mediante el desarrollo de un sistema de educación a distancia y equipando el proceso educativo con tecnologías modernas de información y comunicación.

● Crear bases de datos de información para todas las áreas de las actividades de la organización requiere ciertos esfuerzos, pero es un enlace importante en la integración de las tecnologías de información de la organización en un solo espacio de información.

Uno de áreas relevantes La implementación de tecnologías de información y análisis en las actividades prácticas de las organizaciones es el monitoreo operativo de los indicadores clave del negocio y la predicción de opciones alternativas para el desarrollo de la empresa. En el caso general, se puede distinguir la siguiente secuencia de etapas de previsión del desarrollo de un sistema de investigación (objeto).

● Establecer metas y objetivos del estudio determina las pautas estratégicas y las direcciones tácticas en el estudio del sistema, que en el proceso de investigación pueden especificarse y especificarse.

● La redacción del modelo conceptual del sistema implica examinar el sistema para identificar sus propiedades, dinámicas y su relación con ambiente interno. La recopilación de información estadística sobre las características del sistema implica la formulación adicional del modelo verbal-descriptivo del sistema para ser refinado y formalizado. La redacción del modelo conceptual del sistema supone una lista de las principales preguntas formuladas en términos de este campo de investigación que cumplen con los objetivos del estudio, y un conjunto de hipótesis con respecto a las propiedades y características del objeto de modelado.

● La formalización del modelo verbal-descriptivo implica la construcción de un modelo matemático y la determinación numérica de sus parámetros. Un punto importante en este caso es la elección correcta de métodos para determinar los parámetros del modelo matemático. Cada sistema tiene sus propias características de desarrollo, y la adecuación del modelo, en gran medida, depende de la elección del método de determinación numérica de los parámetros del modelo, es decir. correspondencia del modelo formalizado con las características de los procesos reales que caracterizan la dinámica del sistema de investigación. Dependiendo de los detalles del sistema de investigación, se pueden seleccionar preliminarmente varias clases de modelos de pronóstico, por ejemplo, curvas de crecimiento que caracterizan la dinámica del sistema a lo largo del tiempo, modelos econométricos que establecen y evalúan la relación entre varias características internas del sistema y una serie de factores externos, variedades de modelos adaptativos utilizados para modelos altamente dinámicos. sistemas con fluctuaciones estacionales y cíclicas, desde los modelos más simples hasta los autorregresivos con residuos autocorrelacionados y heteroscedasticheskimi.

● Obtener e interpretar los resultados de la simulación implica verificar una serie de propiedades del modelo matemático, en particular verificar la adecuación y precisión del modelo. La adecuación del modelo caracteriza el grado de proximidad de las características del modelo construido a las características y propiedades de un objeto real (sistema). Por una serie de razones, como una serie de supuestos que ocurren durante el modelado, la imposibilidad de tener en cuenta muchos factores que determinan la dinámica del desarrollo del objeto de estudio, una serie de errores técnicos en la etapa de formalización del modelo y una serie de otros puntos, naturalmente conducen a una diferencia en las características del modelo y el objeto real. . Es importante que estas diferencias no sean de naturaleza fundamental y estén dentro de ciertos límites (desviaciones). El valor de las desviaciones permitidas está determinado por las características de la dinámica del sistema de investigación, el período de análisis de las características del sistema, así como el propósito del estudio. Los indicadores de precisión del modelo, como la desviación de la raíz cuadrática media de varios residuos, el error de aproximación promedio y el error relativo promedio caracterizan el grado de aproximación de los datos simulados a las observaciones reales obtenidas como resultado de la recopilación de información estadística. En esta etapa, se lleva a cabo el refinamiento y la selección final del modelo utilizado en el futuro para construir el pronóstico. En este caso, se lleva a cabo una verificación extendida de la adecuación del modelo, que incluye, además de probar hipótesis sobre el cumplimiento de una serie de propiedades estadísticas del componente residual, como independencia, aleatoriedad, igualdad de la expectativa matemática de los residuos a cero, el cumplimiento de la ley de distribución normal, la evaluación de una serie de características del modelo, como el coeficiente de determinación que caracteriza la proporción de variación El rasgo estudiado bajo la influencia de factores externos e internos, el coeficiente de Fisher, que evalúa la significación estadística del modelo resultante. En función de los resultados de la comparación de las características de adecuación y precisión, se realiza la elección final del modelo de pronóstico.

● Construir sobre un modelo de pronóstico formalizado y usar los resultados de la simulación en la gestión del sistema implica obtener pronósticos puntuales que caracterizan las perspectivas para el desarrollo del sistema de investigación. Además de ellos, se pueden construir pronósticos de intervalos que tengan una mayor probabilidad de obtener intervalos en los que las características del sistema puedan fluctuar. Cabe señalar que el pronóstico es de naturaleza probabilística y será confiable solo si los mismos patrones de desarrollo que ocurrieron en la etapa del estudio del sistema actúan en el período de tiempo de espera.

El uso de resultados de pronósticos en la toma de decisiones gerenciales es proceso creativo y requiere no solo conocimiento teórico en un campo determinado, sino también experiencia práctica en el trabajo con el sistema de investigación. Por el momento, la investigación científica ha avanzado mucho en el desarrollo de tecnologías de información y análisis para predecir las actividades de las organizaciones. Por ejemplo, se conocen tecnologías de pronóstico de redes neuronales, lógica difusa, varios programas especializados de análisis y pronóstico multifuncionales, como Statistica, SPSS, Stadia, VSTAT, Project Exspert y otros productos de software. Para el monitoreo operativo y el pronóstico de los resultados del funcionamiento del sistema, así como para fines educativos, el paquete MS Excel también se puede utilizar para implementar análisis de tendencia y regresión, además de permitir el cálculo de una serie de características adicionales del sistema basadas en un procesador tabular.

Con base en los resultados del estudio del sistema de gestión (objeto) usando tecnologías de pronóstico analítico de información, se pueden hacer recomendaciones para mejorar la organización (sistema), por ejemplo, enfocarse en lograr ciertos valores de indicadores clave de desempeño que implementen la estrategia de desarrollo de la organización, optimizando los flujos de efectivo, desarrollando nuevas promesas áreas de actividad. El uso de tecnologías modernas de información y análisis para modelar y pronosticar contribuirá a aumentar la eficiencia de las actividades a la luz de la implementación de la estrategia y tácticas de desarrollo de la organización.

Referencia bibliográfica