Strategic forecasting in theory and practice - Cheatsheet

Theoretische Grundlagen und Definitionen der strategischen Prognose

Definition:

Strategische Prognose hilft bei der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und unterstützt Entscheidungsprozesse im Management.

Details:

• Ziel: Langfristige Planung und Wettbewerbsfähigkeit sichern
• Grundlagen: Annahmen über Markt, Technologie und Wettbewerb
• Methoden: Qualitative und quantitative Verfahren
• Modelle: Zeitreihenanalyse, Szenario-Technik, Delphi-Methode
• Mathematische Modelle: Regressionsanalyse \[ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_nX_n + \text{Fehler} \]
• Wichtige Begriffe: Unsicherheit, Risiko, Trend, Zyklus

Zeitreihenanalyse und Regressionsmodelle

Definition:

Zeitreihenanalyse: untersucht Datenpunkte, die in zeitlicher Reihenfolge erfasst wurden. Regressionsmodelle: statistische Methode zur Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen.

Details:

• Zeitreihenanalyse: Identifikation von Trends, saisonalen Effekten und Zyklen.
• Modelle: AR, MA, ARMA, ARIMA.
• Stationarität notwendig: Mittelwert, Varianz, Korrelation konstant über Zeit.
• Regressionsmodelle: linear (Y = a + bX + ε), multipel.
• Schätzung: kleinste Quadrate (OLS).
• Autokorrelation: Beziehung zwischen aufeinanderfolgenden Werten.
• Parameter: R², p-Werte zur Signifikanzprüfung.

Szenariotechnik und deren Anwendung

Definition:

Methode zur Analyse und Prognose der Zukunft durch Entwicklung verschiedener möglicher Zukunftsbilder

Details:

• Identifizierung kritischer Einflussfaktoren
• Entwicklung von Schlüsselszenarien
• Bewertung der Szenarien auf Basis ihrer Wahrscheinlichkeit und Auswirkung
• Wichtiges Werkzeug im strategischen Management und Planung
• Anwendung zur Risikoanalyse und Entscheidungsunterstützung

Einsatz von AI und maschinellem Lernen in der strategischen Prognose

Definition:

Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Vorhersage von Geschäftstrends und zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.

Details:

• KI & ML analysieren große Datenmengen zur Mustererkennung
• Verbesserte Prognosegenauigkeit durch Lerneffekt
• Automatisierte Datenverarbeitung und -analyse
• Vorhersagemodelle: Regressionsanalyse, neuronale Netze
• Chancen und Risiken erkennen, Markttrends antizipieren

Prozess der Szenarioentwicklung

Definition:

Systematische Methode, um zukünftige Entwicklungen zu antizipieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

Details:

• Festlegung des Ziels und Rahmens
• Identifikation der Schlüsselfaktoren
• Analyse der Hauptunsicherheiten
• Entwicklung der Szenarien
• Bewertung der Szenarien
• Identifikation von Frühwarnindikatoren
• Anwendung auf strategische Planungen

Datenvorbereitung und -management für maschinelles Lernen

Definition:

Vorbereitung und Verwaltung von Daten für den Einsatz in maschinellen Lernalgorithmen

Details:

• Datenerfassung: Identifizieren und Sammeln von relevanten Datenquellen
• Datensäuberung: Entfernen von Duplikaten, korrigieren von Fehlern und Umgang mit fehlenden Werten
• Datenintegration: Zusammenführen unterschiedlicher Datensätze
• Datenformatierung: Anpassen der Struktur und Wertebereiche der Daten
• Feature Engineering: Erstellen neuer relevanter Merkmale, z.B. aus Rohdaten
• Normalisierung und Skalierung: Anpassung der Daten auf gleiche Maßstäbe
• Datenaufteilung: Aufteilen in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze
• Datenmanagement-Tools: Verwendung von Datenbankmanagementsystemen und Big Data Technologien

Integration von Prognosen in die Unternehmensplanung

Definition:

Nutzung von Prognosen zur verbesserten Entscheidungsfindung und Steuerung betrieblicher Ressourcen im Rahmen der strategischen Unternehmensplanung.

Details:

• Ziel: Minimierung von Unsicherheiten und Risiken
• Vorgehensweise: Einbindung quantitativer und qualitativer Vorhersagemethoden
• Nutzen: Höhere Planungsgenauigkeit, Optimierung der Ressourcenzuweisung
• Formeln: Lineare Regression \( y = ax + b \) ; Exponentielle Glättung \[ F_{t+1} = \alpha Y_t + (1 - \alpha)F_t \]
• Werkzeuge: Statistische Software, Zeitreihenanalyse
• Schritte: Datenerhebung - Analyse - Prognosemodellierung - Integration in Planung

Ethik und Datenschutz bei der Nutzung von AI

Definition:

Ethik- und Datenschutzaspekte bei der Nutzung von KI in der strategischen Prognose.

Details:

• Regelungen zum Schutz personenbezogener Daten (DSGVO).
• Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Algorithmen.
• Bias-Vermeidung und Fairness in KI-Modellen.
• Verantwortung und Haftung für KI-Entscheidungen.
• Sicherheit und Schutz vor missbräuchlicher Nutzung von KI.