Apakah Punca Ramalan Buruk?

Ramalan terkenal tidak tepat. Ada yang menyatakan bahawa simpanse dengan papan panah dapat memberikan ramalan yang boleh dipercayai. Walaupun ramalan menjadi lebih teknikal dan statistik dalam beberapa tahun terakhir, namun peramalan masih diperiksa oleh batasan peramal dan metodologi yang digunakan. Sekiranya kekurangan ini dapat dikenal pasti, maka ganti rugi dapat dibuat, tetapi mengetahuinya tidak selalu mudah.

Horizon

Ramalan menjadi kurang tepat pada masa akan datang yang diramalkan. Kejadian pada bulan atau suku berikutnya mudah diramalkan. Sama seperti ramalan cuaca berdasarkan kebarangkalian - 20 peratus kemungkinan hujan - ramalan perniagaan yang baik harus merangkumi pelbagai kemungkinan. Jangkauan mesti diperluas untuk merangkumi penyebaran antara hasil terbaik dan terburuk. Sebilangan besar peramal tidak melakukan ini, dan jika mereka melakukannya, kebanyakan orang yang menafsirkan ramalan akan memberi tumpuan hanya pada satu nombor - biasanya yang paling optimis.

Bias

Setiap orang mempunyai pandangan dunia yang dipengaruhi oleh pendidikan, budaya dan persekitaran perniagaan. Walaupun seseorang dapat melakukan segala usaha untuk menjadi objektif, itu adalah tugas yang mustahil. Pemilik perniagaan yang memulakan usaha baru secara semula jadi akan optimis akan peluang pertumbuhan. Dalam keadaan ini, optimisme mesti dikendalikan. Bias boleh berlaku dari seberang juga. Sebilangan perniagaan enggan melukis ramalan optimis. Sekiranya pandangan mereka salah, pelabur akan lebih cenderung mempersoalkan kemampuan pengurusan syarikat. Tetapi jika pihak pengurusan memproyeksikan pandangan pesimis, pelabur akan merasa senang apabila hasilnya lebih cerah.

Menukar Corak

Ramalan paling mudah adalah yang berdasarkan tren masa lalu dan anggapan bahawa ia akan berterusan ke masa depan. Ini mungkin merupakan andaian yang sah untuk selang waktu yang pendek, tetapi akhirnya garis arah aliran akan berubah. Mengenal pasti dan meramalkan titik perubahan adalah salah satu aspek ramalan yang paling sukar. Semakin jauh ke masa depan, semakin besar kemungkinan kejadian yang tidak dijangka akan memutarbelitkan pandangan. Pengetahuan mengenai peristiwa masa lalu dapat membantu mengenal pasti kitaran, tetapi kadang-kadang bahkan kitaran tidak berulang.

Data Buruk

Ramalan kuantitatif yang berdasarkan data sejarah dapat ditinggalkan jika data tersebut tidak mencukupi atau buruk. Sebagai contoh yang melampau, seseorang tidak dapat membuat ramalan lima tahun yang tepat jika berdasarkan data bernilai hanya satu tahun. Walaupun begitu ramalan itu mungkin cacat. Masalah data lain mungkin timbul sekiranya ramalan tersebut berdasarkan anggapan yang salah. Dalam keadaan ini data yang baik disalahgunakan untuk menghasilkan ramalan yang buruk. Hanya penilaian kritikal yang dapat memastikan bahawa ramalan seakurat mungkin.