Vali episoodPodcastid.ee
0:000:00
Luminori peaökonomist Lenno Uusküla arvates unustatakse sageli ära, et andmeid tuleb päris palju lihtsalt vaadata, et neist aru saada ja prognooside tegemiseks ära kasutada. „Jõllitamise meetod on esimene prognoosimudel," ütleb ta. Infopanga andmeanalüütik Meelika Lukner vaatab esimese asjana alati graafikut. „Kui tõusu- või langusjoon on liiga järsk, siis paistab see graafikult kohe välja ja paneb ka mõtlema, kas prognoos peaks olema konservatiivsem," toob ta näite oma praktikast. Tema soovitab alustada lihtsamatest eesmärkidest, näiteks müügitulu kasvust, ning ajapikku keerulisemate parameetrite juurde liikuma. Erinevate stsenaariumite läbitöötamine on prognoosimise juures kriitilise tähtsusega. „Keskmise järgi tegutsemine võib olla ettevõttele halb lahendus,“ ütleb Uusküla. Kui jäätisemüüja ostab sisse keskmise koguse jäätist, siis jääb kasutamata võimalus müüa ilusa ilmaga palju jäätist, toob ta näiteks. Seepärast tulekski ettevõtetes läbi arvutada, mis juhtub erinevate stsenaariumite korral. Uusküla märkis, et see on Eesti ettevõtete jaoks praegu suur väljakutse, sest väljavaade on suhteliselt pessimistlik ja investeeringuid ei tehta, aga kui olukord peaks siiski oodatust kiiremini paranema, siis puudub ka võime turgu haarata. Prognoosimudelite loomisel on kättesaadavad mitmed tööriistad. Kuigi Excel on hea lihtsamateks arvutusteks, muutub keerulisem matemaatiline modelleerimine seal tülikaks. Meelika Lukner soovitab lihtsama lahendusena programmeerimist, mis pole tegelikult nii keeruline kui sageli arvatakse. „Praegu on abiks ChatGPT, mis aitab prognoose mudeldada ja erinevaid lahendusi lahti mõtestada ning selle jaoks ei pea olema ekspert, vaid piisab ka uudishimust,“ ütleb ta. Saatejuht on Sigrid Kõiv.