关于问题数字化转型大潮中，企业业务需求预测遇到的挑战，企业和管理者应该如何应对？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【简搭 jabdp 低代码】的最佳回答：
数字化转型正在改变企业运营的方方面面，包括业务需求预测。企业和管理者在面临业务需求预测挑战时，可以考虑以下建议：
- 数据收集和整合：企业需要搜集和整合各种数据，包括历史销售数据、顾客反馈、市场趋势等等。这些数据可以用于预测未来的业务需求。
- 建立模型：利用数据分析工具，可以建立预测模型，以便更好地理解数据，发现数据间的关联，并预测未来的趋势。
- 制定策略：基于预测结果，企业需要制定相应的业务策略。这可能包括调整生产计划、优化库存管理、制定更好的营销计划等等。
- 与顾客互动：企业需要与顾客建立密切联系，以了解他们的需求和反馈。这将有助于企业更准确地预测未来的业务需求。
- 组织文化和培训：数字化转型需要组织文化和员工技能的改变。企业需要建立一个支持数字化转型的文化，并提供相关的培训，以帮助员工掌握新技能和工具。
- 采用人工智能技术：利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理等，可以更精确地预测未来的业务需求。企业可以考虑采用这些技术来优化业务需求预测的准确性和效率。
总之，面对数字化转型中的业务需求预测挑战，企业和管理者需要积极采取措施，包括数据收集和整合、建立预测模型、制定策略、与顾客互动、组织文化和培训，以及采用人工智能技术等。这些措施将有助于企业更好地预测未来的业务需求，优化运营，提高效率和竞争力。
【2】、来自网友【宁先生 cn】的最佳回答：
这个话题挺大，结合我操作过的项目，长话短说。
1，先管好“小数据”，用好“小数据”。拿不到全业务流数据，就取局部关键数据，比如小到“退货数据”；拿不到终端用户数据，就选几个典型市场（或样本客户，样本品类）建数据样本店。
2，梳理现有的数据资源、分布、规则和应用背景，一个版块一个版块的打通数据孤岛；重建实用、共享的业务分析链，坚持用户导向和问题导向。
4，从“小”做起，小步快跑。像零售终端预测系统，涉及巨大的门店数字化推进的，最好的体统总是先服务业务刚需，在客户或门店里的痛点的解决方案里实现数据的关联获取，不为了预测而做预测。
5，利用好供应商数据或其他平台企业数据。春江水暖鸭先知，大供应商往往也是行业供应商，促进他们整理和开放部分数据，比如，定期通报相关产品功能、技术要求、规格、用材、外观工艺、花色造型、配套件等变化情况，帮助你定期预判行业供应端的中观趋势。不要说拿不到，你真积极和坦诚，人家会真开放。
6，建立”预测”的内部协同。尤其是产销、产研、产供的协同，至少做到三个明确：明确职责，明确议事规则与流程，明确奖和惩。有人做预测，有人管预测，有人用预测，建立“真重视”！
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