Oracle Crystal Ball

Oracle Crystal Ball – специальное программное обеспечение, созданное для того, чтобы правильно смоделировать бизнес-процессы, прогнозирования и анализа результатов работы предприятия. В основном этот программный продукт используют для того, чтобы найти определенные факторы, которые могут воздействовать на риски, а так же вычислить процент того, что цели, поставленные перед компанией, будут достигнуты. Кроме всего прочего в Oracle Crystal Ball внедрен специальный модуль для хранения всей информации, полученной в ходе работы с программой. Для программы характерно наличие удобного интерфейса, который позволяет рассчитать все необходимые показатели для анализа данных и сохранить их. В некоторых ситуациях показатели сохраняются не столько для анализа, сколько для формальной отчетности перед руководством. Программное обеспечение Oracle Crystal Ball позволяет увеличить точность прогнозов и уменьшить вероятность возможных рисков. Отметим, что в совокупности с другим софтом она позволяет эффективно провести планирование. Для работы с программой нет необходимости в каких-либо специальных знаниях или умениях, в его инструкции есть все, что необходимо для быстрого освоения Oracle Crystal Ball.

Метод Монте-Карло в основе

Oracle Crystal Ball — надстройка для Microsoft Excel, реализующая имитационное моделирование методом Монте-Карло. В отличие от детерминированных расчётов, где каждая входная переменная имеет одно фиксированное значение, метод Монте-Карло многократно пересчитывает модель, подставляя случайные значения из заданных вероятностных распределений. Результатом становится не одно число, а распределение возможных исходов с указанием вероятности каждого.

Пользователь определяет для входных ячеек Excel не конкретные величины, а предположения: нормальное, треугольное, равномерное или иное распределение с заданными параметрами. Для выходных ячеек назначаются прогнозы — показатели, статистику которых требуется получить. За один прогон выполняется от нескольких тысяч до миллионов итераций, после чего программа строит гистограммы частот, кумулятивные кривые и рассчитывает доверительные интервалы.

Встроенный модуль анализа чувствительности ранжирует входные предположения по степени их влияния на разброс каждого прогноза. Это позволяет отделить факторы, действительно управляющие риском, от малозначимых. Дополнительный модуль OptQuest выполняет оптимизацию: перебирает комбинации управляемых переменных, отыскивая ту, которая максимизирует или минимизирует целевой показатель при заданных ограничениях.

Ключевое ограничение метода — корректность исходных распределений. Если характер неопределённости входной переменной оценён неверно, результаты моделирования окажутся статистически смещёнными независимо от числа итераций. По этой причине внедрение продукта обычно сопровождается сбором исторических данных и экспертным обоснованием каждого предположения.