Publicado em: 22 de julho de 2024
Colaboradores: Rina Caballar, Cole Stryker
Forecasting é um método de prever um evento ou condição futura por meio da análise de padrões e descoberta de tendências em dados anteriores e atuais. Ele emprega abordagens matemáticas e aplica modelos estatísticos para gerar previsões.
O forecasting de negócios tem como objetivo estimar a demanda dos clientes por produtos ou serviços, projetar vendas ou estimar crescimento e expansão. Pode facilitar a alocação de orçamentos, capital, recursos humanos e muito mais. Em resumo, o forecasting de negócios ajuda a informar o processo de tomada de decisões.
O forecasting costuma ser associado a análises de big data e análise de dados preditiva. Atualmente, muitas técnicas de forecasting se baseiam em métodos de inteligência artificial (IA) e métodos de aprendizado de máquina para criar previsões com mais rapidez e precisão. De acordo com uma pesquisa da empresa de consultoria de gerenciamento McKinsey, as ferramentas impulsionadas por IA podem reduzir os erros de forecasting em até 50%, resultando em uma queda na escassez de estoque e perda de vendas em até 65%.1
Forecasting são previsões, o que significa que muitas vezes não serão 100% precisas. E o horizonte de tempo para uma previsão é importante: as previsões de curto prazo podem ser mais precisas em comparação com as de longo prazo. Também podem ajudar a agregar dados ou combinar técnicas para maior precisão. E pense no forecasting como um guia, não o determinante final das decisões.
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O processo de forecasting pode parecer diferente para cada organização, mas geralmente envolve estas etapas:
Defina o que prever: as empresas identificam um caso de negócios ou métrica específico que desejam prever e consideram quaisquer suposições relevantes e variáveis aplicáveis.
Colete dados: essa etapa inclui a coleta dos dados necessários. Se já existem dados históricos, é uma questão de determinar os conjuntos de dados mais apropriados.
Selecione um método de forecasting: escolha uma técnica de forecasting que melhor se adapte não apenas ao caso de negócios ou à métrica, mas também às variáveis, suposições e conjuntos de dados associados.
Gere uma previsão: os dados são analisados usando o método escolhido, e uma previsão é construída a partir dessa análise.
Verifique a previsão: verifique as previsões e veja se é possível fazer otimizações para criar uma previsão mais precisa.
Apresente a previsão: a visualização de dados pode ser usada para representar a previsão em um formato mais visual, para que os stakeholders possam entender melhor e empregar no processo de tomada de decisões.
O forecasting pode ser feito de várias maneiras, mas cada abordagem é normalmente categorizada em uma das duas técnicas principais: forecasting qualitativo e forecasting quantitativo.
O forecasting qualitativo é baseado no julgamento humano, como opiniões de consumidores, insights de especialistas e opiniões de executivos de alto nível. Esse método de forecasting aplica um mecanismo de classificação como um meio sistemático de converter informações qualitativas em dados quantitativos.
Aqui estão algumas abordagens de forecasting qualitativo usadas com frequência:
No método Delphi, vários especialistas são convidados a responder a uma série de questionários em busca de suas perspectivas sobre o caso de negócios ou a métrica a ser previsto. As respostas são anônimas, o que permite que os pontos de vista sejam considerados igualmente. As respostas do questionário anterior são usadas para criar o próximo questionário, e esse processo continua até que seja alcançado um consenso em uma previsão.
As empresas contam com a ajuda de firmas de pesquisa de mercado para realizar pesquisas com clientes e pedir suas opiniões sobre produtos ou serviços. Os dados coletados dessas pesquisas são usados para informar previsões de vendas e iniciativas de melhoria de produtos ou serviços.
O forecasting qualitativo tem as seguintes vantagens:
Mas esse tipo de forecasting também tem suas desvantagens:
O forecasting quantitativo se baseia em dados numéricos, empregando modelos matemáticos e métodos estatísticos para chegar a um forecasting. Muitas técnicas de forecasting quantitativo aproveitam a ciência de dados, a IA e o aprendizado de máquina para impulsionar o processo.
Aqui estão algumas estratégias comuns de forecasting quantitativo:
Esse método quantitativo usa dados históricos modelados como uma série temporal para projetar resultados futuros. Uma série temporal é uma série de pontos de dados plotados em ordem cronológica.
Os modelos de forecasting de séries temporais podem ajudar a revelar tendências previsíveis nos dados influenciados por ciclos, flutuações irregulares, sazonalidade e outras variações.
A análise de séries temporais é frequentemente mencionada junto com o forecasting de séries temporais. Embora a análise de séries temporais envolva compreender os dados das séries temporais para obter insights, o forecasting de séries temporais vai além da análise para prever valores futuros.
O forecasting de séries temporais engloba vários métodos:
O método "ingênuo" usa o ponto de dados do período anterior como previsão para o próximo período. Isso o torna o método mais simples de forecasting de séries temporais, sendo frequentemente considerado um benchmark preliminar.
A técnica de média móvel simples calcula a média dos pontos de dados dos últimos T períodos. Então, essa média serve como previsão para o próximo período.
Este método é baseado na técnica de média móvel simples, mas com um peso aplicado a cada ponto de dados dos últimos T períodos.
A suavização exponencial funciona aplicando uma média ponderada exponencialmente aos dados de séries temporais. Os pesos diminuem exponencialmente à medida que os dados se tornam mais antigos — quanto mais recentes os dados, mais peso eles têm.
Um coeficiente de suavização (também chamado de fator de suavização ou parâmetro de suavização) controla os pesos atribuídos aos dados passados e atuais. Usando esses pesos, a média móvel ponderada é calculada e serve como previsão. Essa previsão se torna uma versão suavizada de uma série temporal, eliminando flutuações, ruídos, valores discrepantes e variações aleatórias dos dados.
A suavização exponencial não exige um grande conjunto de dados, o que a torna um bom método de forecasting para projeções de curto prazo. E como dá mais peso aos dados atuais, a suavização exponencial pode se adaptar rapidamente a tendências novas ou em constante mudança.
Um índice sazonal pode ser valioso para empresas cuja produção ou demanda de bens ou serviços depende das temporadas.
Para calcular o índice sazonal, pegue a demanda média de uma temporada específica e divida-a pela demanda média em todas as temporadas. Essas médias geralmente são calculadas usando uma técnica de média móvel, mas a suavização exponencial também pode ser aplicada usando dados de séries temporais apenas para aquela temporada. Um índice sazonal resultante menor que 1 significa uma demanda menor do que a média, enquanto um valor maior que 1 denota uma demanda maior do que a média.
Para estimar a previsão para a próxima temporada, a demanda projetada dessa temporada será multiplicada pelo índice sazonal correspondente.
Modelos causais são uma expressão matemática de relações causais em dados. Esses modelos de forecasting podem ser adequados para forecasting com um horizonte de tempo mais longo.
Os modelos baseados em regressão analisam a relação entre uma variável de previsão ou dependente e uma ou mais variáveis preditoras ou independentes. Um exemplo de modelo de regression é a regressão linear, que representa uma relação linear entre uma variável de previsão e uma variável preditora.
Os modelos econométricos são semelhantes aos modelos de regressão, mas com foco em variáveis econômicas, como taxas de juros e inflação, e relações econômicas, como condições de mercado e preços de ativos.
O forecasting quantitativo oferece estas vantagens:
Baseia-se em números e matemática, o que pode resultar em previsões mais objetivas.
Fornece resultados consistentes, replicáveis e estruturados, que ajudam a simplificar a análise em períodos de tempo específicos.
Mas essa abordagem de forecasting também apresenta algumas armadilhas:
É difícil mesclar insights de especialistas, informações de agentes internos e outros dados qualitativos em previsões quantitativas.
É preciso ter dados históricos suficientes para produzir previsões confiáveis.
O forecasting de IA emprega algoritmos de IA e aprendizado de máquina para métodos de forecasting quantitativos, como forecasting de séries temporais e modelos de regressão. A forecasting de IA pode lidar com grandes volumes de dados, executar cálculos rápidos, lidar com previsões complexas e revelar correlações rapidamente.
Aqui estão alguns modelos e técnicas comuns de aprendizado de máquina usados em forecasting de IA:
Ao usar a forecasting de IA, é importante avaliar o alinhamento de um modelo com os objetivos de forecasting de uma empresa. Monitore o desempenho do modelo regularmente para determinar se ele precisa ser treinado novamente em novos dados ou ajustado para otimizar seu desempenho. Considere também se um modelo é explicável, para que todos os stakeholders possam entender como as previsões foram feitas e como interpretá-las.
O forecasting pode ser implementado em diversas áreas de negócios:
As organizações podem usar forecasting para projetar custos, receitas e outros resultados financeiros futuros para ajudar a informar as decisões orçamentárias e de investimento. No planejamento financeiro, o forecasting considera não apenas o estado atual de uma empresa, mas também fatores externos, como condições econômicas.
Um banco na Argentina, por exemplo, conseguiu reduzir o tempo para desenvolver cenários financeiros “hipotéticos” baseados em planilhas de dias para segundos por meio de forecasting de IA.
O forecasting pode ajudar as empresas a planejar melhor a produção. Por exemplo, um produtor de madeira usa um software de forecasting para atualizar regularmente suas previsões com dados de produtos, entrega e inventário. Os supervisores das serrarias podem até gerar previsões diárias para priorizar melhor os cronogramas e equilibrar as cargas de trabalho. A empresa obteve uma economia de tempo de 25% nos esforços de forecasting e geração de relatórios em todo o seu departamento financeiro.
Tanto as técnicas qualitativas quanto as quantitativas podem ser aplicadas para projetar vendas futuras, a taxa de crescimento de vendas e outros números de vendas. Um modelo de regressão, por exemplo, pode ser usado para analisar a correlação entre condições econômicas ou despesas de marketing com vendas.
Os métodos de forecasting podem ser usados para ajudar a gerenciar a cadeia de suprimentos, de modo que os produtos corretos cheguem aos destinos pretendidos quando são esperados. O forecasting da cadeia de suprimentos ajuda as empresas a manter o controle do inventário, atender à demanda dos clientes e melhorar a experiência do cliente.
No entanto, alguns elementos podem tornar o forecasting da cadeia de suprimentos desafiador, como mudanças nas regulamentações, a evolução da demanda dos consumidores, os prazos de entrega dos fabricantes ou fornecedores e a sazonalidade.
O software de Forecasting oferece recursos avançados, como a integração de dados de diferentes fontes e a análise de interações entre diversas variáveis. Isso podem ajudar as empresas a desenvolver previsões confiáveis e a atualizar e gerenciar modelos de forecasting e simulações de forma eficiente. Outras ferramentas de forecasting também têm recursos de IA incorporados para automatizar fluxos de trabalho, melhorar a precisão e acelerar o processo.
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1 AI-driven operations forecasting in data-light environments (link externo a ibm.com), McKinsey, 15 de fevereiro de 2022.