Antecipar com dados
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer.
Antecipe-se com previsões de procura, receitas ou capacidade.
Muitos planos baseiam-se em médias históricas e na experiência. A mudança de padrões torna difícil estimar com precisão as necessidades futuras. O forecasting utiliza dados históricos para prever tendências ou procura futuras.
Uma aplicação só ganha sentido quando corresponde a uma tarefa concreta e à informação disponível para a realizar.
Uma previsão apoia uma decisão, mas continua a ser uma estimativa com alguma incerteza. Por isso, definimos antecipadamente o que a solução deve e não deve fazer, como o resultado será verificado e quem continua a ser responsável.
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer.
O resultado ajuda os colaboradores a ponderar as necessidades futuras de capacidade, stocks ou manutenção.
As previsões são testadas e continuam a ser uma ferramenta de apoio à tomada de decisões.
Definimos o que será previsto e com que antecedência.
Avaliamos a qualidade e a capacidade preditiva dos dados históricos.
Começamos com um método simples e comparamos o desempenho.
Testamos as previsões em períodos históricos e analisamo-las com especialistas.
Integramos os resultados no processo e monitorizamos o desempenho do modelo.
Este serviço é relevante para organizações que tomam decisões de planeamento recorrentes. A configuração concreta depende do processo, dos dados disponíveis e dos riscos associados à sua utilização.
Por isso, começamos com uma aplicação bem delimitada e só a expandimos quando a configuração inicial funciona na prática.
Este serviço centra-se no seguinte desafio: o forecasting utiliza dados históricos para prever evoluções futuras ou a procura. O seu funcionamento concreto depende do processo e dos dados disponíveis.
O serviço pode ser relevante para organizações que tomam decisões de planeamento recorrentes. Uma necessidade concreta e informação utilizável são mais importantes do que a dimensão da organização.
Depende da aplicação escolhida. Começamos pela questão a que é necessário dar resposta e depois determinamos que dados ou fontes são necessários e adequados.
Não. Para tarefas fixas e previsíveis, a automatização convencional pode ser suficiente. Escolhemos a abordagem mais simples que responde adequadamente ao desafio e só acrescentamos complexidade quando necessário.
Delimitamos a aplicação, validamos os resultados com os utilizadores e implementamos mecanismos de controlo adequados. Após a entrada em funcionamento, acompanhamos o seu desempenho e ajustamos a solução quando os dados, a utilização ou o contexto mudam.
Gostaria de perceber por onde faz sentido começar com forecasting? Em conjunto, analisamos o desafio, a informação disponível e os requisitos.