Vinicius Siqueira (*)
No mundo da indústria, existe um dilema persistente: o desafio de prever a demanda com precisão. Para muitas organizações, esse é um quebra-cabeça complexo que pode ter sérias consequências financeiras se não for resolvido de forma eficaz. Felizmente, a Ciência de Dados está emergindo como a ferramenta-chave para enfrentar esse desafio de frente.
Imagine uma fábrica que produz smartphones. Se eles subestimam a demanda, podem perder vendas e, pior ainda, gerar clientes insatisfeitos. Por outro lado, se superestimarem a demanda, enfrentarão estoques não vendidos e aumento de custos de armazenamento. Essa é uma situação delicada que muitas indústrias enfrentam.
De acordo com um estudo recente da Harvard Business Review, erros na previsão de demanda custaram às empresas americanas mais de US$ 1,3 trilhão em receita perdida. Isso é um indicativo contundente do impacto financeiro que a previsão de demanda imprecisa pode ter. No entanto, a boa notícia é que as soluções estão ao nosso alcance.
A Ciência de Dados na Resolução do Dilema – Imagine agora coletar e analisar enormes volumes de dados históricos de vendas, fatores econômicos, sazonalidade, tendências do mercado e até mesmo dados meteorológicos. A ciência de dados permite que as empresas explorem esses dados em busca de padrões e tendências que seriam impossíveis de detectar por métodos tradicionais.
Por exemplo, ao usar algoritmos avançados de machine learning, um cientista de dados pode descobrir que as vendas de smartphones estão diretamente relacionadas às condições climáticas em determinadas regiões. Se uma previsão de chuva está associada a um aumento nas vendas de capas de proteção, a empresa pode ajustar sua produção e estoque de acordo.
Um modelo de machine learning treinado com dados históricos pode identificar padrões sazonais, flutuações de mercado e até mesmo eventos inesperados que afetam a demanda. Com base nesses insights, as empresas podem fazer previsões mais precisas e tomar decisões informadas sobre produção, distribuição e estratégias de marketing. A previsão de demanda é um dilema que afeta diretamente a lucratividade das indústrias.
Com o crescimento da ciência de dados e do machine learning, as empresas agora têm uma ferramenta poderosa para enfrentar esse desafio. O investimento em análise de dados e em cientistas de dados qualificados está provando ser um passo crucial para garantir operações mais eficientes, satisfação do cliente e, por fim, o sucesso sustentado no mercado.
Portanto, a pergunta não é mais “se” devemos adotar a tecnologia, mas “quando” e “como” podemos usá-la para impulsionar nossos negócios industriais rumo ao sucesso duradouro.
(*) – É sócio fundador da inQuesti, consultoria de inteligência de dados (https://inquesti.com.br).