Previsão é determinar o que vai acontecer no futuro, considerando o que aconteceu no passado e o que está acontecendo agora.
- Depende do histórico de dados e da análise de dados.
- É uma habilidade fundamental para dar rumo às ações e atingir objetivos.
- Avalia o futuro ... atingiremos a meta? Qual a gravidade do desvio? Qual será a carga de trabalho?
- Faz parte da tomada de decisão … avaliar o impacto de uma decisão no futuro, efeitos de um problema e de uma solução.
- É uma ferramenta do planejamento … ajuda lidar com o risco e a incerteza, do que pode ou não pode ocorrer.
- Usada para estimar a demanda … carga de trabalho, atividades e dimensionar recursos.
- Prever resultados, projetar o número de unidades que podem produzidas ou ser vendidas em um determinado período.
- Previsão em estatística é o processo de estimativas em situações de incerteza.
- Pode ser de curto prazo ( ex. carga de trabalho diária, tempo de atendimento de uma solicitação), médio prazo, (ex. carga de trabalho semanal, escala de trabalho) e longo prazo (ex. investimentos, lançamentos de produtos, processos, elaboração de projetos).
- Ajuda a modelar planos, dar rumo aos negócios, planejar produção, vendas e finanças, definir orçamento, despesas gerais e fluxo de caixa.
- É utilizada no marketing para examinar o mercado, ajustar expectativas, avaliar estoque, impulsionar vendas no momento certo, avaliar a conveniência de um novo produto.
Previsão e Planejamento.
Previsão é a estimativa da ocorrência de eventos ou desempenho futuro, considerando fatos passados e atuais, já planejamento é projetar o curso de ação futuro para atingir objetivos … depende de previsões … que dependem de pesquisa.
- Previsão em planejamento pode ser de longo, médio e curto prazo
- Previsão é base e insumo para o planejamento e é fundamental para a eficácia e eficiência.
- Planejamento projeta a situação futura baseada na previsões.
- Previsão é feita por diferentes níveis de gerentes, analistas e especialistas.
- Planejamento é responsabilidade dos gerentes de tarefas e projetos.
Previsão e Estatística
A estatística e a análise de dados são conceitos próximos mas diferentes para extrair conhecimento dos dados.
- A estatística foca na descrição e comparação de amostras de dados.
- Fazer modelagens estatística … métodos estatísticos e probabilísticos para criar modelos matemáticos que representam relações entre variáveis em um conjunto de dados, simplificar a realidade, permitir descrever, entender, prever e explicar fenômenos com base em dados observado
- Equações matemáticas para codificar as informações extraídas dos dados.
- Calcula tendências centrais como média, mediana, moda, variância, covariância, desvio padrão, distribuição de probabilidade, tendências de crecimento e sazonalidade.
- Permite análise de hipóteses, decidir entre duas ou mais hipóteses, utilizando os dados observados de um determinado experimento.
Previsão e Análise Dados.
A análise de Dados tem objetivo exploratório, investigativo, busca descobertas, usa várias ferramentas tecnológicas, incluindo a estatística.
- A estatística e a análise de dados são conceitos próximos mas diferentes para extrair conhecimento dos dados … a análise de dados usa a estatística.
- A analise de dados NÃO foca em tratar o futuro, mas no que fazer “hoje” para criar um futuro próximo desejável … “enxergar mais”.
- Busca padrões, tendências e relacionamentos nos dados, que podem ser preditivos, coletando uma grande massa de dados do ambiente.
- Os cientistas de dados combinam estatística, matemática, programação, resolução de problemas, tecnologias de informação.
- Capturam altos volumes de dados do ambiente, para enxergar relações não óbvias e aparentees, não captadas pelos métodos estatísticos.
- A estratégia para analisar dados vais além de padrões e medidas estatísticas, inclui limpeza, preparação, organização de dados estruturados e não estruturados, redes neurais, que são capazes de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões.
- Na ciência de dados, o principal objetivo nem sempre está relacionadas com o futuro, pode ser algo que acontece agora e que está invisível pela nossa inabilidade de correlacionar múltiplas variáveis .
- Uma vez que a análise de dados encontra relações ocultas entre as variações nos dados, ela pode prever qual é o resultado de uma combinação de variáveis, classificando o resultado.
- Existem muitas relações entre os dados que a inteligência humana não consegue captar.
- Essas relações tornam-se invisíveis pela nossa limitação para avaliar centenas de variáveis ao mesmo tempo.
- A ciência de dados explora esse gap, vai além da estatística e trata da implementação de algoritmos e modelos computacionais.
A grande disponibilidade de dados hoje em dia, somada com mobilidade, cloud computing, redes neurais, inteligência artificial, aprendizagem de máquina, etc, alavancam a ciência de dados.
- Disponibilidade: prever interrupções de serviço antes que ocorram.
- Desempenho: avaliar a melhor combinação de recursos e estratégias para atingir metas.
- Logística : identificar formas de uso de recursos mais eficientes e obter melhor relação custo benefício.
- Negociação … antever diminuição ou aumento do preço e identificar oportunidades de obter vantagens e lucro financeiro.
- Mix de Marketing … identificar uma combinação atraente de produtos e / ou recursos.
- Risco … identificar uma transação fraudulenta ou legítima
- Marketing … avaliar o retorno de uma campanha ou oferta, se serão bem ou mal sucedidas, ou se um um canal será bom ou ruim.
Como determinar o que deve ser previsto?
- Nós estágios iniciais de um projeto de previsão é necessário tomar decisões sobre o que deve ser previsto.
- Num ambiente de produção é necessário perguntar se as previsões são necessárias para:
- Níveis Agregado e Individual … produto específico ou grupo de produtos, ponto de venda, região, total de vendas.
- Horizonte de previsão e frequência … ntradia, dia, semana, mês, ano.
- Sistemas de Informação.
- Pessoas que usarão as previsões.
- Fontes de dados.
- Canais On line e Off Line.
Uma boa parte do tempo despendido em previsões foca no diagnóstico da situação corrente, na localização e agrupamento dos dados disponíveis, antes do desenvolvimento de métodos de previsão adequados.
Previsões de Curto, Médio e Longo Prazos
Usando a pirâmide de inteligência, os dados coletados podem ser divididos em inteligência estratégica, tática e operacional potencial e comparados aos dados coletados de outras fontes.
Previsões a curto prazo – são necessários para o agendamento de pessoal, produção, transporte, roteamento em redes de comunicação, escala de agentes em contact center, etc.
Previsões a médio prazo – são necessários para determinar os futuros requisitos de recursos, a fim de adquirir matérias-primas, contratar pessoal ou comprar máquinas e equipamentos.
Previsões a longo prazo – são utilizados no planejamento estratégico; tais decisões devem levar em conta as oportunidades de mercado, fatores ambientais e recursos internos.
- Todas as técnicas estatísticas são baseadas na suposição de que os padrões existentes continuarão no futuro.
- É mais provável que esta suposição esteja correta a curto prazo do que a longo prazo e, por essa razão, essas técnicas nos fornecem previsões razoavelmente precisas para o futuro imediato, mas não no futuro distante.
- Por essa mesma razão, essas técnicas geralmente não podem prever quando a taxa de crescimento de uma tendência mudará significativamente.
- Por exemplo, quando um período de crescimento lento nas vendas mudará repentinamente para um período de rápida decadência ou reversão?
- Esses pontos são chamados “pontos de virada” e devem ser usadas ferramentas estatísticas para prever quando ocorrerão.
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Problemas mais frequentes na elaboração de Previsões
É importante conhecermos, nos anteciparmos aos problemas e avaliar o risco e precisão das previsões.
Na sequência são apresentados problemas frequentes nas empresas que dão indicações da qualidade das suas previsões:
- Ausência de um processo sistemático – isso gera falta de controle e melhorias contínuas; devem ser adotados padrões empresariais para que as informações sejam consistentes e aproveitáveis por toda a empresa.
- Atribuir que o software para fazer previsões é soberano – as elaborações automáticas feitas por ferramentas de softwares são baseadas em premissas, parâmetros e dados acrescentados ao sistema pelos profissionais da empresa; trata-se de um trabalho continuado que exige a interação e conhecimento dos momentos e ênfases a serem dadas aos desvios, em função do conhecimento e objetivos de negócios.
- Não dar a devida importância para as previsões – se as previsões têm sido imprecisas no passado ou se ninguém entende as premissas usadas no processo, as demais etapas do planejamento deverão sofrer os danos, gerando um acumulo de imprecisões.
- Eventos que deveriam ser exceções tornam-se parte da previsão – deve ser separado o joio do trigo; campanhas de marketing, eventos geradores de problemas em serviços para clientes, guerra de preços e uma variedade de flutuações atreladas ao produto devem ser separadas e analisadas no processo de pesquisa. As premissas de produto devem ser sempre previamente validadas.
- Não existem pessoas especializadas para planejamento e controle – são necessárias equipes ou pessoas que conheçam os processos, os produtos, que identifiquem os desvios, avaliem os impactos desses desvios, sinalizem para a empresa de forma pró-ativa ações corretivas, para que a inteligência de cogestão possa ser aplicada na sua plenitude.
Previsão é determinar o que vai acontecer no futuro.
- A previsão é um componente importante para um planejamento eficaz e eficiente, pois as premissas de planejamento dependem de previsões.
- Planejamento e previsão exigem habilidades como pensamento reflexivo, clarividência (capacidade de ver as coisas que estão escondidas), tomada de decisão, experiência e imaginação, para realizar a tarefa difícil de forma eficaz e eficiente.
- Um modelo de previsão destina-se a capturar a maneira como as coisas se movem, não apenas onde as coisas estão.
- Os projetos de previsão devem prever quantidades em dois níveis, agregado e individual.
- Os métodos de previsão podem ser qualitativos e quantitivos. O primeiro é usado quando não existem dados históricos, o segundo aplicam formulações matemáticas e estatísticas aos dados históricos existentes.
- Séries temporais é um método muito utilizado para fazer previsões quantitativas; identifica padrões que são projetados para o futuro.
- As previsões são aplicadas para horizontes de curto, médio e longo prazos, quanto mais próximo for esse futuro, mais precisas serão as previsões; os métodos de previsão serão escolhidos baseados também esses horizontes de pesquisa.
- Para fazer previsões podemos destacar cinco etapas fundamentais: entender o problema, coletar de dados, tratar dados, escolher e ajustar modelo de previsão e usar e monitorar o modelo.
- Precisamos evitar erros frequentes na elaboração das previsões que as tornam imprecisas, tais como: ausência de um processo sistemático, usar ferramentas sem interação e conhecimento, não dar a devida importãncia para as previsões, não separar anomalias das previsões, não contar com pessoas especializadas para fazer as previsões.
Teste seu Conhecimento.
- O que é previsão?
- Qual a importância das previsões?
- Qual a relação e diferença entre previsão e planejamento?
- Quais são os padrões dominantes de previsão?
- Cite exemplos de previsão de curto, médio e longo prazos.
- O que caracteriza um bom modelo de previsão?
- Cite perguntas frequentes para determinar o que e como deve ser feito um projeto de previsão.
- O que é um método de previsão qualitativo e quando deve ser utilizado?
- O que é um método de previsão quantitativo e quando deve ser utilizado?
- Como é o método de previsão baseado em séries temporais?
- Qual o princípio fundamental do método de séries temporais?
- Cite as cinco etapas básicas para gerar previsões?
- Cite 3 problemas frequentes na elaboração de previsões.
