Por Bruno Rezende*

O tempo sempre foi o recurso mais precioso da humanidade. Não volta, não se pode comprar mais e tudo depende dele de alguma forma. Portanto, avaliar e prever situações são habilidades essenciais dentro de um universo corporativo cada dia mais competitivo. Nesse sentido, a análise de séries temporais se torna uma das estratégias mais importantes para o planejamento de empresas, grupos e governos.

Um dos principais objetivos dessa modelagem é a previsão de valores futuros com base no passado. Trata-se de uma técnica estatística que envolve a análise de tendências e outros aspectosde uma série de dados, que pode ser a chave para garantir organização e diferenciais para se destacarno mercado.

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Exemplos de dados de séries temporais incluem quaisquer padrões que precisam ser capturados durante um período. Existem também aplicações muito mais complexas, como previsão de demanda e oferta, análise financeira e de risco, bem como previsão de clima.

Embora os dados sejam numéricos e o processo de análise seja matemático, a operação pode ser quase abstrata. É interessante imaginar que grandes cadeias de suprimentos globais, como as da Amazon, só são mantidas em alta devido à interpretação de dados tão complexos em vários momentos. Mesmo durante a pandemia, quando produtos estiveram em falta, o fato de conseguirem se recuperar mais rapidamente se deve aos números e à devida compreensão.

Na prática

A estratégia em pauta é usada para determinar o melhor modelo para prever métricas de negócios. Por exemplo: flutuações de preços no mercado de ações, vendas, rotatividade e qualquer outro processo que possa usar dados de séries temporais para fazer previsões. A ação permite que os gestores entendam os padrões ao longo do tempo nos dados e analise as tendências nas métricas de negócios.

Os modelos usados no processo ajudam a interpretar o verdadeiro significado das informações em um conjunto, facilitando a vida dos analistas de dados. Padrões de autocorrelação e medidas de sazonalidade podem ser aplicadas para antever quando uma determinada ação deve ser tomada.

Isso significa que as empresas podem analisar os dados e padrões ao longo do tempo e do espaço, ao invés de uma massa de informações e números que não são expressivos para a missão central da organização.

A boa notícia é que, com os avanços das técnicas de inteligência artificial (IA), é possível construir modelos cada vez mais precisos, capazes de entregar respostas aos tomadores de decisãoque podem fazer toda a diferença nas estratégias corporativas.

A relevância da ciência de dados é inegável e, com a explosão da capacidade de armazenamento e processamento, evidenciada pelas ações de consumo e pelas redes sociais, a IA se torna uma aliada estratégica para a democratização e aplicação prática dos algoritmos de machine learning.

Toda grande empresa tem alguma forma de data lake para armazenar e analisar os dados disponíveis, mas, hoje, tudo isso pode ser otimizado com a IA. O desafio é a extração de conhecimento e de insights reais em qualquer aspecto do ciclo de vida de uma empresa ou governo. O que a IA traz de mais significativo para as séries temporais é a diminuição de falhas.

*Bruno Rezende é CEO da 4Intelligence, startup que desenvolve soluções para dar suporte a tomadas de decisões baseadas em análisede dados, por meio de algoritmos e inteligência artificial.  A 4i também é associada à International Association of Artificial Intelligence e já recebeu 120 prêmios, entre os quais se destacam os do Banco Central, da Secretaria da Economia, da Agência Estado e da Consensus Economics. 

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