Fontes de Dados Alimentando Previsões
- E-commerce: Navegação, adição ao carrinho, compras, reviews, devoluções.
- Apps Móveis: Localização, tempo de permanência, comportamento in-app.
- Mídia Social: Sentimento, tendências, impacto de influenciadores, UGC.
- IoT/Sensores: Prateleira inteligente, geladeira, dados de uso de wearables.
- POS/ERP/CRM: Vendas históricas, promoções, perfis de clientes.
Técnicas de IA/ML
- Analytics Preditivo: Gradient boosting, random forests, redes neurais em dados históricos + externos (clima, eventos, economia).
- Previsão de Séries Temporais: ARIMA, Prophet, LSTM, Transformers para sazonalidade, tendências, feriados.
- Segmentação de Clientes: Clustering (RFM, comportamental) → modelos por segmento.
- NLP: Mineração de reviews, social listening, logs de chat → extração de features.
- Inferência Causal: Separar correlação de efeitos de promoção/elasticidade de preço.
Infraestrutura Habilitadora
- Data Lakes/Warehouses: Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake — unificam estruturados/não-estruturados.
- Feature Stores: Feast, Tecton — features reutilizáveis, versionadas.
- MLOps: Kubeflow, MLflow, Vertex AI — treinar, deploy, monitorar, retreinar.
- Visualização: Tableau, Power BI, Looker, Superset — democratizar insights.
- Elasticidade na Nuvem: Escalar computação para picos de treino/inferência.
Impacto nos Negócios
- Otimizar estoque (reduzir rupturas e excesso)
- Precificação dinâmica e promoções personalizadas
- Planejamento de lançamento de novos produtos
- Resiliência da cadeia de suprimentos
- Melhoria de ROI de marketing
Previsão de demanda moderna = big data + ML + cloud + expertise de domínio — contínua, automatizada, explicável.
