Inteligência artificial: aliada das estratégias de séries temporais
Postado por Bruno Rezende em 29/05/2023 em ArtigosCompartilhar:
O artigo sobre Inteligência Artifical foi escrito pelo CEO da 4intelligence
Imagem: Bruno Rezende, CEO da 4intelligence
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 aspectos de uma série de dados, que pode ser a chave para garantir organização e diferenciais para se destacar no mercado.
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.
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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.
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 decisão que 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.
*Por Bruno Rezende, CEO da 4intelligence
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