Os modelos de procura são ferramentas matemáticas e estatísticas utilizadas para prever demandas futuras com base em dados históricos e variáveis relacionadas. Sua principal importância reside na capacidade de antecipar necessidades, permitindo às empresas planejar estoques, otimizar operações logísticas e melhorar o atendimento ao cliente. Segundo Provost e Fawcett (2016), identificar padrões menos evidentes pode ser essencial para entender melhor a demanda por produtos.

Por exemplo, um evento inesperado, como um furacão, pode alterar drasticamente os padrões de consumo (como o aumento na compra de itens básicos ou de emergência). Reconhecer essas relações não óbvias permite que as empresas se preparem, ajustando estoques e estratégias para atender às demandas específicas. Sendo assim, prever essas mudanças, com precisão, possibilita às empresas a redução de desperdícios, a economia de recursos e o atendimento às necessidades dos clientes, resultando em operações mais eficazes e alinhadas com o mercado (Provost; Fawcett, 2016).

Para modelar a procura, diferentes métodos podem ser aplicados, dependendo da natureza dos dados e do objetivo da previsão. Entre os mais comuns, estão as séries temporais, que analisam padrões e tendências ao longo do tempo, e as técnicas de regressão, que avaliam a relação entre variáveis independentes e a demanda. Nielsen (2021) define a expressão “séries temporais” como a tentativa de extrair um resumo significativo e informações estatísticas de pontos de dados organizados em ordem cronológica.

As aplicações práticas dos modelos de procura são variadas e incluem a previsão de vendas, essencial para garantir que estoques sejam dimensionados adequadamente e para planejar campanhas de marketing. Também, são usados para estudar o comportamento do consumidor, ajudando a compreender preferências e padrões de compra. Outra aplicação relevante é na análise da sazonalidade, que permite às empresas se prepararem para variações na demanda causadas por fatores, como clima, datas comemorativas ou mudanças econômicas.

Um exemplo de modelo preditivo de busca é o sistema de recomendação utilizado por plataformas, como a Netflix, para sugerir filmes e séries aos usuários. Esse sistema utiliza algoritmos de machine learning para prever quais conteúdos têm maior probabilidade de agradar um determinado usuário, baseando-se em padrões de comportamento de busca, histórico de visualização, avaliações e até mesmo em dados demográficos. Dentro do conceito, vamos entender como supostamente funciona esse modelo?

A otimização em ciência de dados é um processo que visa encontrar a melhor solução possível para problemas complexos, garantindo a eficiência na alocação de recursos e na execução de processos. Esse conceito é fundamental em contextos em que decisões precisam ser tomadas com base em múltiplas variáveis e restrições, como minimizar custos, maximizar lucros ou otimizar tempos de execução.

Diversas técnicas são empregadas em modelos de otimização, cada uma com suas características e aplicações específicas. A programação linear é amplamente utilizada para resolver problemas que podem ser expressos por equações lineares, sendo eficaz para encontrar soluções em problemas estruturados e com restrições bem definidas. Prado (2016) define programação linear como uma técnica de planejamento que se originou no final da década de 1941. Basicamente, é um tipo de pesquisa operacional que possui tópicos como teoria das filas, simulação, teoria dos jogos etc. Algoritmos genéticos, inspirados na evolução natural, são uma técnica poderosa para lidar com problemas mais complexos e que não possuem soluções óbvias, utilizando mutações e seleção iterativa para chegar à melhor resposta. Já as heurísticas são abordagens práticas que buscam soluções satisfatórias em casos em que o tempo ou os recursos não permitem encontrar a solução ideal, equilibrando precisão e eficiência.

Os casos de uso dos modelos de otimização são variados e impactam diretamente setores estratégicos. Na logística, por exemplo, eles ajudam a determinar rotas mais rápidas e econômicas para transporte de mercadorias. Em roteirização, otimizam a sequência de tarefas ou entregas, reduzindo custos operacionais. Na alocação de inventário, garantem que os estoques estejam distribuídos de forma eficiente, evitando excesso ou falta. Além disso, são amplamente aplicados no controle de custos, identificando oportunidades de economias sem comprometer a qualidade ou a entrega de produtos e serviços. Essas aplicações tornam os modelos de otimização indispensáveis para empresas que buscam competitividade e sustentabilidade.

Com base no conceito de modelos de otimização, um exemplo de modelo preditivo de busca pode ser o sistema utilizado por plataformas de e-commerce, como a Amazon, para otimizar a busca e recomendação de produtos, maximizando as chances de conversão (venda) enquanto minimiza custos operacionais (como envio e estoque). Observe um suposto exemplo de utilização do modelo na empresa:

Os modelos de múltiplos preditivos representam uma abordagem avançada em ciência de dados, que integra diversos modelos preditivos para alcançar maior precisão, robustez e abrangência nas análises. Em vez de confiar em um único modelo para realizar previsões, essa metodologia combina os pontos fortes de diferentes técnicas, reduzindo as limitações individuais de cada modelo e aumentando a confiabilidade dos resultados.

A principal vantagem dessa integração é a capacidade de capturar dinâmicas complexas que um único modelo isolado pode não ser capaz de compreender completamente. A combinação de previsões permite explorar diferentes perspectivas dos dados, garantindo maior consistência mesmo em cenários de alta incerteza. Por exemplo, ao combinar modelos baseados em séries temporais com algoritmos de aprendizado de máquina, é possível obter resultados mais equilibrados e informativos.

Os benefícios práticos dessa abordagem são notáveis! Alinhar previsões de demanda com estratégias de otimização de custos operacionais é um exemplo clássico de aplicação. Imagine uma empresa que precisa prever a demanda por seus produtos e, ao mesmo tempo, gerenciar o uso eficiente de recursos, como transporte e armazenamento. Utilizando múltiplos preditivos, ela pode integrar um modelo de previsão de vendas com outro que otimiza a alocação de estoques, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis nos locais e momentos certos, ao menor custo possível.

Essa combinação melhora a eficiência operacional, ao mesmo tempo, apoia uma tomada de decisão mais estratégica, fortalecendo a capacidade das organizações de competir em mercados dinâmicos e desafiadores. Sendo assim, a integração de modelos preditivos e de otimização exemplifica o poder da ciência de dados para transformar dados em percepções estratégicas e decisões eficientes. Ao utilizar técnicas, como séries temporais, regressões, algoritmos de machine learning e abordagens híbridas de múltiplos preditivos, as organizações conseguem antecipar demandas, entender o comportamento do mercado e alinhar essas previsões a estratégias de otimização que maximizam resultados e minimizam custos. Essa sinergia fortalece a capacidade das empresas de se adaptarem a um ambiente competitivo e dinâmico, promovendo inovação, eficiência operacional e sustentabilidade.