Em um mundo dominado pela tecnologia, a habilidade de fazer previsões precisas é fundamental.
Empresas, governos e organizações dependem dessa capacidade para tomar decisões efetivas, para reduzir a incidência de falhas e potencializar o retorno para cada investimento feito.
No campo da Tecnologia da Informação, temos uma variedade de técnicas à disposição e definir a solução ideal é essencial para atingir o objetivo esperado.
Em um tema que ainda é tabu para muitas pessoas, cabe ao profissional de TI direcionar qual tecnologia deve ser aplicada.
Para te ajudar nessa jornada, preparei este artigo, onde vamos explorar dois paradigmas populares: Algoritmos estatísticos tradicionais e as Redes neurais, olhando para suas aplicações práticas na indústria e no varejo.
Algoritmos Estatísticos
Os algoritmos estatísticos são baseados em princípios estatísticos e matemáticos. Eles são usados por muitos anos e são bem entendidos pela comunidade científica. Exemplos comuns incluem regressão linear, regressão logística e séries temporais.
Este modelo gera algumas vantagens, entre elas a facilidade de interpretação, pois seus resultados são fáceis de entender. Também são bastante eficientes do ponto de vista computacional, pois são rápidos para conjuntos menores e geralmente requerem menos dados para treinamento.
Como desvantagens podemos citar a linearidade, pois assumem uma relação linear entre as variáveis, resultando em limitação na modelagem de relações complexas, pois não capturam relações não-lineares tão facilmente quanto as redes neurais.
Redes Neurais
Redes neurais são sistemas computacionais inspirados na estrutura do cérebro humano, compostos por neurônios organizados em camadas que processam informações em paralelo.
Este modelo apresenta vantagens ao ser aplicado em modelagem de relações complexas, sendo excelentes para relações não-lineares. Adaptam-se e beneficiam-se a grandes volumes de dados, sendo flexíveis para consumir e processar variadas arquiteturas e diferentes tipos de dados.
Por estarem penetrando agora o ecossistema de negócios, muitas pessoas ainda enxergam como uma “caixa preta”. Isso gera dúvidas e atrasa a adesão à soluções deste tipo. Vale citar que modelos baseados em redes neurais demandam recursos computacionais para aprenderem com velocidade, o que resulta em investimentos relevantes. Os dados utilizados para treinamento dos modelos farão toda diferença no resultado das previsões realizadas pelas soluções.
Olhando para a indústria
Alguns problemas conhecidos e de difícil resolução serão diretamente beneficiados por soluções baseadas em redes neurais. Como exemplo podemos citar a manutenção preditiva, uma vez que as redes neurais capturam relações sutis nos dados, tornando as previsões de falhas de máquinas mais precisas.
Outra aplicação prática é na otimização da cadeia de suprimentos, onde redes neurais oferecem previsões mais precisas e adaptativas em ambientes dinâmicos, gerando resultados baseados em informações internas cruzadas com fatores externos, como clima, sazonalidade, entre outros.
Já no varejo
Otimizar a operação e reduzir desperdícios são ações essenciais para o sucesso do negócio. Neste sentido, a gestão de estoque pode ter um grande aliado ao usar redes neurais, pois estas soluções podem analisar uma variedade de variáveis e convertê-las em ações que irão resultar na redução do volume de itens em estoque, sem gerar rupturas.
Para crescer, analisar o comportamento do cliente é fundamental e algoritmos que usam redes neurais podem analisar padrões complexos em dados de compras, econômicos, impactos da oscilação de preço ou mesmo datas festivas, para prever tendências futuras ou identificar oportunidades de marketing.
Na prática
Para a indústria e varejo usar redes neurais permite que seja feito uma análise multidimensional de dados, gerando insights ao relacionar dados lineares e não lineares, permitindo uma adaptação em tempo real, gerando resultado direto em vendas e no operacional.
A integração dessas soluções com outras tecnologias emergentes, como IoT, irão potencializar as previsões, uma vez que a entrada de dados pode ser contínua e precisa. Em um próximo artigo vamos nos aprofundar neste tema.
O fato é que tanto os algoritmos estatísticos quanto as redes neurais têm seu lugar na caixa de ferramentas de um profissional de TI.
A complexidade e dinamicidade dos setores industrial e de varejo tornam as redes neurais uma ferramenta cada vez mais valiosa, enquanto os algoritmos estatísticos mantêm sua relevância em cenários específicos.
Escolher o método apropriado depende da natureza do problema, dos dados disponíveis e dos objetivos desejados.
