Forecasting: o que é e a importância nas decisões organizacionais - Cursos PM3
Jéssica Moraes

Jéssica Moraes

10 minutos de leitura

Panorama do Mercado de Produto

A maior parte das decisões organizacionais, desde o planejamento estratégico até os planos operacionais, são projetadas a partir de previsões. Nesse contexto, o forecasting torna-se uma ferramenta valiosa para estimativas mais precisas.

Essa técnica permite fazer previsões baseadas em dados para planejamento futuro, alocação de recursos e estratégias de mercado. Por isso, pode contribuir para o sucesso do seu negócio, e neste artigo você vai descobrir como aplicar.

Continue lendo e descubra as melhores práticas, ferramentas e técnicas para criar modelos de previsão eficazes e confiáveis. Boa leitura!

O que é Forecasting

Forecasting, ou previsão de dados, é a técnica de estimar eventos futuros com base em dados históricos e análises estatísticas.

Por meio de diferentes métodos e modelos, as empresas podem prever, por exemplo:

  • a demanda por produtos;
  • o comportamento do mercado;
  • as tendências da indústria;
  • e diversos outros indicadores relevantes. 

Em um mundo em constante mudança, as companhias precisam estar sempre um passo à frente para se manterem competitivas e alcançarem o sucesso. 

Nesse sentido, o forecasting assume um papel relevante ao fornecer informações valiosas sobre o futuro. Assim, permite que as organizações tomem decisões mais precisas e estratégicas.

Apesar da importância dos dados para as companhias, ainda faltam integração e eficiência no uso dessas informações. É o que aponta o estudo Data Trends 2024.

A pesquisa entrevistou profissionais em diversas posições hierárquicas. Segundo ela, 59% dos respondentes reconhecem a existência de uma cultura data-driven em seu local de trabalho. Desses, 71% acessam dados diariamente em suas atividades.

Consegue perceber os gargalos e possíveis consequências? Desperdício de recursos, maus investimentos, falta de perspectiva, entre outros. 

Mas, calma, há como reverter esse quadro. 

Além de aprender a avaliar e interpretar dados, o uso de boas ferramentas é essencial. A seguir, explicamos com mais detalhes.

Importância do Forecasting nas Decisões Organizacionais

O forecasting oferece diversos benefícios, além de embasar decisões, que impactam diretamente na competitividade e no crescimento das empresas. Entenda. 

Planejamento estratégico

O forecasting permite que as empresas planejem o futuro com mais clareza, definindo metas e objetivos realistas. Além de elaborar estratégias eficazes para alcançá-los.

Gerenciamento de riscos

Ao identificar e prever potenciais riscos e incertezas, as empresas podem tomar medidas proativas para minimizá-los ou mitigá-los, protegendo seus negócios.

Otimização da cadeia de suprimentos

O forecasting preciso da demanda permite que as empresas otimizem seus estoques, evitando rupturas e custos desnecessários.

Aumento da lucratividade

Por fim, ao tomar decisões mais eficientes e otimizar seus processos, as empresas podem aumentar a lucratividade e alcançar melhores resultados financeiros. 

Você deve ter percebido que a técnica é bem Interessante e vantajosa. Mas como aplicar esse conceito na prática e começar a colher os resultados? Aprenda no próximo tópico!  

Métodos Básicos de Forecasting

Existem diversos métodos de forecasting que podem ser utilizados pelas empresas. Cada um tem as suas próprias características e aplicações. Dentre os mais comuns, podemos mencionar os seguintes.

Média móvel

Consiste no cálculo da média de um determinado número de períodos anteriores para prever o valor futuro. Esse é um método simples e eficaz para o curto prazo. Porém, pode não ser adequado para indentificar mudanças bruscas na demanda. Então, é importante ter atenção!

Suavização exponencial

Esse método atribui pesos diferentes aos dados históricos, dando mais importância aos dados mais recentes. É mais adaptável a mudanças na demanda do que a média móvel, mas requer a escolha de um parâmetro de suavização adequado.

Decomposição

A decomposição divide a série temporal em seus componentes (tendência, sazonalidade e ruído). Assim, prevê cada componente de forma separada. É útil para séries temporais com sazonalidade ou tendências fortes.

Modelos Avançados de Previsão

No caso das situações complexas, existem modelos de previsão mais avançados que podem ser utilizados. Veja a seguir.

Redes neurais artificiais

As redes neurais artificiais são modelos de aprendizado de máquina que podem identificar padrões complexos nos dados e fazer previsões precisas. São particularmente úteis para séries temporais não lineares.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são modelos que dividem os dados em segmentos com base em regras e critérios específicos. São úteis para prever eventos categóricos, como a compra de um produto ou a churn de um cliente.

Regressão linear

Trata-se de um método estatístico que modela a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É útil para prever valores numéricos, como a demanda por um produto ou o preço de uma ação.

Aqui temos uma sugestão extra: em algumas situações, optar pela combinação de dois ou mais dos métodos citados pode ser o ideal para alcançar resultados mais satisfatórios.

Além disso, saber interpretá-los do jeito certo também vai colaborar bastante para atingir os objetivos. Nesse sentido, investir em um curso pode ser uma ótima escolha.

Para analistas de dados, desde iniciantes até intermediários, a metodologia Sprint de Dados, da PM3, oferece, por exemplo, o curso “Métodos de Análise de Dados”

Nele, você aprenderá as análises mais utilizadas no mercado e ganhará confiança e autonomia para gerar insights que impactam o seu negócio. Fica a sugestão!

Desafios e Melhores Práticas no Forecasting

Ainda é comum que a implementação do forecasting nas empresas apresente alguns desafios. Por isso, saber reconhecê-los é essencial para se preparar melhor. 

Seleção do método ou modelo adequado

A escolha do método ou modelo de forecasting ideal depende das características da série temporal e dos objetivos da empresa.

Qualidade dos dados

A precisão das previsões depende bastante da qualidade dos dados utilizados no forecasting. Por isso, é essencial assegurar que eles sejam exatos, completos e consistentes.

Interpretação dos resultados

De acordo com a pesquisa Data Trends 2024, 19% dos entrevistados revelaram depender de outras pessoas para obter e analisar dados.

Considere que as previsões geradas pelos modelos de forecasting devem ser interpretadas com cautela, considerando seus limites e incertezas. Diante disso, imagine o quão desafiador o cenário está de modo geral.

Para superar esses desafios e obter o máximo de benefícios, apresentamos a seguir algumas boas práticas. 

Definição clara dos objetivos

É fundamental definir muito bem os objetivos do forecasting antes de escolher o método ou modelo a ser utilizado.

Seleção cuidadosa dos dados

Depois, os dados utilizados para o forecasting devem ser cuidadosamente selecionados e preparados, garantindo sua qualidade e confiabilidade.

Aplicações Práticas de Forecasting

O forecasting é ótimo por causa da sua versatilidade. Afinal, pode ser aplicado em diversas áreas das empresas. Confira alguns exemplos.

Vendas e marketing

Nesse setor, é aplicado para previsão da demanda por produtos, definição de preços e estratégias promocionais e otimização de campanhas de marketing.

Finanças

Já o setor financeiro se beneficia do forecasting na previsão do fluxo de caixa, na análise de investimentos e no gerenciamento de riscos financeiros.

Produção

Na área de produção, você pode aplicar o forecasting para previsão da demanda por insumos, planejamento da produção e otimização da cadeia de suprimentos, por exemplo.

Recursos humanos

A gestão de pessoas se torna mais precisa com essa técnica porque ela permite fazer a previsão da necessidade de mão de obra, o planejamento de treinamento e desenvolvimento e a gestão de talentos.

Logística

Na logística, aplica-se o forecasting na previsão da demanda por transporte, na otimização de rotas de entrega e no gerenciamento de estoques.

Budget x Forecasting: qual a diferença? 

Antes de apresentar as principais ferramentas que podem ser utilizadas, é interessante conversarmos sobre a diferença entre budget e forecasting.

Isso porque são conceitos totalmente distintos, apesar de estarem relacionados ao planejamento e gerenciamento financeiro de uma organização. É o que gera dúvidas ou confusões. Vamos lá?

Budget (Orçamento)

O budget, ou orçamento, basicamente, é um plano financeiro anual que estabelece metas e objetivos financeiros da companhia para um determinado período, em geral, um ano. 

Trata-se de uma projeção de receitas, despesas e lucros baseada nas informações disponíveis no momento do planejamento. Ela é mais apropriada para o curto prazo.

Costuma ser utilizada para controlar e monitorar os gastos ao longo do ano fiscal. Também serve como uma referência para acompanhar o desempenho financeiro em comparação com as metas estabelecidas.

Forecasting (Previsão)

O forecasting, como explicamos, envolve a estimativa ou previsão de eventos futuros com base em dados históricos e análises estatísticas. Diferente do budget, é uma prática contínua que não se restringe a um único período anual.

É usado para ajustes e atualizações de projeções financeiras ao longo do tempo, conforme surgem novas informações. Também é recomendado para médio e longo prazo.

Ferramentas e Softwares para Forecasting

Existem diversas ferramentas e softwares disponíveis para auxiliar na implementação do forecasting nas empresas. A seguir, listamos os mais utilizados. 

Microsoft Excel

Segundo a pesquisa Data Trends, 83% dos entrevistados ainda usam planilhas do Excel para acessar informações da empresa em suas atividades. Portanto, é uma das ferramentas mais utilizadas. 

Além da sua popularidade, o Excel oferece diversas funções e funcionalidades básicas para forecasting, como média móvel, suavização exponencial e regressão linear.

SAS

O SAS é um software de análise estatística avançada. Ele oferece diversos recursos para forecasting, incluindo modelos de redes neurais artificiais, árvores de decisão e regressão linear.

R

O R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto. Oferece diversas bibliotecas para forecasting, como forecast, prophet e stats.

Python

Por fim, temos o Python, outra linguagem de programação popular que oferece diversas bibliotecas para forecasting, como scikit-learn, statsmodels e tensorflow.

Como você deve ter notado, o forecasting é uma ferramenta poderosa. Assim, contribui de forma significativa as empresas a tomarem decisões mais precisas, otimizarem seus processos e alcançarem melhores resultados, especialmente na era dos dados.

Diante de gargalos, uso incorreto e falta de interpretação, podemos dizer que os profissionais que dominarem esse nicho serão muito requisitados no mercado. Que tal se preparar para ter esse destaque também? Confira a modalidade Sprints de Dados da PM3
Acesse nosso site, converse com um dos nossos especialistas e conheça os cursos Excel: Além das Fórmulas, Identificando Vieses e Armadilhas em Análises, Métricas de Negócios Digitais, entre outros!