Técnica analítica que utiliza dados históricos de vendas, tendências de mercado e sazonalidade para prever a demanda futura e otimizar a alocação de estoque e recursos.
Emprega análise de séries temporais, modelos de regressão, algoritmos de aprendizado de máquina (ARIMA, Prophet, redes neurais LSTM) e métodos de inferência causal, incorporando promoções, feriados, clima e indicadores econômicos como características preditivas.
Os benefícios incluem a redução de rupturas e excessos de estoque, melhoria do fluxo de caixa por meio da otimização do capital de giro, aumento da satisfação do cliente com o atendimento confiável da demanda e planejamento estratégico da capacidade de produção e distribuição.
Os desafios envolvem o gerenciamento da volatilidade da demanda, a previsão de novos produtos sem dados históricos, a incorporação de sinais de mercado em tempo real e o equilíbrio entre a granularidade da precisão da previsão (nível de SKU versus nível de categoria) e a complexidade computacional.
O que é previsão da demanda?
Previsão da demanda é o processo de projetar a demanda do consumidor (em relação à receita futura). Especificamente, ela projeta a variedade de produtos que as pessoas comprarão usando dados quantitativos e qualitativos.
Os varejistas estão enfrentando um problema de trilhões de dólares devido a indisponibilidade de produtos quando os consumidores precisam deles. A má previsão de demanda faz com que as empresas coloquem o produto errado na prateleira ou gera um problema ainda maior: estoques esgotados na loja
Como o lakehouse para o setor de varejo pode ajudar na previsão da demanda?
O Lakehouse para Varejo permite acesso em tempo real aos dados. Mudar do acesso, análise e compute baseados em batch permitirá que os dados estejam "sempre ativos", o que promove decisões em tempo real e business intelligence. O Lakehouse usa tecnologias que incluem Delta, DLT, Autoloader e Photon para que as organizações tenham à disposição dados para decisões em tempo real.
O lakehouse para o setor de varejo oferece suporte aos maiores jobs de dados em intervalos quase em tempo real. Por exemplo, os clientes estão trazendo quase 400 milhões de eventos por dia a partir de sistemas de log transacional em intervalos de 15 segundos. Devido à interrupção na geração de relatórios e análise que ocorre durante o processamento de dados, a maioria dos clientes de varejo carrega dados em seu data warehouse durante um batch noturno. Algumas empresas estão carregando dados semanalmente ou mensalmente.
A arquitetura do lakehouse orientada a eventos oferece um método mais simples de ingestão e processamento de dados em batch e streaming do que abordagens legadas, como arquiteturas lambda. Essa arquitetura lida com a captura de dados de alterações e fornece conformidade com transações ACID.
O DLT simplifica a criação de pipelines de dados e cria automaticamente uma linhagem para auxiliar no gerenciamento contínuo.
O lakehouse permite a ingestão de dados em stream em tempo real e até análises de dados de streaming. Os data warehouses exigem a extração, transformação, carregamento e extração adicional do data warehouse para executar qualquer análise.
O Photon fornece desempenho de consulta recorde, permitindo que os usuários consultem até mesmo os maiores conjuntos de dados para potencializar decisões em tempo real em ferramentas de BI.
Quais fontes de dados são necessárias para prever demanda com sucesso?
A previsão da demanda é parte integrante da entrega de produtos aos consumidores. Para entregar produtos aos consumidores com sucesso, os varejistas devem trabalhar com os fabricantes nesses processos operacionais e casos de uso: planejamento de vendas e operações (S&OP), otimização da cadeia de suprimentos, controle e otimização de estoque e programação de produção. Os dados se originam de várias fontes que alimentam os modelos de previsão da demanda, incluindo:
Ponto de venda: a transação de vendas está na forma de dados estruturados em tempo real
Demanda histórica: a demanda histórica pode ser alojada em sistemas de planejamento de recursos empresariais (SAP) e geralmente estruturada em formato de batch
Dados externos: feeds em redes sociais, notícias e informações sobre concorrentes geralmente estão em formato não estruturado em tempo real
Fluxo de cliques: semiestruturado em tempo real
Dados externos: até o clima pode ser um fator para determinar a demanda (por exemplo, tornados ou furacões)
