Conclusão

Januschowski e Kolassa (2019) fornecem uma classificação dos problemas de previsão alinhada às decisões que as empresas precisam tomar, incluindo decisões estratégicas, táticas e operacionais. Cada nível de decisão tem tarefas de previsão correspondentes.

Os problemas de previsão operacional e tática caracterizam-se por conter grandes quantidades de dados e normalmente exigem um alto grau de automação. Diferentes métodos de previsão atendem a esses problemas. Os métodos de previsão local normalmente funcionam bem para problemas de previsão estratégica, os métodos baseados em aprendizado profundo para problemas de previsão operacional e, para todos os outros, pode ser necessário experimentar um pouco. Embora este artigo tenha discutido problemas de previsão operacional, o Amazon Forecast não opina sobre os modelos que oferece e inclui modelos que atendem a problemas de previsão estratégica, operacional e tática.

O processo de resolução de problemas de previsão operacional pode ser dividido em etapas básicas, desde a coleta e preparação de dados até a construção e implantação do modelo. Em geral, é muito útil considerar isso como um processo iterativo em vez de linear. Por exemplo, à medida que os modelos e os casos de uso são melhor compreendidos, pode fazer sentido voltar à fase de coleta de dados. O desenvolvimento de modelos também é altamente iterativo por si só.

Um processo de desenvolvimento simplificado que leva um modelo de previsão à produção.