Profissionais das áreas de inteligência preditiva e inteligência de mercado, ao buscarem aprimorar suas projeções, frequentemente enfrentam uma questão estratégica: em qual estágio de maturidade em dados e processos a empresa realmente se encontra?
Esse diagnóstico é o ponto de partida que separa projetos bem-sucedidos daqueles que falham. Embora a empolgação com o uso de inteligência artificial seja crescente, iniciar essa jornada sem a fundação adequada resulta, muitas vezes, em investimentos caros, baixo retorno e desconfiança generalizada nos dados.
Neste artigo, apresentamos um modelo com quatro estágios de maturidade em dados para projeções de mercado e demanda, que pode ajudar sua organização a identificar seu nível atual e traçar os próximos passos com clareza e segurança.
Como é na prática:
A empresa opera de forma fragmentada. As informações estão espalhadas entre sistemas distintos, planilhas e setores, e a coleta de dados é feita de maneira manual, frequentemente em resposta a demandas urgentes. A confiança nos dados é baixa, e as decisões baseiam-se na intuição dos gestores.
Uso recomendado das projeções:
Aqui, as projeções têm caráter descritivo. Utiliza-se análise histórica para entender o passado, com projeções simples (ex.: crescimento linear em relação ao ano anterior).
Próximo passo:
Centralizar e padronizar os dados. A prioridade deve ser a criação de um repositório único e confiável com métricas bem definidas.
Como é na prática:
A empresa já conta com infraestrutura de dados, como data warehouse, e dashboards integrados. As decisões são respaldadas por análises, e a cultura organizacional começa a valorizar os dados.
Uso recomendado das projeções:
Modelos estatísticos clássicos passam a ser utilizados para prever tendências, com base em séries temporais e dados limpos. A previsibilidade melhora e permite um planejamento mais eficaz.
Próximo passo:
Enriquecer os dados com fontes externas: indicadores macroeconômicos, movimentações da concorrência, comportamento de consumo e tendências de mercado.
Como é na prática:
A empresa possui uma cultura orientada por dados e adota ferramentas e competências analíticas avançadas. A confiança nos dados internos e externos é alta, e equipes multidisciplinares trabalham com modelos preditivos.
Uso recomendado das projeções:
Modelos de machine learning são usados para prever a demanda com base nos principais drivers. As perguntas respondidas passam a ser: “O que vai acontecer?” e “Por que vai acontecer?”. A previsibilidade se torna um diferencial competitivo.
Próximo passo:
Automatizar os modelos e integrá-los aos sistemas operacionais da empresa, garantindo agilidade entre a previsão e a ação.
Como é na prática:
A inteligência preditiva está no centro das decisões. A organização não apenas prevê o futuro, mas toma decisões otimizadas para influenciá-lo de forma estratégica.
Uso recomendado das projeções:
O foco passa a ser prescritivo. A empresa utiliza modelos para recomendar ações: o preço ideal, o mix de produtos mais eficiente ou a alocação ótima de recursos. As decisões tornam-se automatizadas e continuamente ajustadas.
Próximo passo:
Fomentar a inovação constante: testar novas fontes de dados, adotar técnicas avançadas como deep learning e criar uma cultura de experimentação orientada por resultados.
Alinhar a ambição da empresa à sua realidade de maturidade em dados é um exercício essencial de inteligência estratégica. Avançar de forma consistente nesse caminho requer método, conhecimento técnico e, muitas vezes, o apoio de parceiros experientes.
A 4intelligence está preparada para guiar empresas em todos os estágios dessa jornada — do diagnóstico inicial à aplicação de modelos de inteligência artificial de ponta. Combinamos tecnologia, dados e expertise para transformar previsões em vantagem competitiva.
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