Inteligência competitiva e modelos de séries temporais para previsão de consumo : o estudo de uma empresa do setor metalúrgico - Espíndola, André Mauro Santos de (My University, 2014)
The world has been in a continuous and rapid process of transformation which involves all the areas of knowledge. It is possible to assert that the speed of this process has a direct relationship with the fast changes in the technological area. These changes have influenced the global relationships even more; modifying the commercial trades and making companies rethink their competitive actions. In this field, knowledge takes on a new role giving more importance to the amount of data and information to the detriment of land, labor and capital. These changes and the importance given to information make companies establish new positions in order to identify signs that anticipate events. Obtaining, extracting and transforming information into useful knowledge to help in the final decision is a challenge. Thus the purpose of this study is determine a model of consumption anticipation to analyze the process of competitive intelligence in a Metallurgy Company located in the state of Rio Grande do Sul. To develop the study the themes Big Data, Data Mining, Demand Prediction and Competitive Intelligence were used aiming to answer the question: Which model to anticipate consumption for iron can be used to analyze information in the process of competitive intelligence? For the study, internal and external data were analyzed to identify the relation between the company iron consumption and the economic variables, which were used in the demand anticipation afterwards. Two models were identified, beeing one of them univariate and having no intervention through Box and Jenkins methodology. The second model had a transfer function. Both of them demonstrated good capability in describing historical series of iron consumption, however the univariate model has demonstrated better results in the capability of anticipation.
O mundo vive um contínuo e acelerado processo de transformação que envolve todas as áreas do conhecimento. É possível afirmar que a velocidade desse processo tem uma relação direta com a rapidez em que ocorrem as mudanças na área tecnológica. Estas mudanças têm tornado cada vez mais as relações globalizadas, modificado as transações comercias e fazendo com que as empresas repensem as formas de competir. Nesse contexto, o conhecimento assume, a partir do volume de dados e informações, um papel de novo insumo, muitas vezes com maior importância que o trabalho, capital e a terra. Essas mudanças e a importância da informação fazem com que as empresas busquem um novo posicionamento, procurando identificar no ambiente externo sinais que possam indicar eventos futuros. O grande desafio das empresas passa pela obtenção de dados, extração da informação e transformação dessa em conhecimento útil para a tomada de decisão. Nessa conjuntura este estudo teve como objetivo identificar qual o modelo de previsão de consumo para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva em uma empresa do setor metalúrgico localizada no estado do Rio Grande do Sul. No desenvolvimento do estudo foram utilizados os temas Big Data, Data Mining, Previsão de Demanda e Inteligência Competitiva com a finalidade de responder à seguinte questão: Qual o modelo de previsão de consumo de aço que pode ser usado para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva? Na realização do estudo foram analisados dados internos e externos a empresa na busca pela identificação de correlação entre o consumo de aço da empresa e variáveis econômicas que posteriormente foram utilizadas na identificação do modelo de previsão de consumo. Foram identificados dois modelos, um univariado sem intervenção através da metodologia de Box e Jenkins, o segundo modelo foi um modelo de previsão com Função de Transferência. Os dois modelos apresentaram uma boa capacidade de descrever a série histórica do consumo de aço, mas o modelo univariado apresentou melhores resultados na capacidade de previsão.
Keywords: Inteligência competitiva (Administração); Big data; Tecnologia da informação; Metalúrgica - Rio Grande do Sul - Estudo de casos; Steel; Competitive intelligence