Um estudo sobre tecnologia orientada a dados nas empresas: uma aplicação em um caso real sobre segmentação de análise de preços de venda de gás liquefeito de petróleo baseada em modelos de machine learning suportados por um data lakehouse - Gamba, Walter Pelissari (2024)
Objetivo: O presente trabalho teve como objetivo evidenciar um processo técnico decisório que pode ser usado para gestão e decisão de preços, usando tecnologia para análise e testes com ferramentas de Machine Learning em bases de dados de preços praticados por Revendedores de botijões de 13kg de GLP (Gás Liquefeito de Petróleo) ao consumidor final, oriundos de uma pesquisa gerada pela ANP (Agência Nacional de Petróleo), mesclando os dados com informações disponíveis no IBGE dos municípios citados na pesquisa. Metodologia/Abordagem: O trabalho tem natureza aplicada e intervencionista, com uma abordagem quantitativa, baseado no conceito do CAR (Canonical Action Research). Resultados: Foram realizados testes com os dados usando técnicas de Machine Learning, sendo 5 testes com algoritmos de clusterização e 1 teste com decision tree. Os resultados mostraram que, dadas diversas dimensões do banco de dados coletado, algumas dessas dimensões se mostraram relevantes para o resultado dos testes, sendo (i) volume de botijões consumidos, (ii) PIB per capita por Município e a (III) classe de revenda (capacidade de armazenagem de botijões dos revendedores). No teste de decision tree, principalmente a dimensão preço do produtor (preço que o produtor pratica na média em determinada UF) se mostrou relevante. Implicações práticas: O processo técnico decisório descrito nesse trabalho pode ser aplicado em decisões de segmentação de preços, mesmo em produtos diferentes, desde que o passo a passo seja seguido e sejam replicados os testes com os parâmetros utilizados. Originalidade: A base de dados de preços ao consumidor final utilizada foi mesclada com de volumes consumidos, de capacidade de armazenagem das revendas e de dados socioeconômicos dos Municípios publicados pelo IBGE. Não há registros em trabalhos acadêmicos de testes feitos com essas dimensões de dados. Contribuições: Foram encontrados nos testes de clusterização e arvore de decisão dimensões relevantes na base de dados, além disso o trabalho fez uma revisão de literatura da evolução dos processos de dados, passando desde os bancos relacionais até chegar em modernas técnicas de Machine Learning usando Big Data, já que a tecnologia de dados foi utilizada nos testes. Limitações da pesquisa: Os testes realizados foram feitos com dados de preços de um produto, o que limita uma generalização, apesar das especificidades desse produto: ser um energético usado majoritariamente para cocção de alimentos e que chega em praticamente todos os municípios do pais; a pesquisa da ANP apesar de muito abrangente não capta todos os Municípios brasileiros.