Dashboard interativo de análise e previsão de vendas para apoio à tomada de decisão em uma indústria de biscoitos

Abstract

O presente trabalho apresenta uma análise do comportamento de vendas de uma indústria de biscoitos da cidade de Adamantina, utilizando técnicas de Ciências de Dados, Métodos de Séries Temporais, Business Intelligence(BI) e desenvolvimento de Dashboards Interativos. Partindo da necessidade de aprimorar o planejamento de produção, a gestão de estoque e o processo decisório, o estudo justifica-se pela alta competitividade do setor alimentício e pela importância da previsão de demanda como ferramenta estratégica. A metodologia utilizada baseia-se no processo KDD (Knowledge Discovery in Databases), percorrendo as etapas de seleção, limpeza, transformação, mineração e interpretação dos dados. Os dados utilizados foram extraídos do sistema interno da empresa, devidamente anonimizados conforme a LGPD (Lei geral de proteção de dados), e posteriormente tratados com Python, utilizando bibliotecas como Pandas para manipulação, Matplotlib e Plotly para visualização dos dados em gráfico. A análise exploratória permitiu identificar padrões de consumo, sazonalidade e os produtos mais relevantes do portfólio ativo. A aplicação do algoritmo Prophet permitiu capturar tendências e sazonalidades para prever a demanda futura, complementando análises como evolução mensal das vendas, desempenho por linha de produto, produtos mais vendidos, padrões regionais e sazonalidade semanal e anual, todas integradas a um dashboard interativo em Streamlit com filtragens dinâmicas. Os resultados revelaram picos de demanda, identificação de produtos estratégicos e regiões de maior impacto, apoiando decisões de produção e distribuição. Conclui-se que a integração entre Ciência de Dados, técnicas preditivas e dashboards interativos eleva significativamente a competitividade organizacional, ao proporcionar uma ferramenta visual robusta que aprimora o monitoramento contínuo e torna a tomada de decisões mais ágil, precisa e orientada por evidências. Essa abordagem demonstra alta aplicabilidade em diversos segmentos da indústria e evidencia o forte potencial do Business Intelligence aliado à modelagem preditiva como um suporte estratégico essencial para organizações modernas que buscam eficiência, inovação e vantagem competitiva sustentável.