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# Planejamento de Demanda
A tabela a seguir lista as entidades e colunas de dados usadas pelo Planejamento da Demanda.
**Como ler as tabelas:**
+ **Obrigatório** — As colunas nessa entidade de dados são obrigatórias para executar uma previsão de demanda sem falhas.
+ **Obrigatório condicionalmente** — As colunas nessa entidade de dados são obrigatórias dependendo das configurações definidas nas configurações do plano de demanda. Para obter mais informações, consulte [Gerenciar configurações do Plano de Demanda](settings.md).
+ **Recomendado para a qualidade da previsão** — As colunas nessa entidade de dados são necessárias para a qualidade da previsão.
+ **Opcional** — O nome da coluna é opcional. Para uma saída de recursos aprimorada, é recomendável adicionar o nome da coluna com valores.
# Pré-requisitos antes de fazer o upload do seu conjunto de dados
Para gerar uma previsão com sucesso, certifique-se de que seu conjunto de dados esteja de acordo com o seguinte.
+ Pelo menos um *product\$1id* tem um histórico de vendas de pelo menos quatro vezes o horizonte temporal previsto fornecido no conjunto de dados *outbound\$1order\$1line*. Por exemplo, se o horizonte temporal de previsão for 26 semanas, o requisito mínimo de dados do pedido será 26\$14 = 104 semanas.
+ O *ID do produto* na entidade de dados do produto não deve conter dados incompletos (sequência de caracteres nula ou vazia) ou duplicados.
+ Todas as colunas adicionais selecionadas para granularidade na configuração de previsão (que são *condicionalmente obrigatórias* ') não contêm dados incompletos (sequência de caracteres nula ou vazia).
+ O *ID* da coluna em todas as entidades de dados (por exemplo, product\$1id, site\$1id, ship\$1from\$1site\$1id) não contém caracteres especiais, como asterisco (\$1) e aspas duplas (” “).
+ A *order\$1date não contém uma data* inválida. Por exemplo, 29/02/2023, ou seja, 29 de fevereiro de 2023, só é válido em um ano bissexto.
Para melhorar a precisão da previsão, o Planejamento de Demanda recomenda enfaticamente o seguinte.
+ Faça upload de dois a três anos do histórico da linha de pedidos de saída como entrada para gerar uma previsão precisa. Essa duração permite que os modelos de previsão capturem seus ciclos de negócios e garantam uma previsão mais robusta e confiável.
+ *Para melhorar a precisão da previsão, também é recomendável incluir atributos do produto, como *marca*, *cor*, *product\$1group\$1id, product\$1introduction\$1day e discontinue\$1day* *na entidade de dados* do produto.*
+ Você pode fornecer informações adicionais sobre os fatores de demanda por meio da entidade de dados *supplementary\$1time\$1series*. Observe que somente valores numéricos são suportados.
+ Você fornece um mapeamento alternativo do produto quando tem produtos similares ou uma versão anterior de um novo produto.
+ Remova qualquer evento não recorrente ou único, como COVID, antes de fazer o upload dos dados históricos de vendas.
# Exemplo de mapeamento de dados para atendimento
Abaixo está um exemplo para mapear as vendas físicas ou on-line para o conjunto de dados da linha de pedidos de saída e otimizar a configuração histórica da demanda. Use este exemplo para estruturar seus dados para uma previsão precisa. Analise as configurações neste exemplo para garantir que seus modelos de previsão capturem os diferentes cenários de atendimento.
**nota**
Se os campos de dados *ship\$1from\$1site\$1id*, *ship\$1to\$1site\$1id* e *channel\$1id* estiverem selecionados para a granularidade da previsão, verifique se eles têm valores ou insira *NULL* como valor. A previsão falhará se os campos estiverem em branco.
| Campo de dados | Descrição | Cenário 1 — Vendas na loja (POS) | Cenário 2 — Demanda de comércio eletrônico atendida pela loja | Cenário 3 — Demanda de comércio eletrônico atendida pelo centro de atendimento on-line (direto ao cliente) |
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| ship\$1from\$1site\$1id | Local no qual o inventário é gerenciado | ID da loja | ID da loja | ID do centro de distribuição |
| ship\$1to\$1site\$1id | Site que recebeu o pedido | Insira NULL para evitar falhas na previsão | País, região, estado ou CEP — conforme aplicável | ID da loja externa do varejista ou país, região, estado ou CEP — conforme aplicável |
| channel\$1id | Mapeie como um item é vendido | Tijolo e argamassa | E-commerce | E-commerce |
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/aws-supply-chain/latest/userguide/required_entities.html)