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RELCASI

DOI

10.17705/1relc.00103

Abstract

Accurate sales forecasting challenges small and medium-sized enterprises. This study investigates the difficulties of demand forecasting in the fashion industry, particularly the shortcomings of traditional methods for predicting short-lived products. A machine learning model utilizing XGBoost is compared to a conventional moving average model to enhance sales predictions for a medium-sized Brazilian clothing company. The findings indicate while XGBoost effectively reduces errors and adapts better to changing market conditions, the moving average method performs well under stable conditions. The research recommends integrating multiple forecasting methods to improve accuracy and support strategic decision-making and supply chain management in dynamic market environments.

Este estudio analiza las dimensiones que influyen en la adopción de la computación en la nube en las organizaciones, basándose en la teoría de Albertin y Albertin (2009). Se utiliza un enfoque cualitativo y entrevistas a 10 gerentes de TI de pequeñas y medianas empresas. Un análisis, realizado mediante la técnica de Bardin (2011) con el apoyo de Atlas.TI®, reveló que la escasez de profesionales, la flexibilidad y la facilidad de uso son factores decisivos. También se observaron cambios en las responsabilidades administrativas y de gobernanza. Entre los beneficios, destacan la agilidad, la eficiencia y la reducción de costos en inversiones, personal y mantenimiento de infraestructura.

Este estudo analisa as dimensões que influenciam a adoção da Cloud Computing nas organizações, com base na teoria de Albertin e Albertin (2009). Utiliza abordagem qualitativa e entrevistas com 10 gestores de TI de pequenas e médias empresas. Uma análise, realizada pela técnica de Bardin (2011) com apoio do Atlas.TI®, revelou que a carência de profissionais, a flexibilidade e a facilidade de uso são fatores decisivos. Observar mudanças nas responsabilidades de administração e governança. Entre os benefícios, destacam-se a agilidade, a eficiência e a redução de custos em investimentos, profissionais e manutenção de infraestrutura.

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