Pipeline Data-Driven para Previsão de Preços Agrícolas: Uma Abordagem de Engenharia de Dados para o Agronegócio Brasileiro - Ferreira, Karla C.; Coelho, Alessandra Martins; Lamas, João Paulo Campolina (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd_estendido.2026.249610, 2026)
Esta pesquisa investiga o papel da engenharia de dados na previsão do preço da arroba do boi gordo no Brasil, considerando a integração de múltiplas fontes, como dados de mercado, indicadores macroeconômicos e variáveis climáticas. A abordagem envolve a construção de atributos derivados e a avaliação de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina sob validação temporal do tipo walk-forward. Os resultados mostram que o desempenho varia conforme o horizonte de previsão, com erros inferiores a 2% a curto prazo e ganhos expressivos em relação a baselines tradicionais. Os achados indicam que a qualidade do pipeline de dados exerce influência decisiva no desempenho preditivo.