Con el BI tradicional podemos tener un an\u00e1lisis descriptivo de la situaci\u00f3n con base en datos hist\u00f3ricos, y podemos dar respuesta a \u00bfQu\u00e9 es lo que ha pasado?, pero el siguiente paso para llegar a ser verdaderamente una compa\u00f1\u00eda data-driven pasa por incorporar t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis predictivo con Machine Learning.<\/p>\n
Este conjunto de procesos en donde se aplican diferentes t\u00e9cnicas para realizar predicciones sobre el futuro, bas\u00e1ndonos en datos pasados, nos lleva a pasar de tener una actitud reactiva -en la que muchas veces es tarde para actuar-, a tener una forma proactiva de trabajar, anticip\u00e1ndonos a eventos, tendencias y variaciones del mercado<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n Al implementarlo, la precisi\u00f3n de pron\u00f3stico puede aumentar m\u00e1s del 50%, incrementando la competitividad al mejorar la capacidad de toma de decisiones asertivas e inteligentes, apoyadas en datos hist\u00f3ricos que se prospectan a futuro considerando diferentes escenarios.<\/p>\n La tecnolog\u00eda disponible permite explorar grandes vol\u00famenes de datos en tiempo real y aplicar t\u00e9cnicas predictivas para mejorar nuestra precisi\u00f3n<\/strong> a la hora de estimar variables sensibles en una organizaci\u00f3n, como por ejemplo la demanda de mercado de nuestros productos.<\/p>\n Una pregunta habitual en los tiempos que corren es si es posible realizar estimaciones de demanda y\/o venta en tiempos de COVID-19<\/strong>. La respuesta es: casi siempre es posible (por supuesto hay excepciones). Capturando el efecto que ha producido en la variable a estimar el evento -en este caso el COVID-19- es viable generar un modelo que nos permita realizar una estimaci\u00f3n con una precisi\u00f3n aceptable. Tenemos casos actuales realizados, por ejemplo, para empresas del sector Retail, en donde el modelo fue capaz de predecir la venta con una precisi\u00f3n superior al 90%.<\/p>\n La inteligencia predictiva propuesta no pretende reemplazar las estimaciones realizadas por los expertos del negocio, sino funcionar como un complemento que acelere los procesos y haga un aporte a mejorar la precisi\u00f3n. En muchos casos el forecast predictivo act\u00faa como base (baseline) para que los responsables del negocio ajusten el pron\u00f3stico a partir del mismo. En productos maduros, con un comportamiento estable, es posible basarse puramente en las predicciones autom\u00e1ticas cuando el realizar ajustes manuales, uno a uno, no agrega ning\u00fan valor adicional.<\/p>\n Cuando la precisi\u00f3n del pron\u00f3stico de ventas no est\u00e1 dentro de rangos adecuados, no es aceptable el status-quo en el que nos dejan los procesos manuales basados en la manipulaci\u00f3n artesanal de datos y pron\u00f3sticos realizados en planillas de c\u00e1lculo. La tecnolog\u00eda disponible hoy nos permite hacer mejoras sustanciales en estos procesos con una inversi\u00f3n adecuada.<\/p>\n Las herramientas de anal\u00edtica avanzada pueden incidir positivamente sobre los planes cr\u00edticos de la organizaci\u00f3n como ser ingresos, asignaci\u00f3n de recursos y planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n.<\/p>\n Mejorar la precisi\u00f3n de nuestro pron\u00f3stico de ventas con inteligencia predictiva permite en industrias como la farmac\u00e9utica o el consumo masivo, reducir los niveles de stock -mejorando el uso del capital de trabajo- y evitar faltantes-impactando positivamente en el nivel de servicio- con lo cual los resultados positivos se trasladan a los indicadores de producci\u00f3n y a los financieros.<\/p>\nOptimizar los procesos de estimaci\u00f3n y mejorar la asignaci\u00f3n de recursos<\/h2>\n
Minimizar el riesgo comercial e incrementar los resultados<\/b><\/h3>\n
Anal\u00edtica avanzada: el ingrediente secreto en las empresas productivas y rentables<\/b><\/h3>\n