Mirar hacia atrás para impulsar el futuro. Analítica Avanzada y Previsión de Demanda

Abstract

Anticipar correctamente la demanda de nuestros productos o servicios constituye, sin lugar a dudas, un importante ingrediente para la competitividad. Contar con previsiones de nuestra demanda nos ayuda a tomar decisiones sobre acciones relacionadas con inventario, distribución, gestión de categorías, inversión en tienda,publicidad, promociones, etc. Toda empresa requiere hacer previsiones de sus ventas, no es una necesidad nueva, por ello existen innumerables herramientas que ofrecen hacer esas previsiones casi automáticamente. Hoy, que vivimos la cultura del big data, que estamos inmersos en la transformación digital de todas las organizaciones y que cada día hablamos de la democratización del aprendizaje automático ( machine learning ) y la inteligencia artificial, todos los focos de atención parecen estar orientados a la explotación de datos y a las decisiones en tiempo real. ¿Qué ha pasado entonces con el impacto de este contexto sobre las antiguas necesidades de las empresas?¿Hemos mejorado significativamente los sistemas de previsión de demanda?¿Cómo? Más aún, ¿podemos decir que gracias a la tecnología, hoy disponemos de mejores previsiones?¿Cuánto? En este documento compartimos algunas reflexiones sobre el estado del arte de la tecnología analítica que está al servicio de la previsión de demanda y, sobre todo, ponemos énfasis en tres aspectos que debemos tener en cuenta a la hora de seleccionar y utilizar los sistemas predictivos: datos de calidad, resultados explicados y uso del conocimiento de negocio. Aspectos clave desde la perspectiva empresarial que, sin lugar a dudas, señalan el (camino) futuro de las decisiones informadas basadas en la ciencia de datos.