Mirar al futuro con modelos de previsión

de | 11 diciembre 2020 | Conceptos básicos

Los que ya saben hoy lo que sus clientes comprarán mañana tienen una clara ventaja. Los análisis de la ciencia de datos hacen posibles estas previsiones mediante modelos de predicción. Uno de los supuestos básicos es que cuanto más se sabe sobre el comportamiento pasado, con más precisión se pueden hacer afirmaciones sobre acontecimientos futuros. Aunque estas previsiones no son más que escenarios posibles con una cierta probabilidad, si se basan en datos significativos, la calidad de las decisiones basadas en ellas puede mejorar considerablemente.

En pocas palabras, incluso las previsiones meteorológicas pueden utilizarse para optimizar los beneficios: Si se espera un fin de semana soleado, un productor de hielo producirá más hielo para satisfacer la demanda prevista. El tiempo también afecta a otras industrias, como la ingeniería civil.

Lea también nuestro artículo del blog en el que analizamos la Impacto de la inteligencia artificial en las previsiones de ventas emplear.

La situación es muy similar en el caso de las previsiones sobre la evolución de los precios de las acciones, los precios de las semillas, los alimentos o el petróleo en el mercado mundial, que repercuten en la agricultura, la industria o el sector público. Para obtener una base de cálculo basada en datos, los modelos de previsión se basan en datos de empresas, datos del Gestión de las relaciones con los clientesdatos de máquinas o datos de transacciones.

Modelos de previsión: funcionamiento básico

El objetivo es, Evaluar mejor y con mayor antelación los acontecimientos futuros que la competencia. Especialmente en un entorno empresarial cada vez más complejo, estos conocimientos son una ventaja decisiva.

El funcionamiento básico de los modelos de previsión es siempre similar. Tras la clarificación básica de la cuestión en la empresa (procesos empresariales), suelen sucederse tres pasos esenciales: la recopilación y el análisis de los datos (elaboración de informes/análisis), la comparación con los datos del estado real actual (seguimiento) y, por último, la previsión de la posible evolución futura (Análisis predictivo).

Análisis predictivo en el modelo
© predictiveanalyticstoday.com

Los modelos de previsión suelen basarse en tres pasos principales:

  1. Informes/Análisis
  2. Supervisión
  3. Análisis predictivo.

En esencia, se trata de encontrar patrones en conjuntos predeterminados de datos que permitan comprender mejor los acontecimientos pasados o el comportamiento anterior de los clientes. A continuación, estos conocimientos se utilizan como base para simular comportamientos futuros.

Cuanto más diferenciado sea un modelo de previsión, más precisas serán sus predicciones. Por eso es importante Medir tantos datos relevantes como sea posible e integrarlos en el modelo de previsión. Para obtener previsiones fiables, no siempre es crucial evaluar tantos datos como sea posible: más datos no significa automáticamente mejor calidad de la previsión.

Dificultades en la interpretación de los modelos de previsión

Cuando se utilizan modelos de previsión, hay que tener clara una cosa: a veces las previsiones pueden no ser exactas. factores imprevistos o difíciles de medir provocar un acontecimiento inesperado, el mejor modelo de previsión no servirá de nada.

En un contexto empresarial, sin embargo, sigue teniendo sentido confiar en los modelos de previsión. Son superiores a las decisiones basadas en suposiciones heurísticas, corazonadas o intuición. Aunque las previsiones no puedan ser correctas al cien por cien, cumplen el propósito de salvaguardar las propias decisiones. Especialmente en la venta al por menor, merece la pena comparar los niveles de material y existencias con el Prognosis parcial de la demanda y gestionar la logística de forma rentable.

Aprendizaje automático para mejorar los modelos de previsión

Para obtener previsiones significativas y realistas, los modelos de previsión deben revisarse periódicamente y, en caso necesario, ampliarse o adaptarse. Hoy en día, los modelos de previsión son capaces de aprender gracias a los avances del aprendizaje automático. De este modo, es posible identificar y regular determinadas influencias perturbadoras e incertidumbres del sistema. Cuanto más tiempo se desarrolle y adquiera experiencia un modelo de previsión, mejor será.

Un común La fuente de error es la base de datos sí mismo. Por muy buenos que sean los modelos de previsión, si la base de datos no es correcta, las predicciones tampoco lo serán.

Un problema actual que pone de manifiesto esta conexión son los llamados bots sociales. Estos programas inteligentes actúan en los medios sociales como si fueran usuarios humanos. Como resultado, falsifican los datos de los medios sociales hasta tal punto que las predicciones basadas en el análisis del comportamiento en los medios sociales no se ajustan a la realidad. Por tanto, producir y garantizar una alta calidad y validez de los datos puede ser de gran importancia a la hora de hacer predicciones.

En las empresas que trabajan orientadas al cliente y al mercado, es fundamental tener una buena imagen del statu quo y de la evolución futura del mercado. Aunque el futuro no pueda predecirse con exactitud, a menudo es una ventaja decisiva poder evaluar la evolución futura mejor que los competidores.

Los modelos de previsión también son un instrumento importante a la hora de adaptar productos, ofertas y servicios en función de las tendencias y los deseos de los clientes. Los modelos de previsión pueden utilizarse en una gran variedad de sectores y ámbitos empresariales.

En departamentos individuales como compras, almacenes y logística, pero también hasta las plantas ejecutivas, los conocimientos de pronóstico pueden ser Mejorar las decisiones y optimizar los procesos.

Bien mirado, los modelos de previsión no tienen mucho que ver con mirar en una bola de cristal. Más bien son herramientas que ofrecen múltiples ventajas. Pueden utilizarse para reducir u optimizar inventarios, mejoran toda la cadena de suministro, ofrecen más seguridad a los responsables de la toma de decisiones gracias a fundamentos basados en datos o aseguran ventajas competitivas porque las tendencias se reconocen en una fase temprana.

Autor:inside

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