Prevision de datos - 4 modelos comunes para empresas
Introduccion a la prediccion de datos
No se trata de cuantos datos recopila una empresa. Se trata de como utilizan los datos para agregar valor a sus operaciones.
Con la prevision de datos, las empresas pueden estimar las ventas futuras y la demanda de los clientes para optimizar la asignacion de recursos y la eficiencia operativa. Como resultado, los propietarios pueden ahorrar costos innecesarios de inventario, mano de obra y gastos generales.
4 tipos comunes de pronosticos de datos
Existen varios metodos que las empresas pueden utilizar para realizar pronosticos de datos. Dependiendo de la tecnica, las empresas pueden mejorar activamente su servicio al cliente, inteligencia de negocios , y procesos internos. Por lo tanto, los propietarios deben revisar los cuatro modelos de prediccion de datos mas comunes para determinar cual de ellos satisface mejor sus necesidades.
El modelo de prevision de la serie de tiempos
El modelo de series temporales utiliza datos historicos para definir patrones significativos, lo que garantiza una prevision confiable. Esto permite a las empresas identificar dependencias y como evolucionan las relaciones con el tiempo. Con ayudas visuales, como graficos de lineas, los propietarios pueden ver como las tendencias afectan a su empresa.
El modelo de series temporales comprende siete pasos que utilizan datos analiticos para estimar los resultados futuros. Los gerentes pueden realizar estos pasos en una hoja de calculo digital o en un sistema de gestion automatizado.
1. Ensamblar los datos basados en tiempo (series de tiempo y valores)
2. Introducir la informacion basada en el tiempo en una columna de una hoja de calculo
3. Insertar los datos restantes en la siguiente columna
4. Resaltar los datos relevantes
5. Haga clic en la opcion de prevision
6. Rellenar un grafico de lineas o barras (dependiendo del tipo de datos)
7. Seleccione la fecha de finalizacion
El modelo econometrico
El modelo econometrico atiende a empresas en el campo de la economia y requiere previsiones de oferta y demanda. Esta tecnica utiliza datos mas complejos para crear modelos estadisticos y desarrollar pronosticos. El modelo econometrico en si es bastante basico, que consta de ocho etapas.
1. Diferenciar las variables dependientes e independientes
2. Formular una hipotesis
3. Recopilar conjuntos de datos en tres categorias- X, Y y Z
4. Trazar los puntos de datos en un grafico para identificar anomalias
5. Definir la relacion entre variables
6. Formular algoritmos basados en las transformaciones
7. Definir las variables de impacto que tienen entre si
8. Agregar otro grupo para variables que requieran analisis adicionales
El modelo de prevision judicial
El pronostico critico incluye varios modelos, cada uno utilizando datos subjetivos e intuitivos. Esto resulta util cuando no hay informacion en la que basar predicciones, como lanzamientos de nuevos productos. Las startups y las empresas que se enfrentan a condiciones inciertas del mercado deberian considerar el uso de modelos de prediccion de juicio. Sin embargo, los propietarios deben considerar las principales caracteristicas de los modelos de juicio.
- Toma un enfoque obstinado
- Asume diferentes variables
- Tiene limitaciones severas
- La precision mejora con los nuevos datos
Las organizaciones utilizan principalmente este modelo para proyectos de investigacion y desarrollo que no tienen informacion previa. Para recopilar datos, las empresas pueden mantener grupos focales, generar retroalimentacion de expertos y lanzar encuestas para mejorar sus conocimientos.
El modelo Delphi
El modelo Delphi basa sus predicciones en la informacion que proporciona un panel de expertos. Esta tecnica supone que la informacion que ofrece un grupo de expertos es mas impactante que un individuo. En otras palabras, el modelo Delphi se basa en el poder de los numeros. Para generar mas datos, algunas organizaciones incluso realizan multiples rondas de este modelo.
Los gerentes suelen hacer a los expertos una serie de preguntas e identificar la respuesta mas comun. A continuacion, transfieren esta respuesta a su modelo predictivo para generar mas informacion. Las organizaciones pueden repetir este proceso para revisar y mejorar sus estimaciones. Sin embargo, la parte mas critica de esta estrategia es elegir el panel de expertos adecuado. Los gerentes deben asegurarse de que cada individuo sea imparcial y tenga la experiencia adecuada.
Metodos de pronosticos de datos de inteligencia artificial
Muchas soluciones de pronostico de datos utilizan tecnologia de aprendizaje automatico e inteligencia artificial (IA) para mejorar la precision de sus pronosticos. La IA desarrolla algoritmos sofisticados para predecir resultados futuros y aprender de los datos en tiempo real. Las empresas y los clientes se encuentran con tecnologia de IA cuando ven recomendaciones de productos, resultados de motores de busqueda y pronosticos de ventas.
Recomendaciones de productos y contenido
Muchas empresas en linea, como Amazon, utilizan la IA para realizar un seguimiento de los patrones de compra de los clientes y predecir su comportamiento. En funcion de las compras anteriores del consumidor, la IA puede estimar cuando comprara a continuacion y el tipo de producto. Asi es como los minoristas en linea pueden generar una pestana de recomendacion de productos y promover compras de impulso.
Las empresas pueden incluso llevar esta tecnologia un paso mas alla mediante el desarrollo de perfiles de clientes y el analisis demografico. Esto permite a los equipos de marketing mejorar sus promociones y campanas de destino. Los minoristas que tienen programas de fidelizacion pueden utilizar esta informacion para automatizar los correos electronicos de marketing.
Precision del motor de busqueda
La IA es como Google, Bing y otros motores de busqueda pueden rellenar resultados relevantes para busquedas de usuarios. Cuantos mas usuarios busquen en los sitios, mejor seran capaces de finetune su pagina de optimizacion. Ahora, los minoristas utilizan la misma tecnica para mejorar las busquedas de productos en linea.
Analisis predictivo
La analitica predictiva tambien utiliza IA para estimar la oferta y la demanda futuras, de modo que las empresas puedan optimizar la gestion de su inventario. De lo contrario, las empresas siguen desconociendo las tendencias de los mercados emergentes y las preferencias de los clientes. Esto podria dar lugar a un exceso de existencias e insuficientemente existencias, lo que reduciria significativamente la rentabilidad.
Con el analisis predictivo, las organizaciones pueden reducir o aumentar las ordenes de compra para maximizar las ventas y los margenes de beneficio. Esto da a los minoristas y restaurantes una ventaja competitiva significativa sobre otros que no tienen esta capacidad. Los propietarios pueden incluso usar esta tecnologia para predecir las necesidades de personal para evitar que un evento sea insuficiente o excesivo.
7 pasos para una gestion eficaz de la integracion de proyectos
Como crear un inventario de datos - 5 pasos
Como crear una estrategia de seguridad cibernetica - 4 pasos
Como crear una estrategia de gestion de datos en 5 pasos
