El concepto de Big Data ha ganado relevancia a medida que crece la conciencia sobre el valor estratégico de los datos para la toma de decisiones informadas.
El termino Big Data, desde una perspectiva teórica, afirma que los datos masivos «son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad que exigen formas innovadoras y rentables de procesamiento de información que permiten una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos». (Gartner)
A partir de esta definición, y enfocándonos en la importancia de los datos masivos para la predicción de la demanda, debemos centrarnos en dos conceptos clave:
- Gran volumen
- Gran variedad
La clave del Big Data
¿Crees que es más fácil predecir las ventas futuras con un año de datos o con diez?
¿Es más preciso si solo conocemos cuántos artículos vendemos por semana o si registramos cada minuto en que los clientes hacen sus pedidos?
Al responder estas preguntas, queda claro por qué el Big Data es una herramienta poderosa para la toma de decisiones.
Sin embargo, disponer de grandes volúmenes y variedad de datos no es suficiente para aprovechar su verdadero potencial. La clave está en saber cómo utilizarlos estratégicamente para optimizar las predicciones de demanda y mejorar la planificación del negocio.
El aliado del Big Data: La Inteligencia Artificial
Los datos masivos son la gasolina para alimentar un Ferrari. El coche es la inteligencia artificial. A través del aprendizaje automático (link al artículo anterior) podemos construir modelos de predicción de la demanda que superan con creces los métodos estadísticos y matemáticos tradicionales.
Hay dos aspectos principales a destacar y ventajas evidentes:
- Capacidad de Manejo de Volúmenes de Datos: Las metodologías tradicionales no pueden gestionar la magnitud de datos que ofrece el Big Data. Para aprovechar al máximo la vasta cantidad de información generada a diario, es fundamental implementar sistemas avanzados de aprendizaje automático que puedan procesar y analizar estos datos de manera efectiva.
- Escalabilidad de la Combinación Big Data e IA: La sinergia entre Big Data e inteligencia artificial es altamente escalable. Esto permite la creación de sistemas automáticos de predicción que mejoran de forma continua a medida que se alimentan con más datos, optimizando así su rendimiento y precisión con el tiempo.
Lo verdaderamente importante es el resultado
Toda innovación sin aplicación practica y tangible no tendrá gran éxito. Por lo tanto, lo que más nos interesa es el impacto que tiene esto en la vida real.
Un caso muy interesante es el de Coca Cola, que impulsó su predicción de la demanda gracias al uso del Big Data. El nivel de acierto del gigante de bebidas azucarades antes de la implementación de la inteligencia artificial era de un 70% (un valor elevado comparado con los estándares del sector que mediamente no superan el 50%). Gracias a sus datos y la IA, logró aumentar su precisión hasta un 90% de acierto, generando reducciones importantes en los costes de inventarios y garantizando las ventas y la disponibilidad del producto para sus consumidores.
¿Y si no tenemos grandes volúmenes de datos y gran variedad no podemos generar buenas predicciones de la demanda?
Afortunadamente, la respuesta es un rotundo NO. Podemos mejorar considerablemente la precisión de nuestro forecast empezando a utilizar los datos que tenemos a disposición.
El punto de partida para empezar a emplear analítica avanzada basada en aprendizaje automático (machine learning) para mejorar tus predicciones de demanda y optimizar tus inventarios son los mismos datos que utilizas actualmente: los datos de las ventas.
A partir de esta información, podrás obtener predicciones que, como en el caso de Coca Cola, se acercan al 90% de precisión.
Conclusiones
El Big Data desempeña un papel fundamental en la calidad de los modelos de inteligencia artificial para optimizar las predicciones de ventas. Sin embargo, más allá del volumen o la variedad de los datos, lo realmente importante es reconocer su enorme potencial para tomar mejores decisiones y mejorar los resultados. La clave está en comenzar a utilizarlos estratégicamente.
