Uso de la business intelligence en la previsión de demanda
Dados los grandes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas invierten cada vez más en análisis avanzados para ponerse por delante de sus competidores y mejorar sus resultados. Una de estas nuevas áreas se denomina análisis predictivo y permite a las empresas extraer información de datos existentes para determinar patrones de compra y predecir tendencias futuras.
Mediante una combinación de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, el análisis predictivo identifica la probabilidad de resultados futuros a partir del pasado. Esta tecnología se utiliza en todos los sectores, desde la banca hasta el comercio minorista, con el fin de determinar las respuestas o compras de los clientes, predecir necesidades de inventario, gestionar recursos e incluso detectar fraudes.
Aunque lleva varias décadas entre nosotros, el análisis predictivo está cada vez más extendido gracias al creciente volumen de datos y a un software accesible capaz de transformarlos. En esta publicación del blog hablaremos sobre el papel de la business intelligence en la previsión de demanda, un área del análisis predictivo que se centra en la demanda de los clientes. Explicaremos qué es, cómo funciona y cómo se puede empezar a utilizar mediante el software de business intelligence.
¿Qué es la previsión de demanda?
La previsión de demanda es un área del análisis predictivo que se conoce, principalmente, por comprender la demanda de bienes y servicios por parte de los consumidores. A partir del análisis de los datos históricos y las condiciones presentes del mercado, determina la demanda estimada para el futuro y establece el nivel de preparación en cuanto a suministros que se necesita para satisfacerla.
Aunque no es una ciencia exacta, la previsión de demanda tiene un papel esencial en la planificación de la producción y la gestión de la cadena de suministro. La previsión de demanda da como resultado la toma de decisiones estratégicas y a largo plazo que afectan a todos los niveles de la empresa, desde la elaboración de presupuestos hasta el gasto de capital y la planificación financiera, de capacidad, y de ventas y marketing.
¿Por qué utilizar la previsión de demanda?
Como componente esencial en la planificación de la cadena de suministro, fabricantes, distribuidores y minoristas utilizan la previsión de demanda para comprender mejor sus operaciones y tomar decisiones informadas y rentables sobre precios, nivel de inventario, optimización de recursos, etcétera.
Aquí tiene algunas razones importantes por las que la planificación de demanda es crucial hoy en día para el éxito de la cadena de suministro:
- Mayor satisfacción del cliente (se le proporcionan los productos que quiere en el momento en el que los quiere)
- Optimización del inventario para reducir la falta o el exceso de existencias
- Plazo de entrega de pedidos corto
- Programación eficaz de las materias brutas y la mano de obra en la producción
- Mayor capacidad de planificación y asignación de recursos
- Mejora de la planificación de la distribución y la logística
- Planificación eficaz de precios y promociones
Uso de la previsión de demanda con la business intelligence
La previsión de demanda depende de los datos. Si existe algún problema con los datos que utiliza, los cálculos y su implementación resultarán en una estimación errónea de la demanda, ya sea por exceso o por defecto, lo que se traducirá en un montón de clientes insatisfechos o en un exceso de producto. Para comprender la demanda y predecir con precisión el suministro, la mayoría de las empresas adopta una solución de business intelligence que ayude a preparar los datos, consolidarlos, analizarlos y presentarlos mediante informes.
El software de BI está diseñado para recopilar, unificar, ordenar, etiquetar, analizar y presentar vastas cantidades de datos. Estas son las cuatro grandes áreas en las que la BI puede ayudarlo a empezar a realizar previsiones de demanda precisas:
- Preparación de los datos
La mayoría de las empresas no se toma el tiempo para limpiar, validar y auditar sus datos con regularidad. Como resultado, aproximadamente un 40 % de los datos empresariales es impreciso, está incompleto o no está disponible (Gartner). El software de BI sirve para organizar y controlar los datos mediante una única solución, de modo que cree sus análisis a partir de información precisa. Obtenga información sobre la gestión de datos maestros aquí. - Consolidación de los datos
Un data warehouse puede ayudarlo a recopilar datos empresariales de múltiples fuentes y a utilizarlos en la creación de informes y análisis precisos. La BI combinada con data warehouses correlaciona mejor los datos de sistemas dispares y proporciona una mejor comprensión de la cadena de suministro, las ventas, la situación financiera, etcétera. Obtenga información sobre data warehouses aquí. - Análisis de datos
El software de BI está diseñado para realizar análisis y cálculos complejos con grandes conjuntos de datos. Establecer un sistema de registro que incluya datos históricos y múltiples fuentes garantiza que todos utilicen una misma versión de la verdad para elaborar sus informes. Vea una demostración de Jet Analytics, nuestra solución de BI y creación de informes empresariales, aquí. - Creación de informes
El software de BI le proporciona una única visión del rendimiento, con cuadros de mando e informes predefinidos que permiten compartir y difundir información en tiempo real de forma rápida y a petición. De este modo, mejoran tanto la planificación como la colaboración con los proveedores.
Comprenda mejor cómo puede potenciar la calidad de sus datos y prepararlos para lograr una previsión de la demanda precisa. En Jet Global podemos ayudarlo a evaluar sus sistemas actuales y mostrarle cómo la business intelligence puede convertirse en la base de los datos de su empresa. Para obtener más información, póngase en contacto con nuestro equipo o lea algunos de los recursos relacionados.
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- De la IA a la BI: Misunderstood Applications of Business Intelligence (Aplicaciones poco comprendidas de la business intelligence) (en inglés)
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