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Fundamentos de datos e IA

¿Qué es la previsión de la demanda?

Técnica analítica que utiliza datos históricos de ventas, tendencias del mercado y estacionalidad para predecir la demanda futura y optimizar el inventario y la asignación de recursos.

por Personal de Databricks

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  • Emplea análisis de series temporales, modelos de regresión, algoritmos de aprendizaje automático (ARIMA, Prophet, redes neuronales LSTM) y métodos de inferencia causal que incorporan promociones, días festivos, clima e indicadores económicos como características predictivas.
  • Los beneficios incluyen la reducción de situaciones de desabastecimiento y exceso de inventario, la mejora del flujo de caja mediante la optimización del capital circulante, una mayor satisfacción del cliente al satisfacer la demanda de forma fiable y la planificación estratégica de la capacidad de fabricación y distribución.
  • Los desafíos implican la gestión de la volatilidad de la demanda, la previsión de nuevos productos sin datos históricos, la incorporación de señales del mercado en tiempo real y el equilibrio entre la granularidad de la precisión de las previsiones (a nivel de SKU frente a nivel de categoría) y la complejidad computacional.

¿Qué es la previsión de la demanda?

  • La previsión de la demanda es el proceso de proyectar la demanda de los consumidores (equivalente a los ingresos futuros). En concreto, se trata de proyectar la variedad de productos que los compradores adquirirán utilizando datos cuantitativos y cualitativos.
  • Los minoristas enfrentan un problema que implica un billón de dólares debido al faltante de productos en el momento en que los consumidores los demandan. Una mala previsión de la demanda provoca que las empresas pongan a la venta el producto equivocado o, lo que es aún peor, que se produzcan faltas de stock en las tiendas.

¿Cómo puede Lakehouse para el comercio minorista facilitar la previsión de la demanda?

  • Lakehouse para el comercio minorista facilita el acceso a los datos en tiempo real. Dejar el acceso, análisis y procesamiento por lotes permitirá que los datos estén “siempre disponibles” y permitan las decisiones en tiempo real y la inteligencia empresarial. El lakehouse utiliza tecnologías que incluyen Delta, DLT, Autoloader y Photon para permitir a los clientes disponer de los datos para tomar decisiones en tiempo real.
  • Lakehouse para el comercio minorista admite los trabajos de datos más grandes a intervalos casi en tiempo real. Por ejemplo, los clientes traen casi 400 millones de eventos por día desde sistemas de registro transaccional a intervalos de 15 segundos. Debido a la interrupción en los informes y el análisis que ocurre durante el procesamiento de datos, la mayoría de los clientes minoristas cargan datos en su almacén de datos durante un lote nocturno. Algunas empresas incluso están cargando datos semanal o mensualmente.
  • Una arquitectura basada en eventos de lakehouse proporciona un método más simple de ingerir y procesar datos por lotes y transmisión que los enfoques heredados, como las arquitecturas lambda. Esta arquitectura maneja la captura de datos modificados y proporciona cumplimiento ACID a las transacciones.
  • DLT simplifica la creación de canalizaciones de datos y crea automáticamente un linaje para ayudar con la administración continua.
  • El lakehouse permite una verdadera ingesta de datos en tiempo real e incluso el análisis de los datos transmitidos. Los almacenes de datos requieren la extracción, transformación, carga y luego la extracción adicional del almacén de datos para realizar cualquier análisis.
  • Photon ofrece un rendimiento de consultas récord, lo que permite a los usuarios consultar incluso los conjuntos de datos más grandes para impulsar decisiones en tiempo real en herramientas de inteligencia empresarial.
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¿Qué fuentes de datos se necesitan para una previsión de la demanda exitosa?

  • La previsión de la demanda es una parte integral de la entrega de productos a los consumidores. Para entregar productos con éxito a los consumidores, los minoristas deben colaborar con los fabricantes en estos procesos operativos y casos de uso: planificación de ventas y operaciones (S&OP), optimización de la cadena de suministro, control y optimización de inventario, y programación de producción. Los datos se originan en varias fuentes que alimentan los modelos de previsión de demanda, que incluyen:
    • Punto de venta: las transacciones de ventas en forma de datos estructurados en tiempo real.
    • Demanda histórica: la demanda histórica se puede alojar en sistemas de planificación de recursos empresariales (SAP) y, por lo general, estructurarse en un formato por lotes.
    • Datos externos: las fuentes de redes social, las noticias y la información de la competencia suelen estar en un formato no estructurado en tiempo real.
    • Flujo de clics: semiestructurado en tiempo real.
    • Datos externos: incluso el clima puede ser un factor determinante de la demanda (por ejemplo, tornados o huracanes).

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