Integrar diversas fuentes de datos en análisis de datos es fundamental para obtener una comprensión más completa y precisa de los fenómenos que se están estudiando. Al combinar diferentes conjuntos de datos, no solo se mejoran los análisis posibles, sino que también se produce un cambio en los resultados al incorporar variables adicionales. A la hora de tomar definiciones, si el resultado del análisis es distinto, la decisión de negocio que se desprenda de dicho análisis seguramente sea distinta.
Obtén el panorama completo
Al integrar diversas fuentes de datos, se puede obtener una imagen más completa y detallada de un problema particular. Cada fuente de datos puede aportar información única que complementa a las demás. Por ejemplo, si se está analizando el comportamiento de los clientes de una tienda en línea, se pueden integrar datos de transacciones, datos demográficos, registros de interacciones en redes sociales, entre otros. Esta integración permitirá comprender mejor el perfil del cliente, sus preferencias, comportamientos de compra y su relación con otros factores externos y esto es fundamental a la hora de determinar los drivers o causas del evento.
Detecta patrones ocultos
Al incorporar variables adicionales provenientes de diferentes fuentes de datos, es posible descubrir patrones ocultos que no serían evidentes al analizar cada fuente de datos por separado. Estos patrones pueden revelar relaciones y correlaciones interesantes entre las variables que afectan el problema estudiado. Por ejemplo, al combinar datos de clima con datos de ventas de un negocio minorista, podría descubrirse una relación entre el clima y los patrones de compra de los clientes, lo que permitiría tomar decisiones más informadas sobre la gestión de inventario y las estrategias de marketing.
Valida y enriquece los datos
La integración de múltiples fuentes de datos también brinda la oportunidad de validar y enriquecer los datos existentes. Al comparar y contrastar datos de diferentes fuentes, se puede identificar inconsistencias, errores o datos faltantes, lo que permite mejorar la calidad de los datos y aumentar la confiabilidad de los resultados. Además, al agregar nuevas variables a los análisis, se pueden generar nuevas perspectivas y generar ideas que no se habrían considerado al analizar solo una fuente de datos.
Contextualiza los resultados
Al incorporar variables adicionales de diferentes fuentes de datos, los resultados de los análisis se contextualizan de manera más amplia y completa. Esto significa que los descubrimientos obtenidos no se basan únicamente en una fuente de datos o en un conjunto limitado de variables, sino que se consideran múltiples factores relevantes para el fenómeno en estudio. Esto puede llevar a una comprensión más profunda de las relaciones causales y proporcionar información más precisa para la toma de decisiones, siendo esta información determinante en la solución definitiva a aplicar al problema ya que permitirá corregir la causa del problema previniendo la recurrencia del mismo, en vez de “resolver” el síntoma una y otra vez.
Un caso concreto: Gestión de inventario
Llevando esta idea a un caso concreto de análisis de inventario. Imaginemos una empresa que gestiona su inventario en un sistema transaccional (WMS, o Warehouse Management System), y sus procesos de venta y facturación en otro sistema.
Normalmente un sistema de gestión de inventario puede brindar un reporte que nos indique el stock de cada producto medido en unidades. De dicho reporte podríamos rápidamente identificar aquellos productos que tienen faltantes y/o niveles bajos de inventario.
A modo ilustrativo, imaginemos dicho reporte, en el que hay un producto con faltante, el Producto 5.
El análisis tradicional de inventario se basa en la medición de las unidades disponibles de cada producto. Sin embargo, esto no proporciona una perspectiva clara sobre la rotación del inventario y la disponibilidad del producto para satisfacer la demanda.
1. Integrando datos de venta
Al incorporar datos de ventas diarias al análisis, se puede calcular la tasa de venta promedio diaria para cada producto. Dividiendo las unidades disponibles por la venta diaria promedio, se puede obtener el inventario expresado en días de venta. Esto permite entender cuántos días tardaría en agotarse el inventario actual basado en el ritmo de ventas, lo cual es una medida más útil para la gestión de inventario.
Siguiendo con el ejemplo anterior, al ver el inventario medido en días de venta, el resultado cambia; tenemos ahora no solo un producto con faltantes, sino dos, ya que el Producto 5 está agotado y además el Producto 2 seguramente se quedará sin stock en el transcurso del día.
El análisis incluyendo dimensiones de la venta nos permitirá y facilitará, entre otras cosas:
- Identificar productos con baja rotación: Al analizar el inventario en términos de días de venta, también se puede identificar de manera más precisa aquellos productos que tienen una baja rotación y que podrían estar generando problemas de obsolescencia o exceso de stock. Al observar aquellos productos que tienen una cantidad significativa de días de venta en inventario, es posible tomar decisiones más efectivas, como reducir los pedidos de reposición, aplicar descuentos o promociones para estimular la venta, o incluso retirar el producto del inventario si no tiene demanda suficiente.
- Ajustar los niveles de inventario: Al tener información sobre la venta diaria de cada producto, se puede ajustar de manera más precisa los niveles de inventario. En lugar de depender únicamente de una estimación generalizada de la demanda, se puede utilizar la tasa de venta diaria para calcular la cantidad de inventario necesaria para mantener un cierto número de días de venta en stock. Esto permite optimizar los niveles de inventario, evitando el exceso o la escasez, y asegurando una mejor alineación con la demanda real.
2. Integrando datos de compra
Imaginemos ahora que se pueden incorporar al análisis datos relacionados con la compra y los tiempos de reposición de los distintos proveedores y productos. Nuevamente el análisis volverá a arrojar un resultado distinto: tenemos ahora no solo dos productos con inventario subóptimo, sino tres productos para los que no hay stock suficiente o que no podrán ser repuestos antes de que se agoten.
La incorporación de datos de compra, como tiempos de reposicion, al análisis permitirá:
- Ajustar y planificar las compras. Al combinar los datos de ventas diarias con el historial de inventario, y con datos de compras, se pueden tomar decisiones más informadas sobre los niveles de inventario y las estrategias de aprovisionamiento, permitiendo anticipar las compras de forma de garantizar el correcto abastecimiento de los productos.
- Realizar un pronóstico de la demanda futura: Al combinar los datos de ventas, de inventario, y de compras se pueden desarrollar modelos de pronóstico más precisos para predecir la demanda futura de cada producto. Estos modelos pueden utilizar técnicas estadísticas o de aprendizaje automático para analizar las tendencias, estacionalidad y otros patrones en los datos históricos.
En resumen, al incorporar información sobre la venta diaria de cada producto en el análisis de inventario, se puede pasar de una medida de inventario en unidades a una medida en días de venta. Esto proporciona una perspectiva más precisa sobre la rotación del inventario y la disponibilidad del producto para satisfacer la demanda. Además, permite identificar productos con baja rotación, ajustar los niveles de inventario de manera más precisa y mejorar los pronósticos de la demanda futura. Esta integración de datos enriquece el análisis de inventario y facilita la toma de decisiones más efectivas en la gestión del inventario.
Conclusión
En conclusión, la integración de diversas fuentes de datos mejora los análisis posibles al proporcionar una imagen más completa, revelar patrones ocultos, validar y enriquecer los datos existentes, y contextualizar los resultados. Al incorporar variables adicionales de diferentes fuentes, los análisis se vuelven más precisos, completos y confiables, lo que a su vez impacta en la toma de decisiones informadas y en la generación de conocimiento más profundo sobre el fenómeno en estudio.
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