{"id":157438,"date":"2021-07-13T02:35:44","date_gmt":"2021-07-13T02:35:44","guid":{"rendered":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/?p=157438"},"modified":"2021-07-13T02:35:45","modified_gmt":"2021-07-13T02:35:45","slug":"entender-los-datos-del-pasado-para-utilizarlos-bien-en-el-futuro-el-financiero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/entender-los-datos-del-pasado-para-utilizarlos-bien-en-el-futuro-el-financiero\/","title":{"rendered":"Entender los datos del pasado para utilizarlos bien en el futuro \u2013 El Financiero"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div id=\"\">\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Despu\u00e9s de m\u00e1s de un a\u00f1o de pandemia la \u201cnormalidad\u201d ha ido regresando poco a poco en los diferentes pa\u00edses gracias a la vacunaci\u00f3n masiva que hemos estado atestiguando. A medida que esto va pasando, dentro de las empresas nos empezamos a encontrar con una clara realidad. Los datos recabados durante este a\u00f1o que pas\u00f3 son muy poco predictivos para el futuro. Son una \u201cirregularidad\u201d en la historia que, esperemos, no se repita dentro de mucho tiempo. Lo cual hace de estos datos un verdadero dilema dentro de las empresas y se requiera de un an\u00e1lisis profundo sobre la mejor forma de utilizarlos.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">El hecho de que existan estos datos at\u00edpicos pone en una situaci\u00f3n dif\u00edcil o aventajada a muchas compa\u00f1\u00edas. Una empresa de aviaci\u00f3n, o de entregas como Estafeta, van a tener datos de muy distinta naturaleza que se generaron durante la cuarentena. Una empresa de aviaci\u00f3n tuvo muy pocos vuelos, y sus datos representan una imagen est\u00e9ril y desalentadora que resultar\u00eda en la quiebra de esta. En contraste, Estafeta ha visto uno de sus a\u00f1os m\u00e1s redituables con grandes crecimientos en las entregas y el comercio electr\u00f3nico y a su vez est\u00e1n expandiendo operaciones para dar cabida al incremento en demanda.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Las dos, la imagen f\u00fanebre y desalentadora de la aerol\u00ednea, y la imagen esperanzadora de Estafeta, no muestran la realidad como es, son la representaci\u00f3n de un a\u00f1o at\u00edpico, que debe de analizarse muy cautelosamente para poder obtener estrategias que puedan ser \u00fatiles en un futuro. Y no simplemente crear modelos que ser\u00e1n in\u00fatiles y una p\u00e9rdida de recursos. Y peor a\u00fan, que pueden llevar a estrategias devastadoras para ambas empresas.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Un modelo de Inteligencia Synthetic depende mucho de los datos que tiene la empresa para poder generar predicciones e intuiciones a futuro y as\u00ed generar valor. Pero si los datos no son representativos de la realidad, el modelo tampoco lo ser\u00e1, y se obtendr\u00e1 m\u00ednimo o nulo valor a partir del mismo. En el peor de los casos se tomar\u00e1n decisiones basadas en modelos de la realidad err\u00f3neos.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Existen diversas estrategias para tratar datos at\u00edpicos y que son pocos representativos de la realidad. Por un lado, podemos simplemente olvidar que existen dichos datos, y trabajar con lo que tenemos de datos hist\u00f3ricos de a\u00f1os anteriores. Esta es una estrategia que posiblemente sea \u00fatil para la industria del turismo y la aviaci\u00f3n, las fechas pico y los fines de semana seguir\u00e1n siendo los momentos fuertes, independientemente de que durante la pandemia no lo hayan sido. Los destinos m\u00e1s populares, seguramente regresaran a niveles prepandemia en el corto plazo. Y los turistas posiblemente mantendr\u00e1n muchos de sus patrones de compra prepandemia.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Otra estrategia, es recabar datos en tiempo actual, e ir ajustando los modelos a medida que la pandemia vaya terminando, esta estrategia resulta \u00fatil para las marcas de retail, para poder ajustar y planear sus inventarios, a medida que la demanda de comercio en l\u00ednea vaya disminuyendo, y las personas vayan regresando a las tiendas. Sin embargo, es importante remarcar que, para el caso del comercio en l\u00ednea, es muy possible que muchas tendencias que nacieron por la pandemia vayan a permanecer en el futuro, por lo cual es importante no desechar los datos y aprender de ellos.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Es importante identificar la estrategia indicada para la empresa que llevamos, y as\u00ed saber qu\u00e9 tipos de datos utilizar y qu\u00e9 tipo de datos simplemente desechar. Puede ser el caso que incluso dentro de una misma empresa se deban de seguir estrategias distintas para distintas partes de la operaci\u00f3n del negocio.<\/p>\n<p class=\"default__StyledText-xb1qmn-0 kYamVn body-paragraph\">Al closing del d\u00eda, la Inteligencia Synthetic debe ser un motor de crecimiento y optimizaci\u00f3n de la empresa, y para esto, las herramientas deben de tener los mejores datos que representen el presente y pasado de la industria. Y es aqu\u00ed, donde radica mucho el valor de un buen cient\u00edfico de datos, en la capacidad de identificar los problemas, e identificar qu\u00e9 estrategias se deben de seguir dependiendo de la coyuntura hist\u00f3rica de la empresa.<\/p>\n<\/div>\n\n<p><em> &#8221; Fuentes www.elfinanciero.com.mx &#8221; <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Despu\u00e9s de m\u00e1s de un a\u00f1o de pandemia la \u201cnormalidad\u201d ha ido regresando poco a poco en los diferentes pa\u00edses gracias a la vacunaci\u00f3n masiva que hemos estado atestiguando. A medida que esto va pasando, dentro de las empresas nos empezamos a encontrar con una clara realidad. 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