Implementación de modelo predictivo de ingresos por venta con series de tiempo para la Empresa Prilacentro

Abstract

Las empresas multinacionales en la actualidad buscan ser más competitivas en aspectos de producción y distribución de productos o servicios, esto las obliga a contar con áreas estratégicas que garanticen que las operaciones sean llevadas a cabo en tiempo y forma para la obtención del cumplimiento de los objetivos organizacionales. El cumplimiento de objetivos implica que las áreas operativas, administrativas y análisis de datos elaboren en conjunto una seria de procedimientos que permitan la preparación de modelos de aprendizaje automático que garanticen el uso adecuado de los recursos financieros de las empresas ya que en muchos casos se cuenta con un área que sirve como intermediaria entre la operación y la administración, esto para garantizar que las diferentes operaciones de comercialización y venta se apeguen a los pronósticos, proyecciones y que se cumplan con los rendimientos esperados por los socios o accionistas. La implementación de los pronósticos de ventas por categoría de productos con la ayuda de herramientas estadísticas e informáticas en la actualidad ha permitido que los datos tomen un rol determinante en la toma de decisiones desde el punto de vista de la analítica de datos, lo anterior obedece a la necesidad de contar con información precisa y oportuna en temas relacionados a pronósticos de ventas o forecast por su terminología en inglés, la falta de modelos para pronosticar las ventas como pilar fundamental en el funcionamiento de una organización o empresa es crítico ya que esto no permite ejecutar estrategias de crecimiento, el problema planteado fue identificado como consecuencia de la falta de medición en los indicadores de ventas mensuales, trimestrales, semestrales y anuales, esto representa en muchos casos perdida financiera y problemas en los flujos de caja para afrontar la operación, las diferentes tareas de seguimiento y socialización de la información puede ser manejado en el corto plazo por las áreas de análisis de datos de la empresa Prilacentro siguiendo las recomendaciones planteadas en este documento.