Implementación de herramientas de minería de datos y análisis predictivo como apoyo a la toma de decisiones de área de ventas de la empresa Coca-Cola Embonor

Abstract

Se propone el diseño y la construcción de un marco de trabajo que permita simplificar la tarea de realizar análisis predictivo sobre grandes cantidades de productos, los cuales tienen comportamientos comparables. En particular, se busca minimizar los recursos necesarios para poder estimar las ventas de todos los productos frente a las instancias de planificación de la producción para la empresa Coca-Cola Embonor.

La incertidumbre frente a los requerimientos iniciales, y la no documentada aplicabilidad de la herramienta SAP Predictive Analytics sobre grandes cantidades de productos (que a su vez asegure confianza en los resultados), limitan la planificación del proyecto, teniendo que seguirse una metodología basada en prototipos, ajustando los requerimientos en cada iteración corta. Dado que sólo se ha proporcionado la información de ventas directamente desde los sistemas SAP R/3 de la empresa, y dada la imposibilidad de incorporar el análisis de los datos desde sistemas externos, la solución propuesta estará separada en dos contextos ambientales. El primero de ellos corresponde al ERP de SAP y contempla la manipulación de datos de ventas, productos y calendario. El segundo de ellos corresponde a una aplicación externa la que se encarga de sistematizar el análisis predictivo sobre numerosos productos.

Si bien se puede sistematizar la ejecución de los análisis, la calidad del resultado depende directamente de la homogeneidad de los productos que se consideren, futuras investigaciones podrían determinar estrategias para lograr predicciones más confiables al aplicar un modelo genérico, como por ejemplo análisis de clústeres.