{"id":6812,"date":"2023-05-05T20:23:22","date_gmt":"2023-05-06T01:23:22","guid":{"rendered":"http:\/\/amigo.temp.domains\/~oslogistics23\/web\/?p=6812"},"modified":"2023-05-05T20:27:37","modified_gmt":"2023-05-06T01:27:37","slug":"mineria-de-datos-de-los-panales-a-la-cadena-de-suministros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/mineria-de-datos-de-los-panales-a-la-cadena-de-suministros\/","title":{"rendered":"Miner\u00eda de datos: de los pa\u00f1ales a la cadena de suministros"},"content":{"rendered":"
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En la actualidad, las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n tienen, entre sus actividades m\u00e1s rutilantes, los sistemas de miner\u00eda de datos o data mining. Simplificando al extremo, podemos decir se trata de la posibilidad de leer entre l\u00edneas las bases de datos, de manera continua y automatizada. De esa silenciosa y efectiva lectura se logra acceder a informaci\u00f3n que puede ser relevante con distintos fines y que hasta hace poco tiempo resultaba inaccesible.<\/p>\n

Los sistemas de data mining operan como intr\u00e9pidos buzos en las profundidades de las bases de datos. Encuentran informaci\u00f3n oculta y a menudo muy valiosa, por medio de herramientas de estad\u00edsticas y de inteligencia artificial. Y lo hacen detectando supuestas anomal\u00edas, repeticiones u otros factores que llaman la atenci\u00f3n a programas inform\u00e1ticos, especialmente dotados para ver datos llamativos donde aparentemente no los hay.<\/p>\n

Todo empez\u00f3 con Bayes<\/b><\/h4>\n

Se trata de un avance tecnol\u00f3gico propio del siglo XXI que, sin embargo, est\u00e1 basado en postulados conocidos desde hace casi tres siglos. Quien construy\u00f3 las bases de ese conocimiento fue un ministro presbiteriano llamado Thomas Bayes de qui\u00e9n, parad\u00f3jicamente, existen pocas certezas. Se sabe que muri\u00f3 el 7 de abril de 1761, a la edad de 59 a\u00f1os. O por lo menos, eso lo que dice su l\u00e1pida en el cementerio londinense de Bunhill Fields. Tambi\u00e9n, se conoce que fue un escritor polifac\u00e9tico que abord\u00f3 temas variados, desde lo religioso hasta lo matem\u00e1tico. M\u00e1s all\u00e1 de eso, poco se conoce sobre Bayes, de qui\u00e9n ni siquiera los historiadores se ponen de acuerdo sobre su fecha de nacimiento.<\/p>\n

De lo que no hay dudas es que en su obra postul\u00f3 el conocido Teorema de Bayes: un hallazgo de inalterable vigencia que permite explorar la probabilidad de que una causa sea responsable de un fen\u00f3meno efectivamente observado y analizar probabilidades previamente calculadas cuando se posee nueva informaci\u00f3n. Algo parecido \u2013salvando las indudables distancias\u2013 se analiza durante el posible desarrollo de un evento deportivo antes de jugarse y se revisa el an\u00e1lisis despu\u00e9s, con el resultado definido.<\/p>\n

Los aportes de Bayes sobre la probabilidad inversa, sumados a los avances en el campo de la inteligencia artificial y la gigantesca capacidad de procesamiento que adquirieron las computadoras en las \u00faltimas d\u00e9cadas, son los ingredientes que nutren el desarrollo de sistemas de data mining. Es que la miner\u00eda de datos es una herramienta muy vers\u00e1til que permite encontrar informaci\u00f3n valiosa para una ampl\u00edsima galer\u00eda de actividades.<\/p>\n

Cervezas, pa\u00f1ales y marketing<\/b><\/h4>\n

Los primeros trabajos realizados en t\u00e9rminos de miner\u00eda de datos no fueron orientados a aportes cient\u00edficos o tecnol\u00f3gicos, sino que se hicieron con una mirada comercial. Una cita cl\u00e1sica de la literatura vinculada al marketing trae el caso de la utilizaci\u00f3n de herramientas de data mining para resolver el enigma de por qu\u00e9 un grupo de clientes compraba en algunas tiendas cerveza y pa\u00f1ales en forma simult\u00e1nea\u00a0 los viernes a la tarde.<\/p>\n

\u00bfSe trata de un tema relevante? Sin dudas lo es para los que dise\u00f1an la disposici\u00f3n de productos en las tiendas. Las t\u00e9cnicas de data mining permitieron detectar que los clientes en cuesti\u00f3n eran padres j\u00f3venes que dedicaban los fines de semana a cuidar a sus hijos y a consumir su bebida predilecta. La mera observaci\u00f3n pod\u00eda hacer a los especialistas sospechar respecto de este comportamiento, pero la comprobaci\u00f3n lleg\u00f3 a partir de la tecnolog\u00eda y el procesamiento de datos. Esa informaci\u00f3n aplicada met\u00f3dicamente a las pr\u00e1cticas comerciales signific\u00f3 un incremento de ventas acercando la secci\u00f3n de \u201ccervezas\u201d a la de \u201cpa\u00f1ales\u201d, simplificando el asunto a los sacrificados portadores de los paquetes de pa\u00f1ales, casi siempre voluminosos y no tan gratificantes como los de su cerveza preferida. Pero, adem\u00e1s, redund\u00f3 en un aumento de la eficiencia en el servicio de las tiendas.<\/p>\n

Con la mejora de los sistemas, la automatizaci\u00f3n y la capacidad de procesamiento, la miner\u00eda de datos comenz\u00f3 a ser frecuentemente aplicada para entender en qu\u00e9 circunstancias los clientes cambian sus preferencias, abandonando a un proveedor de productos o servicios, apuntando a explicar tanto las fugas de clientes m\u00e1s imperceptibles como las m\u00e1s masivas y visibles.<\/p>\n

En la transici\u00f3n a la Cuarta Revoluci\u00f3n Industrial, la \u201ccultura del dato\u201d est\u00e1 en plena vigencia. En ese sentido, la miner\u00eda de datos es un elemento que se abre paso entre las herramientas disponibles para hacer m\u00e1s eficientes las cadenas de suministro.<\/p>\n

El data mining permite el dise\u00f1o \u00f3ptimo de las cadenas de suministro, al acceder al conocimiento los patrones de consumo, el seguimiento de los productos y adaptar las pr\u00e1cticas comerciales a las necesidades de los productores y sus clientes. Como en la tienda en la que compraban los padres j\u00f3venes los viernes a la tarde, pero a escala global, la mejor ubicaci\u00f3n para el almacenamiento y la distribuci\u00f3n y seguimiento eficiente de los productos son objetivos para los que cada d\u00eda contamos con m\u00e1s y mejores herramientas.<\/p>\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En la actualidad, las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n tienen, entre sus actividades m\u00e1s rutilantes, los sistemas de miner\u00eda de datos o data mining. Simplificando al extremo, podemos...","protected":false},"author":1,"featured_media":6815,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[40],"tags":[],"class_list":{"0":"post-6812","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-tecnologia"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6812","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6812"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6812\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6816,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6812\/revisions\/6816"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6815"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6812"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6812"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/osalalogistics.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6812"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}