Analítica Avanzada y Machine Learning en el Proceso S&OP (CPG, Farmacéutica y Retail)

Identificación y preparación de datos

Por

Jorge Pérez Colín⁠

BDS⁠

⁠

El primer pilar para un S&OP potenciado por analítica es contar con datos de calidad, integrados y disponibles para su explotación. Una identificación exhaustiva de datos relevantes incluye fuentes internas y externas:

Históricos de Demanda: ventas pasadas desagregadas (por producto, tienda, canal, etc.), pedidos de clientes, datos de punto de venta (POS) en retail, históricos de lanzamientos de productos.

Inventarios y Suministro: niveles de inventario actuales y históricos, órdenes de compra, lead times de proveedores, capacidad de producción y calendarios de fábrica, programación de entregas y transporte.

Información Comercial y de Marketing: precios de venta, promociones realizadas y planificadas, campañas de marketing, eventos comerciales, lanzamientos próximos, datos de clientes (por ejemplo, en CRM).

Datos Externos y de Mercado: indicadores macroeconómicos (PIB, inflación), datos climáticos estacionales, tendencias en redes sociales que afecten la demanda, actividades de la competencia, eventos especiales (festivos, deportivos), e incluso variables como indicadores epidemiológicos relevantes en el caso farmacéutico. Estos datos adicionales ayudan a explicar y predecir la demanda más allá de lo histórico. Por ejemplo, empresas retail pueden analizar tendencias en redes sociales, condiciones económicas y clima para predecir la demanda de un nuevo producto con mayor precisión.

Una vez mapeadas las fuentes, es fundamental la integración y limpieza de los datos. Se debe crear una “única versión de la verdad” consolidando la información dispersa en silos (ERP, sistemas SCM, hojas de cálculo locales, etc.) en una plataforma central. Herramientas como Microsoft Fabric facilitan este paso al proveer una arquitectura de Data Lakehouse unificada, que combina la escala de un data lake con la estructura de un data warehouse. Fabric permite ingestar datos de múltiples orígenes mediante conectores nativos (ERP, CRM, IoT, bases externas) casi en tiempo real. De esta manera, todos los datos relevantes para S&OP (órdenes de venta, niveles de inventario, contratos de proveedores, incluso series de clima) pueden residir juntos en un lago de datos centralizado, eliminando silos y problemas de inconsistencias.

A continuación, se deben limpiar, depurar y reconciliar los datos para que sean confiables. Esto implica tratamiento de valores atípicos, completar valores faltantes, homogeneizar unidades y referencias de productos, etc. Construir esta base de datos sólida es crítico, ya que “una base confiable para los modelos se logra limpiando y combinando datos de fuentes esenciales (como historial de ventas y tendencias de mercado)”. En este paso puede usarse Python (por ejemplo con pandas) para tareas de limpieza avanzada y transformaciones, o bien las herramientas de ETL integradas en la plataforma (Fabric incluye pipelines de datos y notebooks de data science).

Es recomendable almacenar tanto datos estructurados (p.ej. tablas de órdenes e inventarios) como no estructurados (p.ej. texto de contratos o datos meteorológicos) en el data lake, ya que técnicas modernas pueden extraer valor de ambos. Un buen diseño de datos permitirá también incorporar información nueva con agilidad (por ejemplo, sumar una nueva fuente externa de demanda si se descubre que agrega valor predictivo). En resumen, la mejor práctica es invertir el esfuerzo inicial en unificar y preparar los datos, porque esto habilitará los modelos analíticos robustos que describiremos en la siguiente sección.

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