VÍDEO A LA CARTA
Los datos de ventas al por menor son uno de los datos más valiosos para la planificación comercial en el sector de los productos de gran consumo (CPG), y uno de los más difíciles de utilizar de forma fiable. En esta sesión, Andrew Dentinger, director de producto de UpClear, desglosa lo que realmente significa en la práctica la «preparación de datos»: el trabajo de etiquetado, limpieza, armonización y validación que debe realizarse antes de que los datos de ventas al por menor puedan servir de base para un análisis significativo. También aborda en qué partes de ese proceso encaja la inteligencia artificial —y en cuáles no—.
Conclusiones clave:
- La preparación de los datos nunca es un estado definitivo: el objetivo consiste en definir qué se considera «suficientemente bueno» para tu caso de uso concreto y avanzar hacia ello de forma gradual.
- La modelización avanzada no es el cuello de botella: el mayor valor a corto plazo de la IA en los datos del sector de los productos de gran consumo (CPG) reside en acelerar las tareas de limpieza y preparación de datos que la mayoría de los equipos siguen realizando manualmente.
- Las anomalías en tus datos pueden ser ruido que hay que filtrar o bien las señales empresariales más importantes: distinguir entre ambas sigue requiriendo un contexto humano que ningún modelo puede aportar.
- Los problemas habituales de mapeo provocados por uno mismo generan problemas de integridad de los datos en fases posteriores que se agravan con el tiempo si no se resuelven.
- Las herramientas de IA disponibles en el mercado no están entrenadas con estructuras de datos específicas del sector de los productos de gran consumo; su implementación sin tener en cuenta los matices de cada categoría dará lugar a resultados aparentemente fiables a partir de datos de entrada erróneos.
«La verdadera aplicación de la IA en este ámbito, en lo que respecta a los datos de productos de gran consumo, no consiste tanto en utilizarla para realizar modelos y previsiones avanzadas, sino más bien en preparar los datos para poder llevar a cabo esas actividades».
Andrew Dentinger, UpClear
