Software de predicción de ventas para el sector tecnológico

Las industrias tecnológicas han venido implementado la obsolescencia programada, la cual es la determinación o programación del fin de la vida útil de un producto, de modo que, tras un período de tiempo calculado de antemano por el fabricante o por la empresa durante la fase de diseño del mismo, este se torne obsoleto, no funcional, inútil o inservible por diversos procedimientos, por ejemplo que por falta de repuestos, haya que comprar otro nuevo que lo sustituya. Esto se implementa para que los dispositivos vayan quedando desactualizados y así poder generar mayor ventas en productos próximos.

This image has an empty alt attribute; its file name is statistics-76197__340-300x213.jpg

Los efectos más notorios de la obsolescencia programada han sido, la creación de tantos y tan variados datos de ventas y con esto, vendría la ausencia de soluciones enfocadas a modelos de ventas, debido a que el mercado varía diariamente y este se hace difícil de predecir.

Debido a esto se han implementado varios sistemas, como; El BI (business intelligence), los cuales combinan la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y la gestión del conocimiento. Con herramientas analíticas para presentar información interna compleja y competitiva a planificadores y tomadores de decisiones Luhn, H. P. (1958). También se ha puesto en funcionamiento el Big Data el cual se refiere a la complejidad y velocidad de crecimiento que logran dificultar la captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales (PowerData,(Data Lake)).

Lo que se busca con todo esto es poder crear un modelo de autorregresión que haga una predicción de venta conforme las industrias tecnológicas vayan promoviendo nuevos productos, esto con el fin de que dichas industrias sepan cómo les va a ir en cierto tiempo con estos productos para así poder evitar siempre pérdidas económicas o un exceso de almacenamiento de los productos promocionados.

Autor: Sebastian Segura

Editor: Carlos Pinzón

Código: UCP2-2

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *