En este caso de éxito de analítica avanzada, realizamos un análisis profundo sobre la evolución del mercado de frutas y hortalizas. Por consiguiente, logramos descifrar los cambios de comportamiento del sector agroalimentario en escenarios críticos. Gracias a las tecnologías de Big Data, procesamos miles de registros para ofrecer una herramienta de toma de decisiones visual y ágil.
Fuentes de Datos Públicas Integradas
Cuadro de Mandos Predictivo e Interactivo
El reto: Comprender la alteración del consumo en tiempos de crisis
Durante la pandemia, los canales de distribución de alimentos sufrieron transformaciones sin precedentes. Por lo tanto, los productores y comercializadores necesitaban entender con rapidez el impacto de estas anomalías. El objetivo consistía en monitorizar la evolución del mercado de manera continua. Sin embargo, la dispersión de la información dificultaba la creación de un diagnóstico claro y unificado.
Inteligencia de negocio alimentaria con Big Data
Para estructurar esta solución, diseñamos un proceso de análisis y predicción basado en tres fases de desarrollo:
- Explotación de fuentes públicas: En primer lugar, recopilamos y unificamos datos abiertos de consumo procedentes de organismos gubernamentales y portales estadísticos.
- Modelado de escenarios predictivos: En segundo lugar, aplicamos modelos de previsión para simular cómo afectaría el confinamiento y las restricciones sanitarias a la oferta y demanda.
- Cuadro de mandos interactivo: Como resultado, desarrollamos un panel dinámico de Business Intelligence que muestra las tendencias comerciales de ambos mercados de forma visual.
Impacto estratégico: Control absoluto de la cadena de suministro
La puesta en marcha de este análisis integral sobre la evolución del mercado agrícola proporciona valiosas ventajas competitivas para el sector B2B:
1. Anticipación ante picos de demanda imprevistos
Para empezar, el software permite a los distribuidores identificar qué categorías de productos experimentan una subida repentina en el consumo. De este modo, los gestores de compras adaptan el aprovisionamiento para evitar roturas de stock en los lineales de los supermercados.
2. Mitigación del impacto en las fluctuaciones de precios
A continuación, gracias a los modelos predictivos implementados, los productores agrícolas logran anticiparse a las caídas drásticas de precios. Así, las cooperativas pueden redirigir sus cosechas hacia otros canales o mercados alternativos, salvaguardando sus márgenes de beneficio en épocas convulsas.
3. Acceso centralizado y visualización interactiva
Finalmente, el cuadro de mandos facilita que cualquier perfil directivo o de operaciones interprete la evolución histórica y futura sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. En consecuencia, la toma de decisiones empresariales se vuelve mucho más ágil, transparente y basada en evidencias.
