Se necesita Internet para tus previsiones
¿Realmente necesito una conexión a Internet para obtener tus previsiones? es una pregunta que hacen frecuentemente los prospectos al echar un vistazo a nuestra tecnología de previsión.
Bueno, la respuesta es SÍ. Con Lokad, no hay alternativa. Nuestro motor de previsión no viene como una solución on-premise.
¿Pero por qué deberíamos necesitar una conexión a Internet para un procesamiento algorítmico como la previsión?
La respuesta a esta pregunta es una de las razones fundamentales que han llevado a la existencia misma de Lokad.
Cuando comenzamos a trabajar en el proyecto Lokad, allá por 2006, nos dimos cuenta rápidamente de que la previsión, a pesar de las apariencias, era totalmente inadecuada para el procesamiento local.
1. No puedes obtener previsiones correctas sin tener los datos a mano. Durante décadas, los investigadores han buscado un modelo universal de previsión, pero el consenso entre la comunidad es que no hay almuerzo gratis; los modelos universales no existen, o mejor dicho, tienden a tener un desempeño pobre. Esta es la razón principal por la que los kits de herramientas de previsión cuentan con tantos modelos. Con Lokad, el proceso es mucho más simple porque los datos son puestos a disposición de Lokad. Por lo tanto, ya no importa si se necesitan miles de parámetros, ya que estos son gestionados directamente por Lokad.
2. La previsión avanzada es bastante intensiva en recursos, pero la necesidad de previsión es solo intermitente. Incluso un pequeño minorista con 10 puntos de venta y 10k referencias de productos ya representa 100k time-series para las que hay que calcular previsiones. Si consideramos un rendimiento típico de 10k series por hora para una sola CPU (lo cual ya es bastante optimista para modelos complejos), entonces calcular las previsiones de ventas para los 10 puntos de venta toma un total de 10h de tiempo de CPU. Obviamente, los minoristas prefieren no esperar 10h para obtener sus previsiones. Comprar una estación de trabajo increíblemente poderosa es posible, pero entonces, ¿tiene sentido tener tanta potencia de procesamiento inactiva el 99% del tiempo cuando las previsiones se realizan solo una vez por semana? Externalizar la potencia de procesamiento es el enfoque obvio en términos de costo-efectividad.
3. La previsión aún está en rápida evolución. Desde nuestro lanzamiento hace aproximadamente 3 años, Lokad se ha actualizado cada mes o así. Nuestra tecnología de previsión no es algún logro indiscutible cincelado en piedra, sino que, por el contrario, sigue experimentando una rápida evolución. Cada mes, la comunidad de investigación en aprendizaje estadístico avanza con montones de ideas frescas. En este contexto, las soluciones on-premise sufren una rápida decadencia hasta el día en que la discrepancia entre el rendimiento de la versión actual y el rendimiento de la versión desplegada es tan grande que la empresa no tiene más remedio que precipitar una actualización. Los SaaS desarrollados agresivamente aseguran que los clientes se beneficien de las últimas mejoras sin tener que preocuparse siquiera por ello.
En nuestra opinión, optar por una solución on-premise para tus previsiones es como participar en una competencia de golf con un gran hándicap. Puede hacer que el juego sea más interesante, pero no maximiza tus posibilidades. No esperes que tus competidores sean lo suficientemente justos como para comenzar con el mismo hándicap solo porque tú lo haces.
