Descripción
En su esencia, la práctica del pronóstico numérico consiste en utilizar un enfoque científico para definir una anticipación futura basada en datos históricos previos.
Cuando producimos o transportamos bienes, hay retrasos involucrados en cada proceso. Esto significa que lo que decidas hoy en última instancia refleja una condición anticipada sobre el futuro. Por ejemplo, cuando produces un producto, existe la expectativa de que habrá una demanda que coincida con esta producción.
Lo que todos los métodos de pronóstico tienen en común, desde el simple promedio móvil hasta los complejos y sofisticados modelos de machine learning, es el método de proyectar una tendencia en el pasado hacia el futuro. En otras palabras, si el futuro no es más de lo mismo, el pronóstico no puede detectarlo, por ejemplo, un mercado en cambio como el auge del comercio electrónico. Según la configuración de sus modelos, reaccionarán más rápido o más lento a nuevos datos, pero esencialmente se basan en una observación pasada: la precisión del pronóstico dependerá en gran medida de cuánto el pasado representa los eventos futuros.
