¿Cómo se limpian los datos históricos (solicitudes, ventas, etc.)?

La calidad de los datos históricos es un factor clave para obtener previsiones fiables.
Por ello, Flowlity incorpora un proceso de limpieza de datos previo a la modelización.

Este proceso consiste en identificar y corregir anomalías en el histórico de ventas o consumos. Por ejemplo, detectamos picos atípicos (un aumento excepcional debido a una promoción o a un error de entrada), periodos faltantes o inconsistentes, y los tratamos adecuadamente.

La limpieza incluye varias etapas:

• estandarización de unidades y formatos,
• eliminación o suavizado de valores atípicos,
• imputación de datos faltantes cuando sea necesario.

Tal como describen las mejores prácticas de calidad de datos, se trata de “identificar y corregir errores, rellenar valores ausentes y normalizar el formato del dato” antes del análisis.

Para ello, Flowlity utiliza tanto reglas de negocio (por ejemplo, ignorar ventas cero durante un cierre de fábrica) como algoritmos estadísticos: un método puede reemplazar un pico anormal por un valor representativo de la tendencia real.

Además, nuestra IA de previsión de la demanda puede integrar datos externos (tendencias de mercado, meteorología, etc.) y detectar rupturas en el histórico para evitar sesgos en la previsión.

Durante la fase de onboarding, nuestros equipos te ayudan a auditar tu histórico: identificamos contigo los datos poco fiables (por ejemplo, una referencia cuyo código cambió a mitad de año) para ajustarlos o excluirlos.

Esta fase garantiza que el modelo de previsión opere sobre una base sólida.

Por último, como Flowlity es una solución basada en aprendizaje continuo, la limpieza también es continua: el algoritmo aprende nuevos comportamientos y es capaz de descartar futuras anomalías automáticamente.

Tú mantienes siempre el control para validar o ajustar cualquier tratamiento aplicado al histórico.