{"id":3312,"date":"2020-11-23T15:28:11","date_gmt":"2020-11-23T15:28:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.factorydata.com\/?p=3312&lang=es"},"modified":"2020-11-23T15:28:11","modified_gmt":"2020-11-23T15:28:11","slug":"porque-la-vision-que-tienes-del-mercado-para-los-segmentos-industrial-agricola-y-marino-es-incompleta-imprecisa-y-compleja","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.factorydata.com\/en\/porque-la-vision-que-tienes-del-mercado-para-los-segmentos-industrial-agricola-y-marino-es-incompleta-imprecisa-y-compleja\/","title":{"rendered":"\u00bfPorqu\u00e9 la visi\u00f3n que tienes del mercado para los segmentos Industrial, Agr\u00edcola y Marino es: INCOMPLETA, IMPRECISA y COMPLEJA?"},"content":{"rendered":"

Ya hemos hablado en muchas ocasiones sobre la cantidad ingente de datos que existen<\/strong> en el sector de recambios de veh\u00edculos y el hecho de que continuamente van apareciendo nuevos datos<\/strong>.<\/h4>\n

Pero, cuando nos centramos en segmentos de aplicaci\u00f3n espec\u00edficos como el Industrial, Agr\u00edcola o Marino<\/strong>, entre otros, la complejidad se acent\u00faa<\/strong> y tanto los mecanismos de organizaci\u00f3n de datos que disponemos como las herramientas tradicionales para el an\u00e1lisis de productos que utilizamos, no nos sirven.<\/h4>\n

\"Special_segments\"<\/p>\n

Como es obvio, para poder analizar cualquier segmento de aplicaci\u00f3n necesitamos disponer de los datos sobre todos los productos existentes<\/strong>.<\/h4>\n

\"Sistemas_Data_Gathering\"<\/p>\n

Las empresas, ya sean fabricantes o distribuidores, crean su propia codificaci\u00f3n de referencias<\/strong> para as\u00ed definir el universo de productos que quiere trabajar y\/o analizar<\/strong>. Estas codificaciones propias, organizan los miles de productos existentes y las millones de referencias OE, OEM y IAM, a partir de 2 estructuras de datos distintas<\/strong>:<\/h4>\n

<\/h4>\n

1) Aplicaciones<\/strong>. Se asocian los c\u00f3digos propios con una estructura de veh\u00edculos est\u00e1ndar, donde tambi\u00e9n podemos encontrar asociadas a otras referencias OE, OEM y IAM.<\/h4>\n

 <\/p>\n

\"Applica_tree\"<\/p>\n

 <\/p>\n

2) Equivalencias. Se vincula los c\u00f3digos propios con las referencias OE, OEM y IAM que se quieran organizar.<\/h4>\n

\"Codification_graf\"<\/p>\n

 <\/p>\n

La mayor\u00eda de empresas mantienen ambas estructuras de datos<\/strong>, aunque algunas s\u00f3lo definen equivalencias. En cualquier caso, deben emplear una ingente cantidad de recursos humanos y de tiempo para mantener actualizadas estas estructuras de datos<\/strong>.<\/h4>\n

Estas estructuras de datos son de suma importancia pues son utilizadas continuamente en todos los procesos de b\u00fasqueda y an\u00e1lisis que se realizan dentro de cada empresa<\/strong>.<\/h4>\n

Pero, \u00bfQu\u00e9 problemas estructurales<\/strong> presentan estas estructuras de datos cuando queremos analizar segmentos de aplicaci\u00f3n muy determinados<\/strong> como el Industrial, Agr\u00edcola o Marino?<\/h4>\n

1) Aplicaciones<\/strong><\/h4>\n
    \n
  • \n

    No existe un parque de veh\u00edculos universal que defina todas las aplicaciones. Esto imposibilita detectar v\u00eda aplicaciones todos los productos existentes.<\/h4>\n<\/li>\n
  • \n

    No conocemos la aplicaci\u00f3n de muchas referencias, con lo cual muchos productos no pueden ser asignados a ninguna aplicaci\u00f3n.<\/h4>\n<\/li>\n
  • \n

    Una referencia puede estar asociada a varias aplicaciones y una aplicaci\u00f3n a varias referencias, lo cual genera muchas imprecisiones.<\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    2) Equivalencias<\/strong><\/h4>\n
      \n
    • \n

      Ninguna codificaci\u00f3n existente relaciona m\u00e1s del 60% del total de referencias OE\/OEM\/IAM que existen en el mercado. Por lo tanto, el an\u00e1lisis a partir de una \u00fanica codificaci\u00f3n es siempre limitado.<\/h4>\n<\/li>\n
    • \n

      Cada codificaci\u00f3n utiliza criterios de agrupaci\u00f3n de referencias distintos, lo cual dificulta enormemente el poder combinarlas para as\u00ed intentar ampliar el an\u00e1lisis.<\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      <\/h4>\n

      Por estos motivos, podemos decir de manera rotunda que todas las empresas tienen una visi\u00f3n de los datos<\/strong> que es:<\/h4>\n

      INCOMPLETA, IMPRECISA y COMPLEJA<\/strong><\/p>\n

      \"Demand<\/p>\n

       <\/p>\n

      Y ahora que conocemos las limitaciones de estas estructuras de datos para analizar el mercado, nos podemos preguntar: \u00bfexiste alg\u00fan mecanismo que nos ayude a analizar todos los productos existentes en el mercado de una forma COMPLETA, PRECISA y SENCILLA?<\/strong><\/h4>\n

      La respuesta es, si. Factory Data ha desarrollado una tecnolog\u00eda disruptiva<\/strong> que es capaz de solucionar estos problemas estructurales de los datos.<\/h4>\n

      La soluci\u00f3n consiste en utilizar un m\u00e9todo totalmente independiente de las estructuras de datos de aplicaciones<\/strong>, que ya hemos visto que son imprecisas pero sobre todo incompletas<\/strong>, y en su lugar utilizar de forma conjunta las estructuras de datos de equivalencias de los principales proveedores del mercado, para combinarlas a partir de un algoritmo propio de clusterizaci\u00f3n<\/strong> y as\u00ed disponer de una visi\u00f3n lo m\u00e1s completa posible de todo el conocimiento existente.<\/h4>\n

      Gracias a esta estructura de datos totalmente novedosa<\/strong>, nos permite ofrecer servicios<\/strong> disruptivos como el an\u00e1lisis de la demanda<\/strong>, que es calculada con m\u00e1xima precisi\u00f3n, en productos de cualquier segmento de aplicaci\u00f3n, pero en especial, para el Industrial, Agr\u00edcola y Marino<\/strong>.<\/h4>\n

      En el pr\u00f3ximo art\u00edculo explicaremos m\u00e1s en detalle en que consiste esta estructura de datos y como nos permite disponer de una visi\u00f3n del mercado: COMPLETA, PRECISA y SENCILLA<\/strong>.<\/h4>\n

      By Joan Cab\u00f3s
      \nCEO & Founder<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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