Por Alyssa Sarro.

El Centro de Soluciones de Minitab se desarrolló para abordar la creciente necesidad de soluciones integradas e intuitivas que permitan realizar tareas complejas de análisis y visualización de datos. Nuestro objetivo es brindar una experiencia fluida que permita a los usuarios tomar decisiones basadas en datos con confianza. Al combinar nuestras soluciones principales, que ya conoce y aprecia, como Minitab Statistical Software y Minitab Workspace, con las nuevas utilidades del Centro de Soluciones, buscamos ofrecer un enfoque integral para el análisis de datos, la gestión de proyectos y la toma de decisiones informada.

Aplicación paso a paso de Minitab Solution Center

Paso 1: Diseñar el modelo de pronóstico mediante lluvia de ideas

El equipo de investigación comenzó utilizando la utilidad Brainstorm de Minitab Solution Center. Esta se utiliza para estructurar y refinar ideas antes de crear los modelos de pronóstico. Esto incluye:

1. Diagramas de espina de pescado: identificación de posibles causas de variación en las ventas de recetas, como tendencias estacionales, iniciativas de marketing o cambios en las políticas de atención médica.
2. Mapas Mentales y Mapas de Ideas: Organización y visualización de ideas relacionadas con el proceso de pronóstico. Esto facilita la generación de ideas sobre diferentes escenarios y factores que podrían afectar el pronóstico.
3. Minitab IA: Con la nueva Minitab IA, el equipo puede generar diferentes fuentes de datos para extraerlos y así crear el modelo más preciso. Por ejemplo, la IA puede sugerir diferentes competidores y tipos de fármacos más antiguos para que se agreguen los datos relevantes al construir el modelo.

Al utilizar estas herramientas visuales, el equipo puede garantizar que se consideren todas las variables aplicables y que el modelo de pronóstico sea completo.

Paso 2: Preparación de datos con el centro de datos

La utilidad Centro de Datos es el siguiente paso para preparar los datos para el modelo predictivo. Se puede usar así:

1. Automatizar las comprobaciones de calidad de los datos: La empresa puede configurar comprobaciones automatizadas para garantizar la precisión y la integridad de los datos. Una vez creado el modelo y comparado con los datos reales, el equipo añadirá datos continuamente para garantizar un seguimiento riguroso y el perfeccionamiento del pronóstico. Esto incluye la identificación de valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
2. Generar resúmenes: Se pueden generar resúmenes rápidos de métricas clave para ofrecer una visión general de los datos. Esto ayuda a comprender la distribución y las tendencias de un vistazo.
3. Repetir tareas de preparación de datos: las tareas de preparación de datos comúnmente utilizadas se pueden guardar y reutilizar, lo que agiliza el proceso para análisis futuros.

La función de cuadrícula de datos permite a los usuarios interactuar con los datos mediante una vista de tabla, lo que facilita la realización de acciones como filtrar, ordenar y visualizar las métricas de las columnas. Esto garantiza que los datos estén limpios y listos para su análisis en los siguientes pasos.

Paso 3: Análisis de datos con el software estadístico Minitab

Con los datos preparados y los factores clave identificados, la empresa puede realizar diversos análisis con Minitab Statistical Software. El Minitab, conocido y fiable, que conocen sus usuarios, está a un clic de distancia, integrado directamente en el Centro de Soluciones. Desde aquí, los análisis pueden tomar diversas direcciones. En este ejemplo, la empresa avanza con su análisis de series de tiempo y utiliza los datos del centro de datos IQ para trazar la tendencia.

Mediante el análisis de tendencias para identificar y modelar tendencias a lo largo del tiempo, los pronósticos pueden compararse con los datos de ventas reales. Cualquier variación significativa (más o menos el 4%) da lugar a una revisión exhaustiva por parte de las partes interesadas.

Paso 4: Perspectivas mejoradas con Minitab AI

Basándose en las capacidades de análisis de datos de Minitab Statistical Software, Minitab AI puede llevar sus hallazgos al siguiente nivel. En nuestro ejemplo, Minitab AI puede ayudar con un par de aspectos diferentes:

1. Al analizar patrones y tendencias en los datos de prescripción, Minitab AI ofrecerá información y recomendaciones prácticas, como identificar posibles causas de variación y sugerir ajustes a los cronogramas de producción.
2. Los conceptos estadísticos complejos y los detalles técnicos relacionados con los modelos de pronóstico y el análisis de varianza se traducirán a un lenguaje fácil de entender, haciéndolos accesibles para usuarios con distintos niveles de experiencia.

Paso 5: Ver el panorama general con paneles de control

Finalmente, la utilidad Dashboards permite a la empresa visualizar y monitorizar información clave. Esto incluye:

1. Visualizaciones interactivas: Creación de paneles que muestran métricas y tendencias clave. Estas visualizaciones facilitan la monitorización del rendimiento y la identificación de problemas atípicos.
2. Actualización periódica: Seguimiento de los datos de ventas y pronósticos, lo que permite realizar ajustes rápidos a los cronogramas de producción si es necesario. El equipo decide actualizar el modelo mensualmente con nuevos datos, lo que permite actualizar el pronóstico según corresponda.
3. Compartir información: los paneles se pueden compartir con las partes interesadas, lo que garantiza que todos tengan acceso a la información más reciente.

Al utilizar la utilidad Dashboards, todos pueden ver rápidamente si es necesario ajustar la producción para satisfacer la demanda o si se requiere más investigación debido a una caída en las prescripciones.

Minitab Solution Center integra sus nuevas utilidades con nuestras soluciones principales para ofrecer una potente suite a las empresas que buscan optimizar sus capacidades de análisis de datos. Al optimizar la preparación de datos, facilitar la lluvia de ideas y proporcionar visualizaciones intuitivas, permite a los usuarios tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.