Módulo de Forecast
Forecasting de demanda versionado, explicable y auto-tuneable a nivel SKU × cliente × mes.
La descomposición de drivers te dice por qué el número es el que es. What-If te deja mover una promo y ver la curva nueva en segundos. Los backtests de accuracy corren de forma continua, así un modelo que está derivando se flaggea antes de costarte un trimestre — no después.
¿Te suena familiar?
Construimos este módulo sentándonos con planeadores de demanda y escuchando de qué se quejan los lunes en la mañana. Cada dolor de abajo mapea a una página específica del dashboard — sin buzzwords, sin promesas de roadmap.
"El forecast vive en el Excel de un analista y se rompe el día que se va de vacaciones."
Un pipeline versionado y auto-ejecutable es el dueño del forecast de punta a punta. Cada modelo y cada input son reproducibles — sin punto único de falla, sin copy-paste entre pestañas.
→ Pipeline
"Cuando el número falla, nadie nos puede decir por qué."
La descomposición de drivers separa cada forecast en sus componentes — estacionalidad, tendencia, lift promocional, efectos de feriados, eventos ad-hoc. Ves, a nivel SKU × cliente, exactamente qué señal se movió.
→ Intelligence
"Cada cambio de promo arranca un día entero de re-ajuste."
What-If te deja modificar supuestos — correr una ventana promocional, cambiar precio, agregar un SKU nuevo — y ver el forecast moverse en segundos. Compara escenarios lado a lado antes de comprometerte al AOP.
→ What-If
"No sabremos si el forecast estuvo bien hasta que cierre el mes."
Los backtests de accuracy corren de forma continua por marca, segmento y período. MAPE / RMSE / sesgo se actualizan con cada retrain, así un modelo que está derivando se flaggea antes de costarte un trimestre.
→ Accuracy
"Cada trimestre re-elegimos el modelo y re-tuneamos la mezcla de estacionalidad."
Un loop de auto-tuning monitorea cada serie. Las series estables se quedan en su modelo actual; las que están derivando se re-entrenan automáticamente. Ves la cola de retrain, no una caja negra.
→ Learning
"Promover un modelo nuevo a producción es un acto de fe."
Model Performance evalúa el modelo candidato contra el incumbente en MAPE / RMSE / sesgo antes de la promoción. Lado a lado, versión por versión — sin sorpresas en producción.
→ Model Performance
Qué incluye
Cada página lee del mismo motor: el número que ves en la Vista General es el mismo que mueve What-If, el mismo que se backtestea en Accuracy, y el mismo cuyos drivers se descomponen en Intelligence.
KPIs principales de todo el módulo — actual vs forecast vs AOP, distribución de confianza, detalle mensual. La pantalla única que el equipo de planeación abre cada lunes.
Desglose por etapa del pipeline de generación — leer fuentes, mezclar drivers causales, validar contra guardrails, publicar a consumidores aguas abajo. Click a cualquier etapa para ver qué corrió, cuándo y qué produjo.
Backtest de accuracy por marca × segmento × período. MAPE / RMSE / sesgo con deltas mes a mes. Diagnostica dónde el modelo es confiable y exactamente dónde deriva.
Descomposición de drivers — estacionalidad, tendencia, lift promocional, feriados, eventos ad-hoc. Cada punto del forecast viene con su "por qué" adjunto, a nivel SKU × cliente × mes.
Planeación de escenarios. Mueve una promo, cambia una fecha de lanzamiento, modela un nuevo nivel de precio — ve el forecast moverse en segundos. Fija escenarios lado a lado antes de comprometerte al AOP.
Estado de auto-tuning — qué series están estables, cuáles se están re-entrenando, y el estado del último retrain. El sistema muestra su propio trabajo; no tienes que cuidarlo.
Tendencias de MAPE / RMSE / sesgo a través de versiones de modelo. Se usa para validar un modelo candidato contra el incumbente antes de promoverlo — cada release pasa por esta puerta.
Qué vas a surfear
Cada vista tiene una opinión sobre cuál es la siguiente pregunta. No tienes que ir a buscar la respuesta — la página te la trae al frente.
Cómo corre el pipeline
01
Toma desde la capa gold canónica — ventas, maestro de clientes, maestro de productos, feriados, promos. Sin copy-paste entre archivos; los mismos datos que ve el resto del dashboard.
02
Jerárquico middle-out: pronósticos por marca × segmento × SKU reconciliados top-down y bottom-up. Drivers causales (promo, feriado, precio) adjuntos como features.
03
Los guardrails chequean el forecast candidato contra cotas, el período anterior y el AOP. Una bandera de drift pausa el publish hasta que un planeador lo revisa.
04
Outputs versionados llegan al dashboard y a cualquier consumidor aguas abajo. Cada versión anterior es consultable — sin sobrescritos, sin sorpresas.
Qué necesitamos de ti
Las fuentes requeridas te dan la curva de volumen. Calendarios de feriados y promos activan la descomposición de drivers causales; el AOP habilita los overlays de plan-vs-forecast.
| Fuente | Descripción | Requerida |
|---|---|---|
| sales | Transacciones de venta | Requerida |
| product_master | Maestro de productos | Requerida |
| customer_master | Maestro de clientes | Requerida |
| holidays | Calendario de feriados + eventos | Opcional |
| promo_calendar | Calendario promocional | Opcional |
| aop | Plan Operativo Anual | Opcional |
El detalle completo del esquema vive en la página Data Schema una vez que inicies sesión.
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