Optimización de la Integración de Datos
Iniciamos el proceso al asegurar una conexión cifrada a su sistema de gestión empresarial ERP. Requerimos el otorgamiento de esta conexión por parte del equipo de TI
Capturamos una variedad de datos cruciales, incluyendo:
Utilizamos potentes procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) en la nube para correlacionar los detalles del Plan de Cuentas con los registros de Asientos Contables, generando así datos diarios que abarcan hasta 365 días en el pasado.
En caso de discrepancias entre el Plan de Cuentas de su empresa y el modelo de Prior, nuestro equipo de expertos realiza una validación exhaustiva. Si es necesario, proporcionamos asesoramiento para alinear sus cuentas empresariales con el modelo de Prior.
Automatizamos modelos de IA altamente sofisticados en áreas clave:
El pronóstico de ventas, recaudación y compras en la herramienta de PRIOR utiliza un algoritmo de selección de modelos. Para mantenernos ofrecer predicciones precisas y oportunas, utilizamos una combinación de tecnologías de aprendizaje automático y técnicas estadísticas avanzadas. De esta manera, para cada predicción generada en la plataforma, se corre una evaluación exhaustiva de diferentes técnicas de predicción y se utiliza la más acorde.
Esta es una técnica de regresión lineal que utiliza una penalización que evita el sobreajuste, lo que significa que el modelo no se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y, por lo tanto, generaliza mejor a nuevos datos.
XGBoost es un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión que utiliza la técnica de «boosting». Este método construye modelos a partir de datos de entrenamiento de forma iterativa, corrigiendo errores de modelos anteriores.
Esta es una variante especial de redes neuronales recurrentes (RNN), diseñada específicamente para evitar problemas a largo plazo. Son ideales para series temporales y secuencias debido a su capacidad para recordar de entradas anteriores.
Es una forma de red neuronal artificial. Las redes MLP pueden capturar relaciones no lineales en los datos y son especialmente útiles cuando los patrones en los datos son complejos y difíciles de discernir con métodos más simples.
No todos los conjuntos de datos son iguales. Por lo tanto, implementamos un riguroso proceso de selección para determinar qué modelo se adapta mejor a los datos en cuestión. A través de técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento como el error medio, determinamos cuál de los modelos proporciona las predicciones más precisas.
Una vez seleccionado el modelo, se procede con el entrenamiento utilizando nuestros datos históricos. Durante este proceso, el modelo «aprende» las relaciones y patrones subyacentes en los datos. Además, realizamos una serie de optimizaciones para asegurar que el modelo esté sintonizado adecuadamente.
Con el modelo entrenado y optimizado, realizamos pronósticos para el siguiente año. Estas predicciones luego se integran en nuestra plataforma, proporcionando a los usuarios información valiosa sobre ventas futuras, recaudación y compras.
En la gráfica se ven diferentes tipos de predicción, tanto el forecast cíclico, para los datos que siguen ese patrón. Como los datos de predicción que no siguen un patrón cíclico tan marcado.
Determinamos los saldos iniciales de las compras a crédito para facilitar la planificación de fechas de pago a proveedores por parte de su empresa
Una vez completados los pasos anteriores, el sistema de Prior automatiza la recopilación diaria de información para mantener actualizados los modelos y ajustarlos en función de los últimos datos comerciales. Esto garantiza que su empresa esté siempre respaldada por información proyectada precisa y actualizada.
Nuestra solución de integración SAP con Prior no solo asegura la eficiencia de su operación empresarial, sino que también optimiza la toma de decisiones estratégicas gracias a la potencia de la inteligencia artificial y la automatización de procesos.