Page 155 - FUNCIÓN Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN

abstract
Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN

The present investigation was carried out in a shoe company in which data science was used in order
to optimize the distribution of its products to five Mexican branches. For this work, a tool was de-
veloped to obtain a probabilistic calculation of the merchandise that should be sent to each branch,
which allows logistic expenses to be reduced. To program the tool, statistical and probability calcula-
tions were made based on the historical data provided by the company over a period of three years.
The tool was developed in the Microsoft Excel program and was automated to specify the quantity of
merchandise that should be sent and to calculate the style, brand, color and size of footwear required
by each of the five branches.

Keywords: data analysis, process automation, data science, logistics, routing problem.
FUNCIÓN

INtrODuccIóN

Actualmente, el vertiginoso avance de la tecnología ha permitido que las compañías analicen y pro-
cesen de manera más rápida y eficaz grandes cantidades de datos con el fin de detectar patrones y
154 realizar predicciones. Esta ventaja tecnológica ha dado pie al surgimiento de nuevas áreas de inves-
tigación, entre las que se pueden mencionar la ciencia de datos (data science), la cual ha tomado un
auge importante en el área de mercadotecnia, pues les permite a las empresas conocer los gustos
y las preferencias de los clientes. Algunos de los trabajos más representativos sobre el uso de la
referida herramienta son los siguientes:

En el trabajo de Dhar (2012) se intentan ofrecer respuestas a preguntas actuales
relacionadas con la ciencia de los datos desde una perspectiva de modelado predictivo.
La ciencia de datos podría implicar un enfoque en torno a los datos y, por extensión, a
las estadísticas, en especial sobre la organización, propiedades y análisis de datos y su
papel en la inferencia.
En el estudio de Serrano-Cobos (2014) se examinan la manera en que el big data
(subcampo de la data science) se está convirtiendo en una realidad, así como las aplica-
ciones que este puede tener, las cuales se pueden emplear en casi cualquier campo o
área mediante el análisis de datos digitales provenientes de fuentes como redes socia-
les, páginas web, aplicaciones móviles, etc. El foco de la citada investigación se centra
en si resulta más conveniente aplicar a una gran cantidad de datos técnicas simples o
algoritmos complejos. Las conclusiones de ese trabajo señalan la importancia de formar
nuevo talento humano para que actúe como puente entre esta gran cantidad de datos
y su posible aplicación.