--- title: Cómo minimizar errores en el forecasting description: Descubre los cinco pasos que no pueden faltar en todo buen proceso de forecasting. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2241230751.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Cómo minimizar errores en el forecasting Publicado el 8/01/15 8:00 Cuando el **forecasting** llega a la Alta Dirección, los gerentes a menudo no pueden juzgar su calidad. Si ésta no es suficiente o si existen defectos o errores es tarde para actuar, incluso si se detectan cualquier de estos problemas. Por esta razón, y para evitar los efectos negativos de un mal forecasting en la toma de acción hay que decidir si el proceso de previsión era el adecuado para el escenario. La aplicación de los **principios del forecasting** contribuye a aumentar la precisión de los pronósticos, minimizando el riesgo y reduciendo costes. Para ello, tan solo es necesario profundizar en el estudio de los procesos de previsión y su mejora. ![forecasting](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2241230751.jpg?width=547&name=file-2241230751.jpg "forecasting") Créditos fotográficos: istock [liseykina](http://espanol.istockphoto.com/stock-photo-15068781-clock-in-an-infinite-spiral.php?st=8719bfb)   [![¡Descarga la guía gratuita de predicitive analytics y descubre como beneficiarte de la predicción!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a) ## Los principios del forecasting Los cinco pasos de un buen **forecasting**, en el que se ejerce el control necesario, se pueden resumir de la siguiente forma: 1. Determinación del problema a resolver: el primer paso es especificar los objetivos a alcanzar, para después considerar qué decisiones conducirán a lograr dichas metas. Se puede llevar a cabo en dos momentos: - Definición de objetivos: por consenso y tras valorar su predictibilidad. Diseñar una línea de acción aplicable para los distintos resultados del **forecasting.** - Estructuración del problema: descomponiéndolo en partes, identificando posibles resultados antes del comienzo de las previsiones y adaptando el nivel de agregación de datos a las decisiones. 2. Establecimiento de la fuentes de información: hay que buscar su utilidad, pero sin descuidar su efectividad, actuando a tres niveles: - Identificación de las fuentes: atendiendo a su consistencia y verificabilidad. En este proceso hay que buscar la heterogeneidad, que enriquecerá los resultados. - Recogida de datos: que han de ser relevantes, actualizados, confiables, válidos, exactos y objetivos. - Preparación de datos: aplicar procesos de limpieza y transformación de forma iterativa para optimizar el ajuste. 3. Selección e implementación de la metodología de **forecasting**, para lo que es necesario llevar a cabo: - Selección en base a criterios de cuantificación, causalidad, estructuración, inteligibilidad, simplicidad y ajuste al escenario a pronosticar. - Implementación de la metodología: buscando en todo momento la coherencia, hay que tratar de minimizar la incertidumbre, teniendo como objetivo preservar el realismo de las previsiones. 4. Evaluación de los métodos elegidos: es la única manera de aumentar el ajuste a las necesidades del negocio. Lograr la optimización depende de dos acciones: - Análisis de los métodos aplicados: realizando evaluaciones explícitas de costo-beneficio hay que asegurarse de la validez de los **métodos de forecasting**, comenzando por la fiabilidad y consistencia de los datos para terminar mediante un estudio comparativo de las distintas posibilidades metodológicas y una valoración de la validez de los supuestos. - Valoración de la incertidumbre: utilizando procedimientos objetivos y enunciando una lista de razones por las cuales un pronóstico podría estar equivocado, que ayudarán al cálculo de la probabilidad de resultados alternativos en el curso de la evaluación. 5. **Uso del forecasting**. Es posible aumentar el rendimiento de los pronósticos si se hace un esfuerzo a dos niveles: - Establecimiento de criterios de presentación: buscando que faciliten la comprensión de su contenido y contribuyan a su claridad. - Mejora continua: a través de la retroalimentación hay que fomentar el aprendizaje que perfeccione los resultados conseguidos con el **forecasting.**   **Post relacionados:** - [La fórmula secreta de predictive analytics](http://www.lantares.com/blog/la-formula-secreta-de-predictive-analytics) - [Científico de datos: ni contigo ni sin ti](http://www.lantares.com/blog/cientifico-de-datos-ni-contigo-ni-sin-ti) - [Tendencias en minería de datos](http://www.lantares.com/blog/tendencias-en-mineria-de-datos)   [![Predictive Analytics](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0) Categoría: [Presupuestación y Reporting](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/presupuestación-y-reporting) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [¿Inteligencia de negocio a la carta? 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