¿Qué es la detección de anomalías?
Identificar automáticamente datos que se desvían claramente de lo normal, como una caída brusca de pedidos, un aumento repentino de gastos o una bajada anómala del inventario.
Explicación detallada
Revisando informes a mano es difícil detectar a tiempo todas las anomalías. La detección de anomalías se basa en patrones históricos o reglas predefinidas para señalar automáticamente los datos que «no cuadran» y avisar a las personas responsables para que los revisen. Puede apoyarse en simples umbrales o en modelos estadísticos o de IA.
Un ejemplo
El sistema detecta que la tasa de devoluciones de una tienda esta semana triplica la habitual y avisa automáticamente al responsable regional para que compruebe si hay un problema de calidad.
Cómo se usa en la empresa
Empieza por los indicadores de mayor impacto y fija umbrales razonables, para evitar que el exceso de falsas alarmas haga que el equipo ignore los avisos.
Errores habituales
Avisos demasiado numerosos y frecuentes. Con tantas falsas alarmas, los problemas reales quedan enterrados.
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