Crear un reporting financiero implica poder convertir la actual abundancia de información financiera y operativa en conocimiento, para contribuir a generar valor para la empresa. El éxito en esta misión dependerá de la intervención de recursos que aporten las capacidades analíticas adecuadas. Estamos hablando de procesos, tecnología y talento, una combinación necesaria para lograr el fin que se persigue.

Sin embargo, el gran volumen de información a tratar es uno de los factores que ponen en peligro el buen curso del proceso, tanto a nivel de elaboración, como de su posterior interpretación y análisis. Si no se trabaja con la mesura apropiada, pueden aparecer errores que repercutirán en todas las fases.

Hoy vamos a hablar de cómo reducir los factores estacionales para obtener una analítica de negocio más exacta y así disponer de datos más fiables y útiles. Esto nos permitirá normalizar los datos y llegar a conclusiones más fidedignas.

Medidas estacionales, ¿qué son?

Para definirlo, podemos decir que las medidas estacionales son todas aquellas que muestran un patrón de variación en periodos de tiempo consistentes. Es decir: presentan una anomalía constante en el tiempo.

Según el negocio estas pueden producirse por diversas causas y en diferentes períodos (annual, trimestral o semanalmente, por ejemplo). Para analizar correctamente nuestros datos, debemos conocer cuándo se producen estos desajustes en nuestro negocio y su motivo. La mayoría de empresas presentan estás anomalias. Por ejemplo: 

• Empresas con ventas al por menor, ya que el comportamiento de los consumidores en ciertos ámbitos puede ser muy estacional lo que provoca un aumento de ventas en ciertas épocas. Por ejemplo, el número de compras en época de rebajas suele ser mayor. 

• Empresas con una evolución del tráfico muy variado (con congestión de tráfico a ciertas horas del día). Por ejemplo, una tienda de comida para llevar tiene una temporalidad muy marcada.

Es importante eliminar esta variable temporal de nuestros datos puesto que ya conocemos su orígen y no aporta una información relevante en términos de comportamiento del negocio.