https://view.genially.com/6988c88b11aaa5995edf2f64/guide-big-data
Jose Joaquin Reyes Matas
BIG DATA_
César Wong Velazquez
ANÁLISIS DE DATOS PARA LA MEJORA DE LA
GESTIÓN EN COCINA
1º Dic. Co. B
empezar_
Relación entre big data,analisis de datos, Machine learning y deep learning
Ciclo de vida del dato
Nube y cloud computing
Seguridad de los datos
Datos, información y conocimiento
INFOGRAFIA
Ciencia de datos
BIG DATA
La diferencia entre el dato y la información:
¿Qué es un dato? ¿Qué es una información?
Lo que se conoce como dato, es considerado una variable, tanto cuantitativa como cualitativa. La información se conoce como un conjunto organizado de datos que forman un mensaje, cambiando el estado de conocimiento del lector o sistema que recibe dicho mensaje. Pero ¿Que diferencia hay entre un dato y una información?
Video explicativo
ejemplo 1
ejemplo 2
info
Ciclo de vida de los datos
¿Qué es el ciclo de vida de un dato?
El ciclo de vida de los datos es el proceso completo que atraviesan los datos, desde su creación, captura, archivado, y eliminación.
Podemos diferenciar las etapas del ciclo de vida de los datos, donde encontramos: 1.- Captura 2.-Almacenamiento 3.- Procesamiento 4-visualización 5.- Uso operativo 6- Almacenamiento/eliminación y reutilización
Procesamiento/Uso operativo
Archivado/ Eliminacion
Captura/ Almacenamiento
Relación entre Big Data, análisis de datos, IA y machine/deep learning:
Antes de relacionar conceptos...
IA: La inteligencia artificial es el conjunto de técnicas que permiten a un sistema imitar capacidades humanas, tales ejemplos como “Aprender” “Razonar” “Tomar decisiones”, etc. Machine learning: Este concepto es una rama de la inteligencia artificial que permite a estos sistemas aprender de forma automática a partir de datos, sorprendentemente sin ser programados explícitamente con reglas fijas. Deep learning: Es un concepto relacionado directamente con el machine learning, que se basa en redes neuronales profundas ( modelos de aprendizaje automáticos formados por neuronas artificiales capaces de aprender patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos).
nuestras prácticas
Ejemplo
Relación
Ciencia de datos
etapas de la ciencia de datos
La ciencia de datos sigue varias etapas para convertir los datos en información útil.Primero, se recogen los datos desde distintas fuentes, como bases de datos, encuestas o aplicaciones. Después, esos datos se limpian y organizan, eliminando errores o información que no sirve. Luego se analizan los datos, usando estadísticas y herramientas informáticas para encontrar patrones o tendencias. A continuación, se interpretan los resultados, es decir, se entiende qué significan esos datos. Por último, se usan y comunican los resultados para tomar decisiones o mejorar procesos.
info
Ciencia de datos
etapas de la ciencia de datos
La ciencia de datos sigue varias etapas para convertir los datos en información útil.Primero, se recogen los datos desde distintas fuentes, como bases de datos, encuestas o aplicaciones. Después, esos datos se limpian y organizan, eliminando errores o información que no sirve. Luego se analizan los datos, usando estadísticas y herramientas informáticas para encontrar patrones o tendencias. A continuación, se interpretan los resultados, es decir, se entiende qué significan esos datos. Por último, se usan y comunican los resultados para tomar decisiones o mejorar procesos.
info
BIG DATA
Las 5 v del big data
Las 5 V del Big Data son cinco ideas clave para entender cómo funcionan los datos hoy en día: Volumen (muchísima cantidad de datos que se generan todo el tiempo), Velocidad (la rapidez con la que se crean y se procesan esos datos), Variedad (diferentes tipos de datos, como texto, imágenes o números), Veracidad (lo importante que es que los datos sean fiables y de calidad) y Valor (lo útil que son esos datos para tomar buenas decisiones o sacar ideas interesantes)
Ejemplo
info
Cloud computing y nube
¿Qué es la nube?
Pero, en un restaurante convencional, como funciona una nube?
La nube o cloud computing es un modelo que permite utilizar recursos informáticos a través de Internet sin la necesidad de tenerlos de manera física en el establecimiento.
En la nube podemos encontrar recursos como servidores, un almacenamiento amplio de datos, programas y aplicaciones, copias de seguridad, etc. (Nuestra empresa en las prácticas tiene una nube propia donde se lanzan todas las informaciones relevantes al servicio en la residencia)
ejemplo 1
ejemplo 2
Una gran ventaja que tiene la nube para un restaurante es la copia de seguridad, la cual se genera por si, en algún momento, el dispositivo que se usa falla, se rompe o se sustituye, manteniendo todos los datos en la nube.
Seguridad de los datos
medidas basicas
En un restaurante, los datos son como el producto fresco: si no los cuidas, se echan a perder o te los roban.
info
Infografía general de los temas presentados.
Ciclo de vida del dato
Coca-cola y la ciencia de datos
ciclo de vida del dato
Dato e información
uber eats y la ciencia de datos
IA, Machine learning y deep learning
ciencia de datos
Nube y cloud computing
Big data
Coca-cola
uber eats
makro
Uber Eats usa ciencia de datos para que su app funcione rápido y bien: analiza datos en tiempo real para predecir el tiempo de entrega, organizar las rutas de los repartidores, adaptar precios según la demanda y sugerir restaurantes y platos personalizados a cada usuario. Todo esto se hace con modelos que miran tráfico, historial de pedidos y muchos otros factores
Coca‑Cola recoge datos de muchos lugares: ventas en tiendas, redes sociales, producción, distribución y feedback de clientes. Con esos datos puede predecir qué productos se venden más, entender gustos según regiones, mejorar publicidad y ajustar su logística y producción para tener siempre suficientes bebidas disponibles. También usa datos complejos (como clima o información de cultivos) para mantener la calidad de productos como los zumos.
Makro es una gran empresa mayorista que vende a restauración y hostelería. Aunque no hay info pública detallada sobre su ciencia de datos, empresas de este tipo suelen analizar datos de ventas, inventario y logística para saber qué productos pedir más, cuándo y dónde, y mejorar la distribución a restaurantes y negocios. Además, herramientas digitales y analíticas (como sistemas de punto de venta o análisis de redes sociales) ayudan a entender mejor cómo usar datos para planificar ofertas y servicios a sus clientes profesionales.
Peligros
Los datos corren varios riesgos importantes: pueden ser robados o accedidos por personas no autorizadas a través de hackeos o ataques informáticos; también pueden perderse por errores, fallos técnicos o desastres. Además, existe el peligro de que información confidencial se filtre accidental o intencionadamente, y no hay que olvidar los riesgos internos, cuando empleados usan los datos de manera incorrecta o inapropiada.
Esta relación puede considerarse una jerarquía de acciones dentro de todos los conceptos citados:
1- Para empezar el big data aporta grandes cantidades de datos, seguidamente, se crea un análisis de datos que permiten comprender su contenido. 2- A continuación una IA utiliza esta información para tomar decisiones lo más humanas posibles, de manera inteligente, luego, el machine learning permite que la IA aprenda de éstos mismos datos, siendo aún más precisa de manera potencial. 3- finalmente, en caso de que existan un volumen de datos superior, se genera un deep learning para que la IA pueda evolucionar de manera escalonada hasta alcanzar una solución óptima.
Los datos son hechos desorganizados, sin ningún tipo de significado inherente, solos, no forman ningun mensaje capaz de hacer comprender al lector. Sin embargo, la información es la síntesis de dichos datos, ya procesados, con un contexto que tiene el propósito de comunicar un mensaje.
En la página anterior hay dos ejemplos relacionados con la informacion y el dato.
- CAPTURA: El proceso inicia cuando se crean los datos, donde se registran y analizan el potencial de éstos, en función de su relevancia para el negocio. Se tiene en cuenta el cómo, cuándo, dónde y porqué se han creado.
- ALMACENAMIENTO: Según su origen, los datos se almacenan en un entorno que sean favorables para el negocio, de manera que la información relevante se protege (La confidencial incluso se cifra).
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3. Cuidado con los datos de los clientes (Protección de Datos)
- Si guardas correos para reservas o alergias, tienes una responsabilidad legal.
- Privacidad: Solo pide los datos necesarios. No necesitas el DNI de alguien para reservarle una mesa para dos.
- Consentimiento: Si vas a enviarles promociones, tienen que haber aceptado antes. No seas el "spam" pesado.
1. Control de acceso (¿Quién entra en mi cocina?)
- Igual que no dejas que cualquiera entre en el cuarto frío, no todos deben acceder a los datos.
- Contraseñas fuertes: Nada de "1234" o "password". Usa claves que mezclen letras, números y símbolos.
- Perfiles por puesto: El camarero solo necesita ver la comanda; el gestor, las facturas. Cada uno con su permiso justo.
5. Sentido común con el equipo
- El eslabón más débil suele ser el despiste humano.
- No dejar sesiones abiertas: Si terminas de usar el ordenador de gestión, cierra sesión.
- Ojo con los USB: No pinches cualquier pendrive desconocido en el ordenador donde llevas las cuentas.
2. Protección del TPV y Red Wi-Fi
- Es el corazón del negocio.
- Redes separadas: Ten una red Wi-Fi para los clientes y otra totalmente distinta y privada para el sistema de cobro y oficina.
- Antivirus al día: El software del restaurante debe estar actualizado para evitar "plagas" digitales (virus).
4. Copias de seguridad (El "Mise en place" de emergencia)
- Imagina que se va la luz y se borra todo el registro de ventas del mes.
- Backup diario: Haz copias de seguridad automáticas en la nube o en un disco externo. Si algo falla, puedes "reemplatar" la información rápido y seguir trabajando.
Big data genera un volumen de datos que abarca con: Ventas diarias, horarios, clientes, clima, días festivos, y opiniones de la clientela.
A continuación, se realiza un análisis de datos para detectar patrones de consumo y desperdicio.
Luego, con machine learning, o en caso de una gran cantidad de datos, deep learning, el modelo de IA aprende a predecir cuántos platos se podrían vender cada día de la semana.
Finalmente, la IA usa todas estas predicciones para ajustar las compras según el volumen de clientela, a planificar el personal y a reducir el desperdicio.
Festividades. Haciendo un análisis de los datos de las festividades en nuestra región, nos podremos hacer una idea de cuánta materia pedir, de cuanto personal deberemos tener y que dias seran los mas fuertes para nuestro restaurante esta recopilación de datos se convierte en información muy útil porque podremos prevenir el volumen de trabajo y adaptarnos a lo que nos va a pedir cada dia, no podremos hacer el mismo pedido ni tener el mismo personal un dia 24 de diciembre que un dia entre semana de finales de enero.
¿Que es?
La ciencia de datos es una disciplina que consiste en usar matemáticas, estadística, programación y tecnologías como inteligencia artificial para trabajar con grandes cantidades de datos. Su principal objetivo es sacar información útil y entender mejor qué está pasando, por ejemplo respondiendo preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó” o “qué podría pasar”. En la práctica, los científicos de datos recogen datos de muchas fuentes, los organizan, los analizan y los interpretan para encontrar patrones o tendencias. Luego comunican esos resultados para ayudar a tomar mejores decisiones o mejorar algo en una empresa u organización
¿Que es?
La ciencia de datos es una disciplina que consiste en usar matemáticas, estadística, programación y tecnologías como inteligencia artificial para trabajar con grandes cantidades de datos. Su principal objetivo es sacar información útil y entender mejor qué está pasando, por ejemplo respondiendo preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó” o “qué podría pasar”. En la práctica, los científicos de datos recogen datos de muchas fuentes, los organizan, los analizan y los interpretan para encontrar patrones o tendencias. Luego comunican esos resultados para ayudar a tomar mejores decisiones o mejorar algo en una empresa u organización
Supongamos que, en el restaurante Hurtado de Mendoza, existen un número definido de reservas, cada reserva se considera un dato. Si en un día existen 45 reservas, cada una supondrá una información única (Cantidad de personas, hora de la reserva, lugar donde se sentará, etc.) Después, se ordena en un archivo donde podamos estudiar ésta información para planear, de manera lógica y cómoda, por ejemplo, el espacio del restaurante, el comienzo de la jornada, etc.
En un restaurante, las 5 V del Big Data sirven para entender mejor cómo funciona el negocio y tomar mejores decisiones. El volumen se nota en la gran cantidad de datos que se generan cada día, como pedidos, ventas, reservas y pagos. La velocidad puede verse por ejemplo en cuestionarios rapidos en el mismo restaurante, como cuestionarios de satisfaccion. La variedad aparece porque los datos vienen de muchos sitios distintos: el sistema de caja, las apps de reparto, las reseñas de clientes o las redes sociales. La veracidad es clave, ya que los datos deben ser correctos y fiables para evitar errores en pedidos, precios o inventario. Por último, el valor está en usar toda esa información para mejorar el restaurante, por ejemplo ajustando el menú, mejorando el servicio al cliente o controlando mejor los gastos.
Si por ejemplo, se detectan que algunos platos no son rentables para el negocio, se puede ajustar el menú, teniendo en cuenta el análisis de las ventas, el control de desperdicios, y la predicción de la demanda. Esta acción está muy ligada a la creación de los menús engineering, que se puede hacer de forma fácil y más intuitiva gracias a los datos almacenados en la nube.
- PROCESAMIENTO: Se divide en:
Transformación (ETL): Se limpian (quitan duplicados, errores), se estandarizan y se integran datos de distintas fuentes.
Modelado: Se aplican algoritmos y técnicas (Machine Learning, IA) para encontrar patrones y construir modelos predictivos.
Análisis: Se examinan para extraer insights y responder preguntas de negocio.
- USO OPERATIVO: Se autoriza a los usuarios la disposición de estos datos, de manera que se pueda ubicar, acceder, modificar y crear datos. Se establecen políticas que autoricen a determinados usuarios el poder usarlos en tiempo y modo concretos.
- ARCHIVADO: Cuando los datos dejan de tener un valor significativo dentro de una empresa, pero conservan cierta utilidad para el futuro, se protegen, sin una accesibilidad inmediata.
- ELIMINACIÓN: No todos los datos se conservan de forma indefinida, aquellos que dejan de ser útiles se eliminan de la base de datos, dejando espacio para información actualizada.
En nuestras prácticas trabajamos diariamente con estos programas, capaces de detectar una cantidad aproximada de toda la materia prima que haría falta para una semana con un menú concertado, siendo de gran utilidad para tener un control general (Además se pueden ajustar manualmente en caso de encontrar algún error o si se requiere de un cambio de última hora).
Por ejemplo, en la gestión de pedidos y TPV: El sistema de pedidos se puede encontrar en la nube, y estos pedidos se guardan automáticamente, estando disponibles desde cualquier dispositivo al que se le autorice su acceso.
Ejemplo: Un camarero que toma el pedido de una mesa y se envía a cocina, almacenandose en la nube.
Todo este almacenamiento (por ejemplo; ventas diarias historial de clientes ,menús y precios, facturación…) puede verlo el encargado desde su propia casa, desde la plataforma de la nube.
¿Que es?
Big Data se refiere a la gran cantidad de datos que se generan todos los días, tanto ordenados como desordenados. Lo importante no es cuántos datos hay, sino cómo se usan. Cuando en nuestra cocina lo analizamos bien podemos tomar mejores decisiones y mas organizadas ademas de mejorar nuestras estrategias.
Coca-cola
uber eats
makro
Uber Eats usa ciencia de datos para que su app funcione rápido y bien: analiza datos en tiempo real para predecir el tiempo de entrega, organizar las rutas de los repartidores, adaptar precios según la demanda y sugerir restaurantes y platos personalizados a cada usuario. Todo esto se hace con modelos que miran tráfico, historial de pedidos y muchos otros factores
Coca‑Cola recoge datos de muchos lugares: ventas en tiendas, redes sociales, producción, distribución y feedback de clientes. Con esos datos puede predecir qué productos se venden más, entender gustos según regiones, mejorar publicidad y ajustar su logística y producción para tener siempre suficientes bebidas disponibles. También usa datos complejos (como clima o información de cultivos) para mantener la calidad de productos como los zumos.
Makro es una gran empresa mayorista que vende a restauración y hostelería. Aunque no hay info pública detallada sobre su ciencia de datos, empresas de este tipo suelen analizar datos de ventas, inventario y logística para saber qué productos pedir más, cuándo y dónde, y mejorar la distribución a restaurantes y negocios. Además, herramientas digitales y analíticas (como sistemas de punto de venta o análisis de redes sociales) ayudan a entender mejor cómo usar datos para planificar ofertas y servicios a sus clientes profesionales.
BIG DATA_
cesar wong
Created on February 8, 2026
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https://view.genially.com/6988c88b11aaa5995edf2f64/guide-big-data
Jose Joaquin Reyes Matas
BIG DATA_
César Wong Velazquez
ANÁLISIS DE DATOS PARA LA MEJORA DE LA GESTIÓN EN COCINA
1º Dic. Co. B
empezar_
Relación entre big data,analisis de datos, Machine learning y deep learning
Ciclo de vida del dato
Nube y cloud computing
Seguridad de los datos
Datos, información y conocimiento
INFOGRAFIA
Ciencia de datos
BIG DATA
La diferencia entre el dato y la información:
¿Qué es un dato? ¿Qué es una información?
Lo que se conoce como dato, es considerado una variable, tanto cuantitativa como cualitativa. La información se conoce como un conjunto organizado de datos que forman un mensaje, cambiando el estado de conocimiento del lector o sistema que recibe dicho mensaje. Pero ¿Que diferencia hay entre un dato y una información?
Video explicativo
ejemplo 1
ejemplo 2
info
Ciclo de vida de los datos
¿Qué es el ciclo de vida de un dato?
El ciclo de vida de los datos es el proceso completo que atraviesan los datos, desde su creación, captura, archivado, y eliminación.
Podemos diferenciar las etapas del ciclo de vida de los datos, donde encontramos: 1.- Captura 2.-Almacenamiento 3.- Procesamiento 4-visualización 5.- Uso operativo 6- Almacenamiento/eliminación y reutilización
Procesamiento/Uso operativo
Archivado/ Eliminacion
Captura/ Almacenamiento
Relación entre Big Data, análisis de datos, IA y machine/deep learning:
Antes de relacionar conceptos...
IA: La inteligencia artificial es el conjunto de técnicas que permiten a un sistema imitar capacidades humanas, tales ejemplos como “Aprender” “Razonar” “Tomar decisiones”, etc. Machine learning: Este concepto es una rama de la inteligencia artificial que permite a estos sistemas aprender de forma automática a partir de datos, sorprendentemente sin ser programados explícitamente con reglas fijas. Deep learning: Es un concepto relacionado directamente con el machine learning, que se basa en redes neuronales profundas ( modelos de aprendizaje automáticos formados por neuronas artificiales capaces de aprender patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos).
nuestras prácticas
Ejemplo
Relación
Ciencia de datos
etapas de la ciencia de datos
La ciencia de datos sigue varias etapas para convertir los datos en información útil.Primero, se recogen los datos desde distintas fuentes, como bases de datos, encuestas o aplicaciones. Después, esos datos se limpian y organizan, eliminando errores o información que no sirve. Luego se analizan los datos, usando estadísticas y herramientas informáticas para encontrar patrones o tendencias. A continuación, se interpretan los resultados, es decir, se entiende qué significan esos datos. Por último, se usan y comunican los resultados para tomar decisiones o mejorar procesos.
info
Ciencia de datos
etapas de la ciencia de datos
La ciencia de datos sigue varias etapas para convertir los datos en información útil.Primero, se recogen los datos desde distintas fuentes, como bases de datos, encuestas o aplicaciones. Después, esos datos se limpian y organizan, eliminando errores o información que no sirve. Luego se analizan los datos, usando estadísticas y herramientas informáticas para encontrar patrones o tendencias. A continuación, se interpretan los resultados, es decir, se entiende qué significan esos datos. Por último, se usan y comunican los resultados para tomar decisiones o mejorar procesos.
info
BIG DATA
Las 5 v del big data
Las 5 V del Big Data son cinco ideas clave para entender cómo funcionan los datos hoy en día: Volumen (muchísima cantidad de datos que se generan todo el tiempo), Velocidad (la rapidez con la que se crean y se procesan esos datos), Variedad (diferentes tipos de datos, como texto, imágenes o números), Veracidad (lo importante que es que los datos sean fiables y de calidad) y Valor (lo útil que son esos datos para tomar buenas decisiones o sacar ideas interesantes)
Ejemplo
info
Cloud computing y nube
¿Qué es la nube?
Pero, en un restaurante convencional, como funciona una nube?
La nube o cloud computing es un modelo que permite utilizar recursos informáticos a través de Internet sin la necesidad de tenerlos de manera física en el establecimiento. En la nube podemos encontrar recursos como servidores, un almacenamiento amplio de datos, programas y aplicaciones, copias de seguridad, etc. (Nuestra empresa en las prácticas tiene una nube propia donde se lanzan todas las informaciones relevantes al servicio en la residencia)
ejemplo 1
ejemplo 2
Una gran ventaja que tiene la nube para un restaurante es la copia de seguridad, la cual se genera por si, en algún momento, el dispositivo que se usa falla, se rompe o se sustituye, manteniendo todos los datos en la nube.
Seguridad de los datos
medidas basicas
En un restaurante, los datos son como el producto fresco: si no los cuidas, se echan a perder o te los roban.
info
Infografía general de los temas presentados.
Ciclo de vida del dato
Coca-cola y la ciencia de datos
ciclo de vida del dato
Dato e información
uber eats y la ciencia de datos
IA, Machine learning y deep learning
ciencia de datos
Nube y cloud computing
Big data
Coca-cola
uber eats
makro
Uber Eats usa ciencia de datos para que su app funcione rápido y bien: analiza datos en tiempo real para predecir el tiempo de entrega, organizar las rutas de los repartidores, adaptar precios según la demanda y sugerir restaurantes y platos personalizados a cada usuario. Todo esto se hace con modelos que miran tráfico, historial de pedidos y muchos otros factores
Coca‑Cola recoge datos de muchos lugares: ventas en tiendas, redes sociales, producción, distribución y feedback de clientes. Con esos datos puede predecir qué productos se venden más, entender gustos según regiones, mejorar publicidad y ajustar su logística y producción para tener siempre suficientes bebidas disponibles. También usa datos complejos (como clima o información de cultivos) para mantener la calidad de productos como los zumos.
Makro es una gran empresa mayorista que vende a restauración y hostelería. Aunque no hay info pública detallada sobre su ciencia de datos, empresas de este tipo suelen analizar datos de ventas, inventario y logística para saber qué productos pedir más, cuándo y dónde, y mejorar la distribución a restaurantes y negocios. Además, herramientas digitales y analíticas (como sistemas de punto de venta o análisis de redes sociales) ayudan a entender mejor cómo usar datos para planificar ofertas y servicios a sus clientes profesionales.
Peligros
Los datos corren varios riesgos importantes: pueden ser robados o accedidos por personas no autorizadas a través de hackeos o ataques informáticos; también pueden perderse por errores, fallos técnicos o desastres. Además, existe el peligro de que información confidencial se filtre accidental o intencionadamente, y no hay que olvidar los riesgos internos, cuando empleados usan los datos de manera incorrecta o inapropiada.
Esta relación puede considerarse una jerarquía de acciones dentro de todos los conceptos citados: 1- Para empezar el big data aporta grandes cantidades de datos, seguidamente, se crea un análisis de datos que permiten comprender su contenido. 2- A continuación una IA utiliza esta información para tomar decisiones lo más humanas posibles, de manera inteligente, luego, el machine learning permite que la IA aprenda de éstos mismos datos, siendo aún más precisa de manera potencial. 3- finalmente, en caso de que existan un volumen de datos superior, se genera un deep learning para que la IA pueda evolucionar de manera escalonada hasta alcanzar una solución óptima.
Los datos son hechos desorganizados, sin ningún tipo de significado inherente, solos, no forman ningun mensaje capaz de hacer comprender al lector. Sin embargo, la información es la síntesis de dichos datos, ya procesados, con un contexto que tiene el propósito de comunicar un mensaje.
En la página anterior hay dos ejemplos relacionados con la informacion y el dato.
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3. Cuidado con los datos de los clientes (Protección de Datos)
1. Control de acceso (¿Quién entra en mi cocina?)
5. Sentido común con el equipo
2. Protección del TPV y Red Wi-Fi
4. Copias de seguridad (El "Mise en place" de emergencia)
Big data genera un volumen de datos que abarca con: Ventas diarias, horarios, clientes, clima, días festivos, y opiniones de la clientela. A continuación, se realiza un análisis de datos para detectar patrones de consumo y desperdicio. Luego, con machine learning, o en caso de una gran cantidad de datos, deep learning, el modelo de IA aprende a predecir cuántos platos se podrían vender cada día de la semana. Finalmente, la IA usa todas estas predicciones para ajustar las compras según el volumen de clientela, a planificar el personal y a reducir el desperdicio.
Festividades. Haciendo un análisis de los datos de las festividades en nuestra región, nos podremos hacer una idea de cuánta materia pedir, de cuanto personal deberemos tener y que dias seran los mas fuertes para nuestro restaurante esta recopilación de datos se convierte en información muy útil porque podremos prevenir el volumen de trabajo y adaptarnos a lo que nos va a pedir cada dia, no podremos hacer el mismo pedido ni tener el mismo personal un dia 24 de diciembre que un dia entre semana de finales de enero.
¿Que es?
La ciencia de datos es una disciplina que consiste en usar matemáticas, estadística, programación y tecnologías como inteligencia artificial para trabajar con grandes cantidades de datos. Su principal objetivo es sacar información útil y entender mejor qué está pasando, por ejemplo respondiendo preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó” o “qué podría pasar”. En la práctica, los científicos de datos recogen datos de muchas fuentes, los organizan, los analizan y los interpretan para encontrar patrones o tendencias. Luego comunican esos resultados para ayudar a tomar mejores decisiones o mejorar algo en una empresa u organización
¿Que es?
La ciencia de datos es una disciplina que consiste en usar matemáticas, estadística, programación y tecnologías como inteligencia artificial para trabajar con grandes cantidades de datos. Su principal objetivo es sacar información útil y entender mejor qué está pasando, por ejemplo respondiendo preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó” o “qué podría pasar”. En la práctica, los científicos de datos recogen datos de muchas fuentes, los organizan, los analizan y los interpretan para encontrar patrones o tendencias. Luego comunican esos resultados para ayudar a tomar mejores decisiones o mejorar algo en una empresa u organización
Supongamos que, en el restaurante Hurtado de Mendoza, existen un número definido de reservas, cada reserva se considera un dato. Si en un día existen 45 reservas, cada una supondrá una información única (Cantidad de personas, hora de la reserva, lugar donde se sentará, etc.) Después, se ordena en un archivo donde podamos estudiar ésta información para planear, de manera lógica y cómoda, por ejemplo, el espacio del restaurante, el comienzo de la jornada, etc.
En un restaurante, las 5 V del Big Data sirven para entender mejor cómo funciona el negocio y tomar mejores decisiones. El volumen se nota en la gran cantidad de datos que se generan cada día, como pedidos, ventas, reservas y pagos. La velocidad puede verse por ejemplo en cuestionarios rapidos en el mismo restaurante, como cuestionarios de satisfaccion. La variedad aparece porque los datos vienen de muchos sitios distintos: el sistema de caja, las apps de reparto, las reseñas de clientes o las redes sociales. La veracidad es clave, ya que los datos deben ser correctos y fiables para evitar errores en pedidos, precios o inventario. Por último, el valor está en usar toda esa información para mejorar el restaurante, por ejemplo ajustando el menú, mejorando el servicio al cliente o controlando mejor los gastos.
Si por ejemplo, se detectan que algunos platos no son rentables para el negocio, se puede ajustar el menú, teniendo en cuenta el análisis de las ventas, el control de desperdicios, y la predicción de la demanda. Esta acción está muy ligada a la creación de los menús engineering, que se puede hacer de forma fácil y más intuitiva gracias a los datos almacenados en la nube.
- PROCESAMIENTO: Se divide en: Transformación (ETL): Se limpian (quitan duplicados, errores), se estandarizan y se integran datos de distintas fuentes. Modelado: Se aplican algoritmos y técnicas (Machine Learning, IA) para encontrar patrones y construir modelos predictivos. Análisis: Se examinan para extraer insights y responder preguntas de negocio. - USO OPERATIVO: Se autoriza a los usuarios la disposición de estos datos, de manera que se pueda ubicar, acceder, modificar y crear datos. Se establecen políticas que autoricen a determinados usuarios el poder usarlos en tiempo y modo concretos.
En nuestras prácticas trabajamos diariamente con estos programas, capaces de detectar una cantidad aproximada de toda la materia prima que haría falta para una semana con un menú concertado, siendo de gran utilidad para tener un control general (Además se pueden ajustar manualmente en caso de encontrar algún error o si se requiere de un cambio de última hora).
Por ejemplo, en la gestión de pedidos y TPV: El sistema de pedidos se puede encontrar en la nube, y estos pedidos se guardan automáticamente, estando disponibles desde cualquier dispositivo al que se le autorice su acceso. Ejemplo: Un camarero que toma el pedido de una mesa y se envía a cocina, almacenandose en la nube. Todo este almacenamiento (por ejemplo; ventas diarias historial de clientes ,menús y precios, facturación…) puede verlo el encargado desde su propia casa, desde la plataforma de la nube.
¿Que es?
Big Data se refiere a la gran cantidad de datos que se generan todos los días, tanto ordenados como desordenados. Lo importante no es cuántos datos hay, sino cómo se usan. Cuando en nuestra cocina lo analizamos bien podemos tomar mejores decisiones y mas organizadas ademas de mejorar nuestras estrategias.
Coca-cola
uber eats
makro
Uber Eats usa ciencia de datos para que su app funcione rápido y bien: analiza datos en tiempo real para predecir el tiempo de entrega, organizar las rutas de los repartidores, adaptar precios según la demanda y sugerir restaurantes y platos personalizados a cada usuario. Todo esto se hace con modelos que miran tráfico, historial de pedidos y muchos otros factores
Coca‑Cola recoge datos de muchos lugares: ventas en tiendas, redes sociales, producción, distribución y feedback de clientes. Con esos datos puede predecir qué productos se venden más, entender gustos según regiones, mejorar publicidad y ajustar su logística y producción para tener siempre suficientes bebidas disponibles. También usa datos complejos (como clima o información de cultivos) para mantener la calidad de productos como los zumos.
Makro es una gran empresa mayorista que vende a restauración y hostelería. Aunque no hay info pública detallada sobre su ciencia de datos, empresas de este tipo suelen analizar datos de ventas, inventario y logística para saber qué productos pedir más, cuándo y dónde, y mejorar la distribución a restaurantes y negocios. Además, herramientas digitales y analíticas (como sistemas de punto de venta o análisis de redes sociales) ayudan a entender mejor cómo usar datos para planificar ofertas y servicios a sus clientes profesionales.