Técnicas de Recolección y Explotación de Datos en el Sector Gastronómico

En el dinámico sector gastronómico, la comprensión y aplicación de técnicas avanzadas para la recolección y explotación de datos se ha vuelto fundamental para la toma de decisiones estratégicas. Esta necesidad se acentúa en negocios que tradicionalmente han operado de manera conservadora, enfrentando desafíos como la falta de estrategias de transición digital y la resistencia al cambio. La carencia de sistematización para la captura y el almacenamiento adecuado de datos puede impedir el análisis de información y la predicción de la demanda de clientes, lo que a menudo deriva en un servicio deficiente y una reducción de la rentabilidad debido a procesos de estandarización ineficaces y un control deficiente de gastos e inventario.

Fundamentos de la Explotación de Datos en Gastronomía

La explotación de datos en el sector gastronómico se apoya en diversas disciplinas y herramientas que permiten transformar la información bruta en conocimiento accionable.

Conceptos Clave

• Analítica de datos: Corresponde a la sistematización del análisis de los datos o la estadística. Incluye la aplicación de técnicas matemáticas y estadísticas avanzadas, así como el uso de herramientas para descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos (Amazon, 2022). Se divide en cuatro categorías principales: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.
• Inteligencia empresarial o de negocios (Business Intelligence, BI): Es un conjunto de herramientas y prácticas utilizadas para recopilar, analizar y presentar información empresarial de forma oportuna y comprensible para el negocio (Microsoft, 2022).
• Inteligencia analítica de negocios (Business Analytics, BA): Se refiere al proceso de recopilación, análisis y uso de los datos para informar la toma de decisiones empresariales. El BA utiliza técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de datos de mediano y gran volumen, con el fin de identificar patrones y tendencias que orienten las decisiones futuras en el negocio (Gartner, 2021).
• Aprendizaje de máquina o automático (Machine Learning, ML): Es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos, sin ser explícitamente programadas para hacerlo (Goodfellow et al., 2016).
• Sistematización en desarrollo de software: Es el proceso de diseñar e implementar un sistema computacional a partir del análisis de procesos, procedimientos y actividades, con el objetivo de comprender su funcionamiento y estructura (Gómez y Ocampo, 2018).

El sector gastronómico, a pesar de su significativo crecimiento -como lo demuestran los informes de creación de empresas en Colombia que destacan un aumento del 37.5% en 2021 (Confecámaras, 2021) y un crecimiento del 11.3% en el primer semestre de 2022 en Cali (Cámara de Comercio de Cali, 2022)-, aún presenta un disminuido uso de la tecnología y la información. Esto subraya la importancia de identificar e implementar tecnologías adaptadas para lograr modelos de negocio rentables y sostenibles.

Metodologías y Técnicas de Recolección de Datos

La investigación en el sector gastronómico, especialmente en nichos como el vegetariano, a menudo emplea metodologías mixtas para obtener una comprensión integral. Las técnicas de recolección de datos varían desde enfoques cualitativos y cuantitativos hasta métodos específicos como el análisis sensorial.

Investigación Descriptiva y Enfoque Mixto

La investigación descriptiva, que adopta métodos cuantitativos y cualitativos, es fundamental para analizar las necesidades y el funcionamiento de los negocios. Por ejemplo, en un estudio de caso en un restaurante tradicional, la metodología incluyó (Hernández-Sampieri et al., 2014):

• Técnicas Cualitativas:
• Realización de entrevistas y reuniones presenciales con el equipo administrativo para entender las necesidades y requerimientos específicos para la sistematización.
• Planteamiento de preguntas relacionadas con las necesidades de información para la analítica de datos.
• Múltiples visitas en campo para analizar y comprender el funcionamiento operativo del negocio.
• Técnicas Cuantitativas:
• Recolección de datos de tiempos de atención al cliente.
• Registro de horarios de aforo del establecimiento.
• Seguimiento de ventas diarias.
• Análisis de gastos.
• Control de inventario.
• Medición de la capacidad del restaurante.
• Registro de la rotación de personal.

Para la sistematización y desarrollo de software, se puede utilizar una metodología basada en el modelo de desarrollo en cascada (Pressman, 2010). Para la analítica de datos, una metodología basada en el proceso de minería de datos CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) es efectiva, dada su capacidad para guiar la exploración y el análisis de datos de manera efectiva (Chapman et al., 2000).

Análisis Sensorial en el Sector Vegetariano y Vegano

En el sector gastronómico vegetariano y vegano, una técnica de recolección de datos crucial es el análisis sensorial. Este se enfoca en comprender la aceptabilidad de los productos por parte de los consumidores y es clave para la innovación culinaria. Un estudio reciente destacó la importancia del análisis sensorial en la aceptabilidad de consumidores veganos y vegetarianos, utilizando una metodología cualitativa con enfoque bibliográfico documental (González Morales & Manobanda Jimenez, 2024).

Los consumidores utilizan sus sentidos (vista, olfato, gusto, tacto y oído) para evaluar los productos, lo que promueve una experiencia culinaria diversa y deliciosa. La correcta aplicación de técnicas culinarias, junto con un análisis sensorial riguroso, no solo ofrece productos alimenticios deliciosos, sino también beneficiosos para la salud.

Aplicación de la Analítica Avanzada

Una vez recolectados los datos, se pueden desarrollar modelos de analítica avanzada. Por ejemplo, para la inteligencia analítica de negocio (BA), es posible diseñar un modelo capaz de predecir la cantidad de ventas diarias y estimar la demanda de clientes en un periodo de tiempo determinado. Para este proceso, se puede tomar como base la información de ventas diarias de un periodo significativo, como seis meses, recogida a través de un sistema de gestión desarrollado.

Para la predicción, se pueden emplear algoritmos de aprendizaje de máquina supervisado, como XGBoost, basado en árboles de decisión (Chen & Guestrin, 2016). Estos modelos permiten transformar los datos históricos en proyecciones futuras, optimizando la gestión de inventario, personal y ofertas.

Impacto y Beneficios de la Explotación de Datos

La explotación de datos tiene un impacto significativo en la industria gastronómica. Permite la predicción de tendencias de consumo, la optimización de los procesos de producción y una mejora sustancial en la experiencia del cliente. A través de un proceso metodológico guiado, es posible diseñar soluciones tecnológicas que integren la sistematización de procesos, la inteligencia de negocio (BI) y la inteligencia analítica (BA).

El diseño de estas soluciones debe considerar la rentabilidad y la sostenibilidad a largo plazo. Además, se abre la posibilidad de generar un clúster empresarial que permita a los negocios reutilizar componentes de analítica y software de gestión, impulsando la innovación colectiva.

Consideraciones Futuras

A medida que la tecnología y la capacidad de análisis de datos avanzan, la explotación de datos seguirá desempeñando un papel cada vez más importante en la industria gastronómica. Para mejorar la precisión de los modelos de inteligencia analítica de negocio (BA), es necesario recolectar más de seis meses de datos reales. Esto permitirá una evaluación más precisa del modelo y una mejora continua en los resultados de predicción. Asimismo, la incorporación de nuevas variables al modelo puede ayudar a explicar de manera más efectiva los resultados de las ventas y el comportamiento del consumidor.

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