{"id":1700,"date":"2021-06-24T15:38:17","date_gmt":"2021-06-24T15:38:17","guid":{"rendered":"https:\/\/suplos.com\/?p=1700"},"modified":"2025-07-14T14:38:40","modified_gmt":"2025-07-14T19:38:40","slug":"network-analytics-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/suplos.com\/pt\/analise-da-cadeia-de-suprimentos\/network-analytics-2\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de rede: intera\u00e7\u00e3o entre fornecedores e compradores"},"content":{"rendered":"
\n
<\/span>
\n

Contenido<\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

1. \u00bfQu\u00e9 es una red?<\/span>
<\/a>2. Alfa-Centralidad<\/span>
<\/a>3. Page-Rank<\/span>
<\/a>4. In-Degree<\/span>
<\/a>5.Network de Suplos<\/a><\/span><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

1. \u00bfQu\u00e9 es una red?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una red es un conjunto de nodos interconectados[1]<\/strong> <\/em>por sus bordes. En las estructuras de datos din\u00e1micas tambi\u00e9n existen punteros que determinan la direcci\u00f3n hacia la que interact\u00faan los nodos. En nuestro caso, en el entorno de abastecimiento el comprador apunta hacia el proveedor<\/strong>.<\/p>\n\n\n

\n
\"Red<\/figure><\/div>\n\n\n

Si quisi\u00e9ramos visualizar tanto los proveedores como los compradores que hacen parte de la red de Suplos<\/a>, ver\u00edamos algo parecido a la gr\u00e1fica anterior. Como centralizador y facilitador de la red, se encuentra Suplos en el n\u00facleo, con fuertes enlaces que, si quisi\u00e9ramos entender mejor, debemos explorar con m\u00e1s detalle caracter\u00edsticas propias de la red. (Al final de este post se puede observar una imagen de la organizaci\u00f3n de la red Suplos<\/em>).<\/p>\n\n\n\n

2. Alfa-Centralidad<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n conocida como la centralidad de Katz, es una medida de centralidad de un nodo dentro de una red. En primera medida, entre m\u00e1s cerca se encuentre un nodo (proveedores) <\/strong>de fuentes internas, m\u00e1s importante y m\u00e1s influencia positiva ejerce es ese nodo para la interacci\u00f3n de los vecinos que lo conectan (compradores)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

De manera similar, entre m\u00e1s al centro se encuentre un nodo (proveedores) de fuentes externas<\/strong>, m\u00e1s fuerte y positiva es su influencia en la red (ecosistema Suplos)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Es posible calcular a trav\u00e9s de procesos de potencia la cantidad de influencia<\/strong> que ejercen algunos proveedores sobre algunos compradores. Si organiz\u00e1ramos por orden descendiente la informaci\u00f3n por alfa-centralidad, Ver\u00edamos lo siguiente de los cinco nodos m\u00e1s relevantes:<\/p>\n\n\n\n

<\/th>Alfa-Centralidad<\/span><\/th><\/tr><\/thead>
1. Nodo 900.06…<\/td>518<\/td><\/tr>
2. Nodo: 900.53…<\/td>323<\/td><\/tr>
3. Nodo: 860.53…<\/td>216<\/td><\/tr>
4. Nodo: 811.03…<\/td>201<\/td><\/tr>
5. Nodo: 900.16…<\/td>201<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n
\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

3. Page-Rank<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es tal vez uno de los algoritmos m\u00e1s usados en el mundo, fue registrado en 1999 y constituye la base del motor de recomendaci\u00f3n que utiliza Google para ordenar sus b\u00fasquedas.<\/p>\n\n\n\n

El PageRank asigna de manera num\u00e9rica la relevancia de nodos indexados por un motor de b\u00fasqueda<\/strong>. Cada enlace que recibe un nodo cuenta como un voto, pero tambi\u00e9n computa dentro del c\u00e1lculo la relevancia del nodo que emite el voto. La calidad del nodo<\/strong> y el n\u00famero de enlaces<\/strong> recibidos determinan el ranking de influencia.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

La gr\u00e1fica anterior nos muestra que existen m\u00e1s de 50 nodos con capacidad de influencia y son considerados por el algoritmo como relevantes para la red. Estos nodos, no solo est\u00e1n representados por compradores, es decir que algunos proveedores son determinantes en la estabilizaci\u00f3n de la red<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

4. In-Degree<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En Analytics el grado de un nodo en una red (a veces denominado incorrectamente como conectividad)<\/strong> es el n\u00famero de conexiones o bordes que tiene un nodo con otros. Si una red est\u00e1 dirigida, lo que significa que los bordes apuntan en una direcci\u00f3n de un nodo a otro nodo, entonces los nodos tienen dos grados diferentes, el grado de entrada (\u201cIn-degree<\/em>\u201d)<\/strong>, que es el n\u00famero de bordes entrantes, y el grado de salida (\u201cOut-degree<\/em>\u201d)<\/strong>, que es el n\u00famero de bordes salientes[2].<\/p>\n\n\n\n

Es posible calcular una funci\u00f3n de probabilidad de grado de una red, definida como P(k<\/em>)=n<\/em>k<\/em>\/n<\/em>, en donde, n<\/em>k<\/em> es el n\u00famero de nodos que tienen k<\/em> grados y n<\/em> es el n\u00famero total de nodos.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro ejercicio, nos enfocamos en obtener los resultados num\u00e9ricos de los grados de entrada, es decir, en aquellos nodos que reciben adjudicaci\u00f3n de Bienes y\/o Servicios.<\/p>\n\n\n\n

<\/th>In-Degree<\/span><\/th><\/tr><\/thead>
1. Nodo 900.06…<\/td>517<\/td><\/tr>
2. Nodo: 900.53…<\/td>322<\/td><\/tr>
3. Nodo: 860.53…<\/td>215<\/td><\/tr>
4. Nodo: 811.03…<\/td>200<\/td><\/tr>
5. Nodo: 900.16…<\/td>200<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Al comparar los dos algoritmos anteriores encontramos que tienen un nivel de correlaci\u00f3n muy positiva[3], obteniendo resultados casi id\u00e9nticos para los 5 nodos de mayor influencia.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Fuente: Suplos<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

5. Network de Suplos<\/strong><\/h2>\n\n\n
\n
\"\"
Fuente: Suplos<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Take aways<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • El Network muestra los eventos adjudicados en Suplos, evidenciando la cardinalidad de los punteros comprador -> proveedor.<\/li>\n\n\n\n
  • Se evidencian m\u00e1s de 10 nodos centralizadores de demanda, con especial relevancia de 3 nodos.<\/li>\n\n\n\n
  • En relaci\u00f3n con la interacci\u00f3n entre los agregadores de demanda, se asocia su cercan\u00eda ya sea por su ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica o por pertenecer al mismo sector econ\u00f3mico.<\/li>\n\n\n\n
  • Entre m\u00e1s cerca se encuentra un nodo (proveedor) a su n\u00facleo, m\u00e1s fuerte es el enlace<\/strong>, y por lo tanto su influencia hacia su comprador.<\/li>\n\n\n\n
  • Existen nodos centralizadores que aparecen como \u201cislas\u201d, esto es porque son compradores con interacciones muy recientes o porque su ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica o especializaci\u00f3n de su sector econ\u00f3mico no permiten que se compartan proveedores dentro de la red. Sin embargo, a medida que estos nodos interact\u00faen con m\u00e1s proveedores se acercar\u00e1n hacia el centro de la red.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Los resultados de los rankings de influencia y relevancia (PageRank , In-Degree, Alfa-Centralidad) de nodos que ofrecen bienes o servicios se encuentran m\u00e1s cerca del centro de la red y enlaces pr\u00f3ximos a su nodo centralizador.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    \n\n\n\n

    [1] Wikipedia
    [2] Wikipedia
    [3] Se transforma en logaritmo para realizar un diagn\u00f3stico m\u00e1s evidente de la relaci\u00f3n entre los algoritmos.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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    1. \u00bfQu\u00e9 es una red? Una red es un conjunto de nodos interconectados[1] por sus bordes. En las estructuras de datos din\u00e1micas tambi\u00e9n existen punteros que determinan la direcci\u00f3n hacia la que interact\u00faan los nodos. En nuestro caso, en el entorno de abastecimiento el comprador apunta hacia el proveedor. 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