Algunos procesos son, por propia naturaleza, muy ricos en da-
tos. En general, las empresas con procesos muy automatizados,
como los de fabricación, tienen mucha información registrada. En
el otro extremo, las empresas de servicios, tienen poca información
útil para construir el modelo. Cuando el proceso es pobre en datos,
la forma más usual de obtener la información es a través de infor-
mes, entrevistas personales o la observación.
Para la toma de medidas del comportamiento de sistemas exis-
tentes, debemos determinar qué métodos son los más adecuados
para nuestro propósito, los cuales pueden variar desde el uso de un
ordenador que registre los datos automáticamente, hasta la graba-
ción de un vídeo para una posterior extracción de los mismos.
También se recomienda detectar circunstancias poco comunes, y
considerar como sería conveniente tratarlas.
Es conveniente intentar analizar los datos conforme son reco-
gidos. Puesto que el almacenamiento y análisis de datos innecesa-
rios no aporta ningún beneficio, es aconsejable determinar si las
muestras recogidas son adecuadas para obtener las distribuciones
necesarias para la simulación, o si debería realizarse un muestreo
más preciso o a un nivel de abstracción superior.
Posiblemente debamos intentar combinar conjuntos de datos
homogéneos, comprobar la homogeneidad de los datos en periodos
de trabajo sucesivos, y durante los mismos periodos en días suce-
sivos. También evaluar la necesidad de utilizar distribuciones dife-
rentes para un mismo conjunto de datos.
Aleatoriedad versus comportamiento
determinista
Cuando es posible describir completamente el resultado de una
actividad en términos de su entrada, se dice que la actividad es de-
terminista. En caso contrario se dice que la actividad es estocástica.
IMPORTANCIA DE LOS DATOS 27