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Impulsar el conocimiento operativo con analytics

Kaizen Institute soporta desde 1985 a empresas y líderes en la implementación de proyectos de transformación exitosos, creando resultados significativos y sostenibles en el rendimiento y culturas de mejora continua.

En una era de la digitalización en constante desarrollo, la capacidad de convertir los datos en un activo de la empresa es un factor fundamental para el crecimiento competitivo y sostenible. En consecuencia, hay todo un nuevo mundo de posibilidades sobre cómo impulsar el conocimiento operativo y los principios KAIZEN™ con analytics, transformando la información en oportunidades de mejora. Entonces, ¿cómo es posible construir este puente entre los datos y el negocio?

Las palabras big data, data mining y business analytics tienen un gran eco en el mundo de los negocios desde hace años.

Sin embargo, las empresas sólo analizan una pequeña parte de todos los datos generados, de los que se impulsa un conjunto aún menor de información. Pero, ¿a qué se debe esto?

Todo empieza con la forma en que se organizan los datos. Los conceptos de "arquitectura de datos" - cómo se estructuran los datos - y de data governance - cómo se gestionan los datos - son los primeros pasos hacia una base de datos sólida y coherente. Es fundamental tener información precisa, almacenada de forma que el resultado de un KPI sea el mismo, independientemente de la forma en que se calcule. Esto requiere procesos robustos para controlar los datos relevantes, evitando que se solapen y que la información sea engañosa. La importancia de cada dato debe especificarse desde la perspectiva del usuario final. El usuario final en este escenario suele ser la "empresa" en su conjunto.

Las bases de datos se utilizan para la gestión diaria de las empresas. Sobre una base de datos hay una plataforma, de la que algunos ejemplos son la Planificación de Recursos Empresariales (ERP), el Sistema de Gestión de Almacenes (WMS) y el Sistema de Gestión de Transportes (TMS). Estas plataformas traducen la información de las bases de datos en algo significativo. Sin embargo, estudios recientes han puesto de manifiesto que el 70% de las plataformas digitales introducidas por las empresas fracasan.

A menudo esto se debe a una desviación entre la funcionalidad de los sistemas y las necesidades reales del negocio. A menudo, la definición de los requisitos no capta lo que se necesita para que el proceso de decisión diario se base en los datos, lo que pone de manifiesto la necesidad de un profundo conocimiento del negocio en estos procesos de desarrollo.

Los datos deben destinarse a abordar problemas concretos y oportunidades de negocio, enfocándose en los objetivos de la empresa.

Esto justifica la necesidad de un canal de comunicación claro y transparente entre los que desarrollan el sistema (desarrolladores de software), los que analizan los datos (científicos de datos o controladores de negocio) y los Gestores que, en última instancia, dependen de este resultado para tomar decisiones basadas en datos.

Sólo con una estrategia clara y coherente para estructurar, gobernar, analizar y desplegar los datos, es posible coger plenamente los insights generados.

El potencial de business analytics es infinito. De hecho, para una empresa típica de Fortune 1000, sólo un 10% de aumento en la accesibilidad a los datos supondrá más de 65 millones de dólares de ingresos netos adicionales (Forrester, 2017).

La transición de la intuición a la toma de decisiones basada en datos puede ser un camino sinuoso. La afluencia de más datos procedentes de varias fuentes puede convertirse en algo abrumador, y la falta de procesos analíticos estructurados se traduce en la incapacidad de utilizar datos precisos para la toma de decisiones.

Por otro lado, se requiere disciplina y una visión clara para enfocar a los equipos en el análisis de datos que puedan ayudar a la empresa.

De hecho, desde los modelos de optimización hasta los algoritmos de data mining, Kaizen Institute ha estado utilizando analytics para impulsar el conocimiento operativo, contribuyendo al desarrollo de soluciones sólidas que pueden integrarse plenamente en el modelo de negocio de los equipos y las organizaciones. Tomando una perspectiva holística a lo largo de la cadena de suministro, las posibilidades son infinitas: estructura de datos, análisis de operaciones, planificación de recursos, fijación de precios y análisis de ventas, aprovisionamiento o clientes.

Todo empieza con una clara definición vertical de los objetivos y necesidades de la empresa. Entonces, ¿estás preparado?

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