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Claves para la gestión del dato día a día de mi empresa – Parte 2

12-julio, 22
gestion del dato 2
Alejandro Faet

Alejandro Faet

¿Cómo llegar a ser una empresa “Data Driven” y no morir en el intento?

El reto a los que muchos empresarios o directivos tienen que hacer frente es como tomar decisiones en situaciones de incertidumbre y cambio como la que estamos viviendo. Está claro que el método de basar las decisiones únicamente en la experiencia y en conocimientos puramente cualitativos no nos permite tomar las mejores decisiones para nuestros negocios.

Por lo que afianzar una cultura del dato y sacar el máximo provecho de los datos que trabajamos en nuestras organizaciones es una obligación si queremos impactar de forma positiva en la rentabilidad del negocio.

La implantación de la cultura del dato, como cualquier cambio cultural es un proceso donde es necesario involucrar a las personas y qué estas entienden la importancia del cambio. Si bien es cierto que la puesta en marcha de las herramientas de “Business Intelligence” son un eje fundamental para facilitar la transición de los equipos hacia esta nueva forma de trabajar.

¿Qué es el Business Intelligence?

Se refiere a la tecnología que permite la captación de diferentes fuentes de datos (tanto internas como externas) y su posterior depuración de la información en bruto para conseguir transformar grandes cantidades de datos en información estructurada y valiosa mediante la visualización de informes con los indicadores claves previamente definidos facilitando la toma de decisiones.

La razón por la cual las herramientas de BI estan a la orden del día es debido a que es imposible abordar la cultura del dato trabajando de la misma manera que hasta ahora, no podemos pretender tomar decisiones en base a datos y que los esfuerzos del equipo estén en actualizar el Excel de turno con todas las exportaciones de datos, actualizaciones de tabla, mandar por correo a las personas implicadas…

En lugar de realmente dedicar tiempo a lo que aporta valor: analizar los indicadores, detectar desviaciones contra los objetivos marcados y detectar oportunidades de mejora que realmente impacten en la rentabilidad del negocio.

Por lo contrario, las herramientas de BI permiten a las organizaciones agilizar y poner medios para realmente llegar a ser una empresa “Data Driven”.

Cierto es, que estas herramientas por si solas no tienen ningún impacto y que suele ser necesario un proceso de acompañamiento a los equipos, que les ayude a entender el potencial de los datos mostrados y como utilizarlos en su día a día

Pero ¿de qué forma nos ayudan en este cambio cultural?

  1. Aseguran el dato único en la organización, una vez identificado qué queremos medir y consensuado con los departamentos implicados la forma de calcularlo permite que toda la organización trabaje siempre con conceptos y criterios, evitando situaciones en las cuales en una reunión se den diferentes resultados a una misma pregunta.
  2. La generación de informes visuales e intuitivos, de fácil interpretación facilita la proximidad al dato, y por otro lado sintetizar la información que realmente tiene sentido para la organización ayudan a eliminar la paja y únicamente dedicar tiempo sobre aquellos datos que tienen impacto sobre nuestra área de responsabilidad.
  3. Los paneles son interactivos, de forma que en los casos que interesen, podemos dotar al usuario final de cierta autonomía para profundizar y “bucear” de forma ordenada en los datos. De forma que no nos quedemos en que el indicador está por debajo del objetivo, sino que se puedan analizar las causas y por lo tanto llegar a generar planes de acción para mejorar los ratios.
  4. El uso de actualizaciones programadas, que permiten que de forma automática los indicadores se actualicen con la frecuencia necesaria asegurando que la información siempre esta disponible en el momento necesario. Esto es un gran paso en nuestras organizaciones, dejamos de dedicar recursos en la actualización de los informes con el ahorro de tiempo asociado y eliminación de errores asociados al factor humano pasando a centrase en la explotación de los datos y la obtención de conclusiones.

Estas características hacen que los softwares de Business Intelligence sean un aliado indispensable para abordar nuestro propósito de transformar datos en conocimiento útil para la mejorar la toma de decisión en cualquier departamento de la empresa y en los diferentes niveles.

Sin embargo, la principal dificultad que nos encontramos en el desarrollo de estas herramientas es la calidad de la información, puesto que por muy interactivos y visuales que sean nuestros paneles, si los datos no reflejan la realidad de nuestro negocio no conseguiremos nuestro objetivo. Por lo tanto, es necesario realizar un diagnostico de todo el proceso para poder asegurar la fiabilidad de los indicadores mostrados.

  • Introducción de datos/ Captación de datos: Gran parte de los indicadores empleados se basan en datos recogidos por la compañía a lo largo de proceso (facturas, pedidos, ordenes de fabricación, movimientos de almacén…) por ello es necesario asegurar que estas tareas siguen un protocolo estandar de forma que todos los datos sean comparables, especialmente habrá que poner foco en aquellas tareas que puedan realizar más de una persona o se realicen en diferentes oficinas. También será importante entender en qué momento se realizan estas tareas y que excepciones existen
  • Una vez aseguramos que la información que entra al sistema es fiable, tenemos que definir que consultas necesitamos para realizar la conexión con nuestro modelo de datos. En este caso hace falta trabajar con el departamento de sistemas los requerimientos necesarios para poder desarrollar la consulta y garantizar que la obtención de datos por parte del software de BI muestra los datos esperados.

Para este trabajo previo es fundamental contar con los plazos necesarios que garanticen la fiabilidad del dato, en caso contrario se corre el riesgo de empezar con datos que los equipos no confíen en ellos y tenga un efecto contraproducente en la implantación de la cultura del dato

Esta fase de limpieza de bases de datos, entender el funcionamiento de las consultas y asegurar la calidad del dato no tiene únicamente un impacto a corto plazo con el cambio de paradigma en tomar decisiones basadas en indicadores asociados a los puntos críticos del negocio sino que también es el punto de partida para a medio plazo pasar de analizar la situación pasada y actual a emplear sistemas de inteligencia artificial donde mediante algoritmos que analicen miles de variables tomen por nosotros la mejor decisión en una tarea concreta, es decir a partir de nuestro histórico de datos se puedan establecer predicciones sobre decisiones que afectan al negocio.

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