El análisis de datos como fuente de innovación

El potencial de la analítica, se ve limitado por la falta de conocimiento de lo que puede hacer y la ausencia de algunos de los factores claves que demanda su correcta utilización. El adecuado uso de la analítica avanzada, ofrece a las organizaciones la posibilidad de diseñar modelos que para  identificar ventajas competitivas innovadoras en el mercado.

Cuando el “big data” se encuentra con el “analytics” y se aplica dentro de las cadenas de suministro, uno de sus mejores resultado es la innovación, una ventaja competitiva clave para estos tiempos.

En un artículo de Sawn Tay llamado “Supply Chain & Big Data ÷ Analytics = Innovation”, publicado en SupplyChain 247, podemos conocer claramente la interacción y potencialización de estos tres elemento en beneficio de las organizaciones, la sociedad en general y los consumidores.

Tay nos platica como HP en su equipo de “Planeación estratégica y modelaje”, ha venido haciendo uso de la analítica avanzada por más de 30 años para resolver problemas que demandan enfoques innovadores. Algunos de sus mayores éxitos, han sido específicamente en situaciones dentro de la cadena de suministros.

Siempre ha existido un nivel de análisis en el área de compras, pero este se acrecentó con el uso de técnicas como el “análisis de gasto” y el “strategic sourcing”, que impulsaron al comprador a poner especial atención en lo que ocurre en el mercado, así como en los patrones de consumo de la organización. En estos análisis iniciales, la interpretación de los datos es más simple y directa por lo que se requiere poco conocimientos estadísticos o de modelaje.

Cuando hablamos de aplicar la analítica avanzada, los datos que se utilizan para las proyecciones son más abundantes y complejos, la búsqueda de correlaciones demanda la validación de modelos más complicados  ya que implica también considerar diferentes escenarios. El objetivo final de la analítica avanzada, es poder predecir el comportamiento y no solo conocerlo, ya que esto facilitará una mejor toma de decisiones.

Para que la analítica alcance sus mejores resultados, no solo es necesario que se tengan suficientes datos, con la calidad adecuada, así como habilidades técnicas para modelarlos, es indispensable también un profundo conocimiento del proceso que se está analizando desde la perspectiva operativa. Para tener una visión completa, se considera que un equipo de análisis puede requerir entre 7 y 9 colaboradores provenientes de diferentes áreas del negocio y con diferente interpretación de los datos.

La innovación surge de la analítica cuando se identifican guiadores que no han sido descubiertos por otros y permiten a la empresa generar cambios en sus procesos y productos que le dan una ventaja competitiva dentro de su industria.

Lo exitoso que ha resultado el equipo de analítica avanzada de HP, les permite identificar tres factores clave que promueven el perfil innovador en este tipo de estudios:

  • El equipo es políticamente neutro. Esto evita que sus decisiones tengan sesgo o sean juzgadas bajo la perspectiva de favorecer a un individuo o grupo. La línea de reporteo debe ser de alto nivel, lo que le permite libertad de acción e interpretación.
  • El enfoque debe ser sobre problemas de alto valor e importancia. La energía del equipo se debe concentrar en soluciones innovadoras de alto impacto, y no solamente en encontrar explicaciones a relaciones obvias.
  • El aprendizaje del grupo se comparte con la organización. Esto permite maximizar los beneficios para todos, ya que algunas conclusiones pueden ser extrapoladas a otros productos o unidades de negocio.

El establecimiento de equipo de analítica avanzada, demanda que la organización integre tres elementos: las personas correctas, un elevado nivel de calidad de datos  y el soporte de las mejores herramientas de tecnología de información posibles. Escatimar en alguno de los tres ingredientes, impacta gravemente la calidad de los resultados que se pueden obtener.

Los responsables de la analítica, deben tener conocimientos del negocio, conocimientos técnicos, gran curiosidad por descubrir correlaciones y habilidades para describir sus hallazgos. Esta no es una mezcla fácil de encontrar dentro de la organización y en el mercado en general.

En el caso de los datos, estos no siempre están disponibles de forma inmediata y se requiere diseñar los métodos para su  recolección, búsqueda, almacenaje y limpieza. Esta tarea puede desalentar a los analistas y motivar su salida de la organización, ya que no les es posible realizar adecuadamente su trabajo sin la materia prima básica y se desperdician sus habilidades.

Ante estas dos condiciones, recurrir al desarrollo del talento interno se vuelve una opción atractiva, ya que estos conocen la organización y las fuentes de datos.

La búsqueda de las herramientas correctas, es también una tarea importante, no se trata de gastar mucho dinero, pero tampoco de limitarse a los que puede hacer una hoja de cálculo. El uso de aplicaciones en la nube, que reduce las inversiones iniciales, es siempre una opción interesante que debe ser evaluada.

El mundo de la analítica avanzada tiene muchos rostros, posiblemente el más conocido es la analítica predictiva, pero se pueden realizar análisis gráficos, geográficos y de modelaje avanzado. Lo más importante es iniciar con lo que se tiene a la mano, e ir construyendo una cultura interna de manejo de datos y aplicación de la analítica.

Algunas aplicaciones específicas dentro de la cadena de suministro en donde la analítica puede ofrecer buenos resultados son:

  • Control de calidad
  • Retención laboral
  • Servicio a Clientes

Como en muchas nuevas filosofías o herramientas, lo más difícil es empezar y mantener la disciplina hasta conseguir ver los primeros resultados relevantes, y a partir de ahí, explotar todo el potencial del nuevo recurso.

La calidad y disposición de datos es en algunos casos un recurso que retrasa la aplicación de la analítica, es posiblemente un área de oportunidad sobre la cual se puede iniciar para estar listos cuando se tengan los proyectos y el talento adecuado para su explotación.

 

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