La transformación digital de los procesos productivos y del negocio ha puesto a los datos como protagonistas en el ciclo de digitalización.
Los sistemas de información de las organizaciones han acumulado cantidades de datos exponenciales y este es el momento de aprovecharlos y obtener de ellos información que optimice la toma de decisiones del día a día. Ahora, entender qué hacer con ellos y cómo tratarlos es la prioridad.
Cómo abordar un proyecto de datos
Los objetivos del negocio alineados con su estrategia empresarial determinarán el alcance de las fases de su proyecto de datos, que incluye:
- Generación y captura. Identifique qué datos están disponibles, de esta manera sabrá qué soluciones tecnológicas debe implementar para tratarlos, impulsar la generación digital de nuevos datos y continuar capturando muchos más de ellos en tiempo real.
- Modelado. Ahora es el turno analizar, transformar y estructurar los datos capturados, es decir, darles forma para convertirlos en información de utilidad.
- Explotación. Con los datos ya estructurados ha llegado el momento de procesarlos para aprovechar al máximo su potencial.
La explotación de datos
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Identificar desviaciones en tiempo real
La explotación de datos, a través de cuadros de mando, muestra al usuario final los KPIs del negocio. Sin embargo, este usuario ahora debe analizarlos para sacar conclusiones. Pero la explotación de datos busca llevarnos un paso más adelante. Para ello, considera al dato como proactivo, es decir, que puede hablar por sí mismo cuando es ayudado por la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data. De esta manera se construirán modelos inteligentes que ayudan a detectar desviaciones. El análisis continuo de grupos de datos permitirá identificar patrones comunes y persistentes en el tiempo, así como indicar cuando algo no está bien, yendo más allá de la información que ofrece un KPI predefinido y alertando sobre un comportamiento anómalo. Esta es una excelente forma de descubrir problemas o cuellos de botella ocultos. -
El autoaprendizaje
Al combinar el análisis de datos con componentes de Machine Learning es posible crear modelos predictivos altamente confiables sobre parámetros de producción, que pueden ayudar a optimizar la estrategia empresarial de la organización. La retroalimentación y el aprendizaje sobre esos modelos predictivos le ayudará a anticipar errores, desviaciones o interrupciones en los procesos de negocio. -
Los cuadros de mando
Este es en definitiva el modo de explotación de datos más extendido. El beneficio principal que aporta a la gestión empresarial radica en mostrar al usuario final, a simple vista, información que le ayude a determinar si los procesos bajo su responsabilidad funcionan adecuadamente o no. Pero un buen cuadro de mando que produzca resultados efectivos, necesita un contenido alineado con los objetivos del usuario para el que fue creado. Esta es la única forma de evitar exceso de información y trabajar con datos específicos que faciliten la toma de toma de decisiones de ese usuario en particular. Por otro lado, los cuadros de mando también deben ser coherentes con los objetivos del negocio para que puedan indicar el estado y la evolución, en un período de tiempo determinado, de KPIs concretos y representativos. A fin de cuentas, esta herramienta de gestión, debe ser sencilla y con un nivel visual tan alto como para emular una foto de los procesos en tiempo real de la organización. Si necesita uno, dos o más cuadros de mando, eso lo definirán sus objetivos comerciales.
Explotación y ciencia de datos
Como hemos dicho, la explotación de datos, como parte de la ciencia de datos, facilita la toma inteligente de decisiones y permite generar estrategias empresariales efectivas a corto, mediano y largo plazo.
Es importante mantener el uso sistemático de la ciencia de los datos, bien sea bajo Business Intelligence (BI) o Business Analytics (BA). Ambos términos suenan similares y pueden prestarse a confusión, sin embargo, existe una gran diferencia entre ellos.
La BI es el análisis de los datos capturados. Por ejemplo, si en su cadena de suministro busca mejorar las operaciones internas, descubrir fallas en los procesos e identificar posibles indicadores, una solución de BI es perfecta para lograrlo.
Por otra parte, si lo que necesita es predecir el comportamiento futuro de su organización, establecer tendencias, averiguar por qué suceden las cosas, entonces una solución BA debe ser incluida en su estrategia empresarial. De esta manera, podrá resolver problemas ¡Incluso antes de que ocurran!
En resumen, con ambos modelos se recolectan, analizan y generan tableros visuales, simplemente cambia el enfoque de análisis de los datos para tomar decisiones en la organización.
Business Intelligence o Business Analytics ¿Cuál es mejor?
Tomar la decisión entre BI o BA no tiene que ser un proceso complejo ni prolongado. Depende absolutamente de sus objetivos comerciales. Basta hacerse varias preguntas, como:
- ¿Qué necesita resolver?
- ¿Quién usará la herramienta?
- ¿Cuánta visibilidad requiere en el proceso?
- ¿Le importa más entender por qué su negocio está donde está o más bien hacia dónde debería dirigir su compañía?
- ¿Qué tiene más valor? Conocer quiénes fueron sus 10 mejores clientes el año pasado o quiénes serán los 10 mejores el próximo año.
En definitiva, el análisis de datos dejó de ser una opción para convertirse en un tema obligado para cualquier organización. El negocio que no se adapte a la nueva forma de valorar y tratar los datos, simplemente desaparecerá.
En CeleriTech estamos conscientes de esta realidad y por ello, hemos creado herramientas para que usted decida el futuro de su organización en base a los datos. Con Keenlog Analytics y Keenlog Predictive, usted podrá sacar ventaja de los datos de su SAP Business One y otras fuentes, para que pueda reaccionar y actuar más rápido, tomar decisiones fundamentadas en tiempo real e impulsar un crecimiento rentable.
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