Estamos asistiendo a un proceso imparable de lo que denominamos digitalización en el que todas las relaciones sociales y profesionales están implicadas de tal manera que toman una dimensión hasta ahora desconocida.
Aun así, si lo llevamos al terreno empresarial, estamos muy lejos de donde deberíamos estar, Según Big Data and AI Executive Survey 2021 sólo el 48.5% de los negocios está innovando con datos y el 30% tienen una estrategia de datos bien articulada. Ello significa que todavía estamos muy lejos de donde podríamos llegar en términos absolutos.
En este avance digital hay muchas variables y agentes que pueden intervenir, la cultura empresarial, el adecuado asesoramiento de profesionales cualificados, implantación de herramientas adecuadas, recursos humanos alineados con la visión empresarial, ausencia de estrategia en los negocios…
Sin embargo, quiero hacer mención sobre una variable que muchas veces se da por evidente y que su falta de atención puede hacer fracasar cualquier implementación a priori adecuada, me estoy refiriendo a los datos y su gestión.
Los datos en la digitalización son a la gasolina en un motor de explosión.
El dato es la base del éxito en la digitalización y se distingue entre datos maestros, transaccionales y de explotación
La definición estratégica y operativa de los datos pueden ser la clave real del fracaso o la plataforma base para el éxito destacando tres tipos de datos: los datos maestros, los datos transaccionales y los datos de explotación.
Tener claro estas tres dimensiones significaría que cualquier proyecto de digitalización no puede estar ajeno al estudio y actuación para un resultado óptimo. Los responsables deberían tomar la función que unos datos limpios y bien estructurados que nos conducirán a la obtención de resultados fiables y eficientes.
Datos de ficheros Maestros
Los datos maestros son la materia prima sobre los cuales organizaremos las operaciones también llamadas transacciones. Podríamos detallar distintas agrupaciones de datos maestros:
- Datos Financieros que incluirían las distintas cuentas contables, analíticas… que luego en base a su agrupación y análisis presentaran estados financieros
- Datos Comerciales. Codificar correctamente clientes, vendedores, canales de distribución… permitirán tener la realidad adecuada de las operaciones realizadas.
- Datos de Ventas. Los artículos que el negocio comercializa, su codificación, descripción, costes asociados, política de precios… condicionaran claramente no tan solo las relaciones con los clientes sino también los datos internos de toma de decisiones. Cuantas veces una mala arquitectura en la definición de tarifas implica una política de precios costosa o impracticable renunciando en consecuencia a oportunidades latentes.
- Datos de Compras. Una mala gestión en la codificación de proveedores, precios de compra, datos logísticos… significará gestión de aprovisionamiento ineficiente con costes operativos no deseables.
- Datos de Producción. El conocimiento de los escandallos de producción, niveles de fabricación, aprovisionamiento, estocaje… puede significar la perdida de márgenes comerciales sino la perdida de pedidos.
Datos de ficheros de Transacciones
Los datos transaccionales son las operaciones de la vida de la organización. Son el latido de la empresa en la combinación de los datos maestros en origen.
Una buena administración en las transacciones vendrá condicionada por tres variables absolutamente determinantes:
- Procesos. En la intención de la digitalización empresarial tiene especial relevancia la atención y estudio de los procesos por los cuales se generan las operaciones. Los consultores empresariales deberían tomar especial atención que la nueva digitalización es también una observación de los procesos por los cuales se generan las transacciones, destacando aquellos que son eficientes y detectando y corrigiendo aquellos que son mejorables en eficiencia productiva y eficiencia en errores. Llevar a término una labor de shadowing, donde de manera discreta y objetiva, obtengamos una visión clara de cómo se han realizado hasta ahora estos procesos.
- Redundancias. Cuantas tareas se realizan de manera redundante, de manera ineficiencia o incluso de manera temeraria en el sentido de no incorporar niveles de seguridad en imprevistos. Esta visión y actuación también condicionaran los resultados finales teniendo en cuenta que esta variable de existir puede ser un stopper importante a la mejor herramienta digital prevista.
- Data Entry. Y llegamos a como entramos los datos en los sistemas. ¿Alguien en un nuevo proceso de digitalización toma atención en la ergonomía de la entrada de datos? ¿alguien observa, analiza y actúa en la mejora en unas acciones que se repiten hasta el infinito en el día a día de la organización? En este ámbito, es interesante el punto de vista de actuación japonés en las organizaciones y puedo decir que Kayzen como proceso de calidad continua puede aportar unos estándares de actuación en el mundo administrativo empresarial. Se pueden ilustrar en cinco dimensiones:
- SEIRI o distinguir entre lo que útil o inútil en las tareas
- SEITON o como ordenador nuestras herramientas y datos en una jerarquía de funcionalidad
- SEISO o como la limpieza influye en la productividad de la tarea
- SEIKETSU y la manera de sistematizar tareas, como convertirlas en procesos automáticos y casi desasistidos
- SHITSUKE y la estandarización de las tareas que las sitúe por encima de herramientas y personas
KPIs o indicadores de desempeño
El gran fruto de lo hasta ahora comentado nos conduce a ver los resultados que se obtienen. De hecho, en muchas ocasiones llegar a este estadio y definirlo puede ser el punto de camino inverso para redefinir los ficheros transacciones y los ficheros maestros. Sin duda alguna, no tener claro dónde queremos ir no puede ser un augurio positivo de lo que tenemos que hacer.
Estos indicadores de desempeño en el negocio (KPIs) podría agruparlos en cuatro categorías:
- KPIs estáticos. Son aquellos que muestran los resultados de la organización en un momento fijo y concreto, por ejemplo, el balance de situación a cierre de un trimestre, o la relación de compras por cliente o zona, o las ventas realizadas por los comisionistas. Nos dicen la posición en este momento del espacio temporal.
- KPIs de flujo. Son aquellos que recogen la evolución del negocio desde un punto de vista tendencial. Ver en una secuencia histórica cómo evoluciona nuestro nivel de endeudamiento nos permitiría lanzar una proyección o tendencia de hacia dónde nos encaminamos. Es por ello por lo que esta información toma especial relevancia como soporte en las decisiones estratégicas que las diferentes direcciones funcionales deben tomar en el corto y medio plazo.
- KPIs generadores de oportunidades. Como el análisis y observación de los datos de manera comparadas y relacionada con distintas variables puede presentar oportunidades relativas que mejoren los resultados y posicionamiento de la organización. Comparar las ventas de la organización de manera relativa en cada CC.AA. y compararlo por ejemplo con el PIB relativo de cada una de ella puede darnos que cuota de mercado tenemos y la obligación de mejorarla.
- KPIs de Inteligencia Artificial. La gran cantidad de datos y los algoritmos de inteligencia están llegando también a las organizaciones pyme. Una vez más lo primordial será tener unos datos “limpios” y bien estructurados para que los algoritmos los analicen adecuadamente. Por ejemplo, en Microsoft Power BI ya existe una funcionalidad de Narraciones Inteligentes en el que la herramienta leyendo los datos suministros proporcionados presenta conclusiones e indicaciones desde la inteligencia programada del sistema. Cada día va a ir entrando más este tipo de tecnología y tanto los datos como los responsables deberán estar a la altura de las oportunidades potenciales que se ofrecen.
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