Creación de una estrategia de análisis de datos para la mejora continua

Desde hace siglos, la gente aprovecha el poder de la analítica para tomar mejores decisiones. De hecho, el proceso se remonta al trabajo del filósofo griego Aristóteles sobre la lógica.

En términos sencillos, la analítica es el examen sistemático de los datos y las estadísticas que se utilizan para tomar decisiones empresariales fundamentadas. Pero mientras que en la época de Aristóteles la gente solo tenía papel y pluma para trabajar, las organizaciones modernas pueden aprovechar el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), la Industria 4.0, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para obtener mejores aplicaciones analíticas y datos aún más valiosos.

A pesar de estos avances, las organizaciones de todos los sectores deben estar continuamente en busca de oportunidades de mejora, dada la falta de contexto en la mayoría de los datos combinada con la gran cantidad y tipos de puntos de datos. Una estrategia de análisis de datos centrada en la mejora continua puede impulsar la eficiencia, maximizar el rendimiento y mejorar los resultados. Así, las organizaciones que desarrollan una estrategia de análisis de datos madura pueden experimentar un aumento continuo de la calidad y de los procesos en el rendimiento.

Como hemos visto en los últimos años, las empresas que se centran en utilizar la última tecnología para satisfacer las demandas de la cadena de suministro superan a las que no lo hacen. 

De hecho, Renwood Mills obtuvo beneficios inmediatos al reducir el tiempo de inactividad en sus líneas de producción. En tan solo un año, ahorraron casi 100.000 dólares en una sola línea con la solución de análisis de datos y de causa raíz de Sightline EDM.

El objetivo de su empresa debería ser no dejar nunca de mejorar. Una estrategia de análisis de datos puede hacerlo posible.

La importancia de las estrategias de análisis de datos para la mejora continua

Existe un gran potencial de mejora continua en las operaciones habituales de hoy en día. Con sus raíces en la industria manufacturera, la mejora continua permite a las empresas identificar continuamente oportunidades para garantizar la eficiencia. Esto no sólo beneficia a los empleados y a los clientes, sino también a los inversores y a las partes interesadas. 

Cuando considere las ventajas de la analítica de datos en sus procesos operativos, tenga en cuenta todas las partes móviles de la producción. Desde el punto de vista de la fabricación, la industria y la acuicultura, hay cientos -si no miles- de procesos que pueden hacerse más eficientes. Desde aliviar la presión en toda la planta por la actual escasez de mano de obra y crear previsiones más precisas hasta prevenir la propagación de enfermedades en las pesquerías y supervisar la calidad del agua para evitar la muerte, está demostrado que la analítica de datos disminuye los gastos en un 47% y mejora los procesos operativos en un 54%.

Aunque todas las organizaciones se esfuerzan por conseguir una mejora continua de la calidad, muchas no lo consiguen mediante procesos manuales. La mejora continua no es un asunto de una sola vez. El proceso no tiene un final definido.

También está llena de obstáculos, como las barreras de comunicación que dificultan la colaboración, los presupuestos limitados y la falta de capacidad para resolver problemas. Los avances digitales, como las herramientas de gestión de big data y el software de análisis de datos, pueden ayudar a las organizaciones a fomentar una cultura de mejora continua en menos tiempo.

El secreto del éxito podría estar enterrado en la avalancha de datos que su empresa ya ha reunido. Sin embargo, es esencial que las organizaciones entiendan cómo aprovechar estas grandes cantidades de datos de la manera adecuada. El desarrollo de una estrategia de análisis de datos adecuada ayudará a poner en marcha las ruedas.

Cómo obtener una ventaja competitiva aprovechando la analítica de datos

Muchas organizaciones utilizan la analítica de datos para obtener una visión más profunda de la distribución, la producción o las actividades de los clientes. Sin embargo, la analítica puede utilizarse para mucho más que eso. Puede:

• Sirve para tomar decisiones empresariales con seguridad en tiempo real
• Permitir la planificación y previsión financiera y operativa mediante el análisis predictivo
• Crear datos estructurados jerárquicamente que se utilizan para el cumplimiento de la normativa

Para que su big data funcione mejor, su organización debe contar con una estrategia integral de análisis de datos que establezca una única fuente de verdad para mejorar la colaboración y mejorar continuamente los procesos.

El desarrollo de una única fuente de verdad a través de una estrategia de análisis de datos permite a las organizaciones comprender y comunicar mejor el contexto de cada elemento de los datos, incluyendo su origen, linaje, definición y tipo.

Por ejemplo, los departamentos de ventas y de finanzas de una empresa manufacturera podrían informar de la métrica de beneficios a la junta directiva. Por desgracia, sus cifras pueden ser diferentes. Esto se debe a que el departamento de ventas puede informar sobre el beneficios bruto y el de finanzas sobre el beneficio neto.Esto es un problema tanto en la línea de datos como en la definición. Puede parecer una solución sencilla, pero hemos visto una y otra vez que varios departamentos de la misma organización utilizan los mismos términos para referirse a puntos de datos diferentes.

Una estrategia de análisis de datos puede eliminar estos obstáculos de comunicación y permitir que una empresa plantee y responda eficazmente a las preguntas esenciales del negocio basadas en datos.

Cómo desarrollar una estrategia eficaz de análisis de datos

Las organizaciones pueden desarrollar una estrategia eficaz de análisis de datos para la mejora continua en cinco pasos procesables, que incluyen:

1. Identificar a los actores clave: La implementación de una estrategia de análisis de datos exitosa requiere un equipo multifuncional de partes interesadas comprometidas y conocedoras que puedan liderar con el ejemplo. Deben tener un interés personal en los datos de la organización y en los objetivos a largo plazo sobre el mejor uso de la información.

2. Sesiones de descubrimiento inicial: Como cualquier estrategia nueva, una organización necesita llevar a cabo varias sesiones de descubrimiento inicial para conocer mejor sus procesos actuales de análisis de datos. Estas sesiones deben examinar el estado actual de los conjuntos de big data de la empresa, las tecnologías y los casos de uso actuales. Esto ayuda a una organización a comprender mejor qué datos merece la pena seguir para realizar mejoras continuas.

3. Establecer un modelo operativo de análisis y elegir las herramientas adecuadas: Aunque hay muchos modelos operativos de análisis a considerar, como el funcional y el de CoE, hay que pensar en qué herramientas serán más eficaces para el consumo de análisis. Las partes interesadas deben considerar el coste, la seguridad, la escalabilidad y la facilidad de uso de cada herramienta. Según la encuesta Global CIO de Deloitte, el 69% de las organizaciones están mejorando sus operaciones empresariales con plataformas basadas en la nube que tienen seguridad de datos incorporada. 

4. Mejorar la alfabetización de datos en toda la empresa: Todos los empleados de una organización deben entender las mejores prácticas de datos. Aunque este es el elemento más difícil de establecer una estrategia de análisis de datos, también es el más crucial. Las partes interesadas deben predicar con el ejemplo, la empresa debe formar desde dentro y los datos deben ser accesibles para todos. Disponer de un cuadro de mandos único y fácil de entender, con áreas de desglose opcionales ayuda a los empleados a comprender más rápidamente los puntos de datos importantes y a ver antes sus correlaciones.

5. Revisar y modificarNinguna estrategia será un éxito inicial. La organización debe revisar continuamente su estrategia de análisis de datos para identificar oportunidades de mejora.

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