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Podemos afirmar que muchas empresas utilizan información, manejan indicadores de desempeño y bases de datos de diversas fuentes para el manejo de su negocio; ser una empresa que usa información para la toma de decisiones es hoy el status-quo. Pero si las compañías que quieren pasar al siguiente nivel, deben establecer procesos y herramientas que le permitan transformar datos almacenados en información, esa información en conocimiento, y ese conocimiento en una estrategia con metas e indicadores que puedan nutrir el crecimiento de la empresa.
Cuando se dispone de mucha información, pero poco conocimiento, pocas acciones de negocio, y la falta de aprendizaje para mejorar cuando finalmente se generan acciones, es síntoma para transformar a la empresa a través de sistemas eficientes de Inteligencia de Negocio (BI).
Por lo general hoy en día las empresas enfrentan retos comunes para accionar y establecer mecanismos de gestión en la toma de decisiones y aprendizaje efectivos:
Resolver todos estos padecimientos forman parte del proceso de transformación que conlleva la correcta de implementación de un sistema de BI.
Existe gran diversidad de enfoques metodológicos para implementar proyectos de BI que, a veces, es difícil elegir con cuál trabajar. En lugar de elegir una metodología a priori, lo mejor es evaluar cuál es la que más se ajusta a cada proyecto y a cada empresa. No existe una solución única, se requiere de una estrategia de negocios y cultura de trabajo orientados a compartir y aplicar el conocimiento adquirido en acciones de mejora.
Las generaciones pasadas implementaron procesos de sólo 3 pasos (captura, cura y análisis de datos) llevándolos sólo al nivel de madurez impulsado por los datos terminando en no tener éxito independientemente del tipo de empresa de que se trate o de la solución seleccionada. En nuestra experiencia podemos afirmar que hoy, un proceso completo de BI como modelo para la gestión de Toma de Decisiones, se compone al menos de 6 pasos:
Interrogar cada paso en el proceso, así como acciones y decisiones tomadas para experimentar o simular ajustes y aprender.
Incluye todos los procesos orientados a integrar información dispersa y que puede tener problemas de integridad, calidad de datos, etc., o a capturar información no existente previamente. Dentro de esta parte se incluirían todas las tecnologías relativas a ETL[1], a las tecnologías tendentes a asegurar la integridad y calidad de la información y a los diferentes sistemas de captura de información utilizable por sistemas BI.
[1] ETL: Extracción, Transformación y Carga de datos.
Incluye todas las tecnologías relacionadas con Bases de Datos, Modelos Multidimensionales, sistemas de agregación de información, etc.
Por supuesto que toda la información debemos visualizarla para poder hacer algo con ella, pero también debe poder ser compartida a toda la empresa.
Es probablemente el área que dio origen a la denominación de BI…, pero por desgracia es un aspecto en muchos casos irrelevante de los proyectos de BI, siendo sustituida la capacidad de análisis en manos de los gestores, por multitud de “fotos fijas” que presentan información puntual. A pesar de ello, es parte inherente a todo proyecto de BI.
Una vez adoptada una decisión queda ponerla en marcha y gestionar su ejecución. Esta es el área que cierra el ciclo y que nos permite tener una tecnología capaz de gestionar todo el proceso. La parte final de todo proceso de análisis es la acción, pero si dejamos la gestión de las acciones fuera del proceso de BI, difícilmente vamos a poder cerrar el círculo y realimentar nuestro sistema.
Figura: Proceso de Inteligencia de Negocios orientados a Insights.
Pensar que el trabajo se ha terminado una vez terminada la implantación del proyecto de BI es la mejor manera de garantizar el fracaso del mismo. Como todo sistema, se deben ir corrigiendo de manera dinámica los defectos y carencias tras su implementación inicial. En la media que un proyecto de BI se retroalimente en cada ciclo del negocio, y cuente con el compromiso de todos los equipos involucrados y su participación activa, incluyendo por su puesto el de la alta gerencia, el proyecto tendrá el éxito deseado.
La exhortación es ser agentes de cambio organizacional identificando aquellos factores que permitan el desarrollo pleno de la empresa utilizando el más valioso de los recursos, la información.
En StratBranding ayudamos a nuestros clientes en el proceso de transformación del manejo de datos a manejo de conocimiento accionable. Nos apoyamos de información disponible y damos consultoría en procesos de investigación para la detección y monitoreo de indicadores clave en la toma de decisiones dentro de un sistema de BI.
StratBranding, es una firma de consultoría estratégica en Insights, Analytix, Marketing & Trade, enfocada en convertir las necesidades del consumidor en oportunidades de mercado.
Guillermo Yáñez: es un profesional ampliamente experimentado en estrategias de consumo en la industria de bienes de consumo (FMCG). Experto en el manejo de Business Analytics, Brand Building / Arquitectura, Innovación, Consumer Insights y Ciencia de datos aplicada.
Cuenta con estudios de Licenciatura en Ciencias Actuariales (ITAM). Mathematics & Marketing Minors (Pace University of New York), Advertising and Segmentation Research Seminars (Burke Institute- NY) y Price Management & Shopper Insights (PepsiCo University).
Colabora con StratBranding desde hace más de 2 años ayudando a convertir los datos en insights para dar lugar a poderosas ideas que contribuyan al crecimiento de las marcas de los clientes, identificando oportunidades que sirvan para crear experiencias de marca mejoradas.
Antes tuvo una larga y brillante carrera de 25 años en PepsiCo, siempre en el área de insights, precedida por 2 años como Gerente Junior de investigación en Colgate-Palmomlive, con lo que suma casi 30 años de continuo desarrollo profesional.