Las empresas están generando gigabytes de datos por segundo, pero ¿pueden realmente utilizarlos todos?

Cada vez aparecen más herramientas en el mercado para ayudar a analistas y planificadores, pero no todos obtienen ventaja. ¿Es la planificación basada en datos analíticos realmente una receta para el éxito o es simplemente mirar una bola de cristal?

En esta publicación, quiero hablar sobre cómo aumentar las probabilidades de que las predicciones se hagan realidad y los cambios necesarios para hacer un uso eficaz de los datos.

La mayoría de las empresas comienzan recopilando datos en Excel, Access y herramientas similares. Y eso es suficiente para ellos. Pero a medida que las organizaciones crecen, también lo hacen el volumen y la velocidad de generación de datos. Llegamos a un punto en el que es fácil cometer errores y es casi imposible (o requiere mucho tiempo) verificar manualmente la exactitud de los resultados. Por lo tanto, las empresas están invirtiendo en soluciones más avanzadas como SAP para cambiar esto. Pero las herramientas por sí solas no son suficientes.

Cultura de datos

En el Nube de análisis de SAP solución, generalmente podemos distinguir tres grupos de usuarios. El primero incluye personas que crean informes basados ​​en la información ingresada en el sistema. El segundo son aquellos que abren informes, revisan datos, los describen y sacan conclusiones sobre su base. El último grupo son los usuarios ocasionales, es decir, aquellos que en ocasiones necesitan encontrar respuestas a preguntas específicas en el sistema que les ayuden a realizar sus tareas diarias. En algunas organizaciones, las funciones de los grupos uno y dos se combinan en uno.

Incluso el mejor sistema analítico no puede producir un informe confiable o una predicción precisa si los datos están incompletos. La basura que entra es igual a la basura que sale. Es por eso que, en primer lugar, debes cuidar tu cultura de datos.

La cultura de datos en una organización significa no sólo ser consciente de la necesidad de completar los datos, sino también preocuparse por su calidad, comprender el propósito de recopilar información y ser consciente de la posibilidad de utilizarla para sus propios fines. Se aplica a todos los niveles de gestión, desde los empleados de base hasta la junta directiva.

Sólo podemos confiar en el informe final si confiamos en los datos originales. Debe asegurarse de que se complete correctamente y de forma continua. La forma más sencilla de conocer la cultura de datos de una organización es hablar directamente con las personas responsables de completar y procesar los datos. Aunque esto pueda parecer imposible, el coste es cero, e incluso unas pocas entrevistas proporcionarán información que permitirá sacar conclusiones sobre la fiabilidad de los datos de un sistema.

Intentamos mencionar la importancia de este elemento ya en la etapa de preventa. Como resultado, la organización puede comenzar a prepararse antes y tomar acciones para comunicar el cambio de acuerdo con las premisas de Activar SAP. Todo esto lleva algún tiempo.

Capacitar y familiarizar a las personas con nuevas herramientas es importante para construir una cultura de datos. La formación les permite trabajar con más confianza y saber cómo utilizar los datos puede ayudarles a aumentar su productividad. Cuando se sientan seguros y cómodos, explorarán las nuevas posibilidades por su cuenta.

Es poco probable que un coche de carreras en manos de un conductor inexperto establezca récords e incluso puede resultar peligroso. Es importante recordar que los sistemas analíticos son una poderosa herramienta para tomar decisiones que afectan a organizaciones enteras. Se debe tener cuidado para garantizar que la empresa no termine en un desastre.

Existen soluciones que apoyan el trabajo de los responsables del ingreso de datos. Lo aceleran y minimizan el riesgo de cometer errores. Para SAP, esto incluye diccionarios o establecer valores límite. En el caso de los diccionarios, el usuario simplemente selecciona la opción adecuada. Los valores límite, sin embargo, impiden que el usuario introduzca un número demasiado grande o demasiado pequeño. Pero no son ideales. La pandemia ha demostrado que en casos inesperados o ante anomalías, no hay forma de realizar una entrada en el sistema. Hoy en día contamos con escenarios ya preparados y todos los proveedores de SAP pueden responder rápidamente a las solicitudes de los usuarios.

Expectativas versus realidad

A menudo me encuentro con situaciones en las que, al diseñar una solución, la visión de los usuarios finales es diferente de la visión de quienes toman las decisiones. La razón de esto no es sólo la falta de consultas adecuadas y de concienciación sobre el tema y la falta de comunicación efectiva, sino también la falta de conciencia de los recursos disponibles y de una imagen completa de las necesidades. Hay una serie de cuestiones que se pueden considerar antes de seleccionar un proveedor, lo que le permitirá preparar mejor su solicitud de propuesta.

Si bien en algunos módulos de SAP se puede tolerar un margen de error, en el área de análisis es inaceptable, por lo que la fase de prueba debe abordarse con mucho cuidado. Cualquier error o valor desconocido provocará distorsiones y no se utilizará una herramienta en la que no se puede confiar.

Somos conscientes de que los sistemas, especialmente sistemas como SAP, cambian constantemente. Evolucionan y se adaptan a los procesos de negocio del cliente. Por tanto, es necesario introducir modificaciones, crear campos adicionales o eliminarlos. Vale la pena recordar que cualquier cambio, incluso pequeño, puede afectar la apariencia de los informes finales. Para evitar el riesgo de errores o cálculos incorrectos, vale la pena invitar a las discusiones a especialistas en el campo de la analítica.

El tiempo es dinero

Lo que muchos tomadores de decisiones no tienen en cuenta al considerar el costo de implementar SAP Analytics Cloud es el tiempo que ahorran los empleados. En una de nuestras implementaciones, dos personas tardaron varias semanas en producir un informe anual. Hoy en día, usando complementos como este módulo de análisis, dicho informe se genera en cuestión de segundos o minutos, y estas personas pueden dedicar su tiempo a un análisis en profundidad y a preparar comentarios sobre los resultados presentados. A veces, para comprender por qué ciertos datos tienen el aspecto que tienen en un período determinado, estas personas realizan análisis adicionales para profundizar en el problema.

¿Significa esto que el sistema ha sustituido a los empleados? ¡No! Les ha liberado tiempo. En lugar de pasar horas creando tablas en un libro, tienen tiempo para analizar e interpretar los resultados. Finalmente, pueden discutir sus hallazgos y hacer recomendaciones. Haga cosas que antes no tenían tiempo de hacer y proporcione una visión completa de la situación en lugar de solo números. Este enfoque acelerará el desarrollo de una organización o ayudará a tomar decisiones que son críticas para su existencia.

En el mundo actual, los datos y su hábil procesamiento son de gran importancia estratégica. Según Forrester, las decisiones basadas en datos en organizaciones con alta madurez analítica son hasta tres veces más precisas. El MIT, a su vez, apunta a un mejor uso de los recursos, una mayor productividad y mayores ingresos. La atención a la calidad se traduce de manera realista en su uso y, por lo tanto, en el retorno de la inversión y en un crecimiento empresarial más rápido. Con una solución como SAP Analytics Cloud, puede obtener y utilizar datos de calidad en sus operaciones comerciales.