Un ejemplo: imagina que para hacer una tarea en particular ocupas a 50 personas, en una jornada de 8 horas diarias cada una, y tardas 4 meses en resolverla. Ahora imagina que haces la misma actividad usando analítica de datos; utilizas el trabajo de una persona y concluyes en 3 semanas.
Efectivamente, el uso de datos implica una mayor productividad. No solo se trata de usarlos para conocer al cliente y generar mayores ventas, sino de entender su valor para las operaciones de la empresa, para mejorar los procesos, para identificar donde están “los desperdicios” y sobre todo para tomar las decisiones adecuadas. Así lo considera Juan Pablo Villalva, Docente de la Especialización en Big Data como Estrategia de Negocios.
Juan Pablo brinda consejos concretos de cómo esta analítica de datos puede generar mayor eficiencia en los procesos. Así, en el caso del teletrabajo, se podría hacer un análisis de, en qué están invirtiendo su tiempo los colaboradores y cuáles procesos se podrían automatizar. “Por ejemplo, existen personas en las áreas se recursos humanos que se dedican a hacer cálculos de las vacaciones, cuando ese proceso se puede automatizar y redistribuir las tareas”, explica.
Entonces, ¿qué necesito para comenzar?
- Actitud. Pensar fuera de la caja significa considerar y decidir hacer las cosas de manera distinta , ya que ello implica un ahorro en los costos de operaciones.
- Visión. El análisis de datos no es una cuestión de los ingenieros o de un departamento específico de la empresa. Mientras más personas dentro de una organización sepan hacerlo será más provechoso. Por ejemplo, les sería muy útil a los asesores comerciales, quienes ya tienen el conocimiento de su mercado y con ello, la analítica de datos puede potenciar su labor.
¿Cómo lo hago?
Juan Pablo explica que existen cuatro pasos para avanzar hacia una toma de decisiones acertada basada en los datos y mejorar la productividad de una empresa.
- Identificar los datos con los ya que se cuenta sobre las tareas y las operaciones.
- Realizar una integración y lectura de datos con business intelligence.
- Analizar la información. Para ello se pueden usar las metodologías ágiles como Six Sigma o Lean Manufacturing. Así es posible identificar desperdicios y proponer mejoras.
- Innovación. Una vez que se han cumplido todas las fases anteriores es momento de innovar, puede ser a través de una propuesta de transformación digital o de optimización de operaciones con métodos matemáticos. También podemos innovar con una reingeniería de procesos de negocios, es decir encontrar la manera de hacer el mismo proceso de una manera diferente.
Aborda con profundidad este y otros contenidos con la Especialización en Big Data como Estrategia de Negocios.
