Cómo capturar y explotar los datos operativos para mejorar resultados

Posted by Martino Topasio on Feb 26, 2021 4:59:37 PM

En estos últimos meses he notado que muchas empresas están tratando de accionar nuevas iniciativas de transformación digital, particularmente en cómo aprovechar la información que se genera en la operación para mejorar los resultados.

También he notado que escuchamos muchos conceptos, pero no necesariamente entendemos a qué se refieren todos ellos: transformación digital, iOT, big data, data analytics, business intelligence, user experience, y así un sinfín de anglicismos que a veces decimos, pero no necesariamente utilizamos correctamente. 

En las siguientes líneas explico de la forma más simple posible cómo podemos usar los datos de la operación para mejorar los resultados, para ello, básicamente necesitamos seguir cuatro etapas: 

  1. Definir un objetivo 
  2. Identificar los datos requeridos 
  3. Capturar los datos 
  4. Consolidar, explotar y aprender 
 1. Definir un objetivo: todo proceso comienza por definir qué queremos lograr con la gestión de los datos, por ejemplo: 
  • Optimizar un output productivo, mejorando el set up de distintos parámetros operativos. 
  • Asegurar cumplimientos normativos o de calidad, controlando que ciertos parámetros operativos se mantengan dentro de los rangos establecidos. Recabar información para tomar decisiones de inversión. 

2. Identificar los datos requeridos: 
cuando ya sabemos qué queremos lograr, debemos definir qué datos vamos a utilizar, para lo que vamos a: 

  • Analizar nuestros procesos y evaluar qué datos pueden ser potencialmente obtenidos 
  • Evaluar si los datos ya están siendo capturado o si deberemos generar un proceso o ajuste tecnológico para capturarlo.

3. Capturar y consolidar los datos: 


Captura manual de consolidación manual: es el formato más básico muchas empresas capturan los datos en papel y luego los pasan a planillas, mientras que otras capturan los datos en sistemas de planillas o formularios compartidos (google forms, Excel o proveedores de formularios dinámicos).

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  • Captura manual-digital con consolidación automática: siempre van a existir datos que se deben capturar de forma manual, ya sea porque no hace sentido instalar sensores, porque el sensor es caro o por otras razones. Dado lo anterior, existen sistemas digitales que permiten hacer eficiente la captura de datos manuales: 
  1. Crear distintos formularios de captura para cada proceso, permitiendo incluso dar rangos para cada valor requerido y así evitar registros erróneos. 
  2. Planificar las actividades de medición para asegurar que cada tomador de datos sepa qué registros requiere y cuándo. 
  3. Registrar los datos requeridos en dispositivos móviles, los que deben funcionar on-line y off-line. 
  4. Hacer seguimiento digital al proceso de toma de datos, permitiendo visualizar si se están capturando o no los datos requeridos. 
  5. Consolidar y explotar los datos: a ser visto más adelante.
  • Automática desde el sitio: Muchas veces, una proporción importante de los datos ya está siendo capturada automáticamente por dispositivos o sistemas ya instalados. Dependiendo el proceso y la industria, se podrán obtener automáticamente datos desde sistemas SCADA o BMS, sensores de distintos tipos, maquinaria inteligente, etc. 

  • Integración con sistemas externos: muchas veces olvidamos que una fuente importante de datos son sistemas externos, por ejemplo, yo puedo integrarme con sistemas que me entreguen información climática, tipos de cambio de divisas, etc. 

4. Consolidar, explotar y aprenderuno de los pilares principales de las organizaciones data driven es que de forma continua aprendan y se adapten a las nuevas necesidades; para ello podemos utilizar los datos de distintas formas: 
  • Repositorio común: independiente del origen de los datos, la clave está consolidarlos en repositorio común, para esto, hay muchas alternativas que en otra instancia vamos a explicar. 
  • Explotación de los datos: según el objetivo que tengamos vamos a tener que definir: 
  1. Análisis históricos de correlaciones, regresiones y econometría (entre otros) nos permitirán entender el efecto que tienen ciertos parámetros operativos en los resultados esperados 
  2. Análisis en tiempo real de paneles y alertas que nos mostrarán la situación actual y los límites esperados, permitiendo tomar rápidamente acciones distintas acciones operativas 
  3. Análisis predictivos en base al entendimiento que vamos obteniendo de los datos, podremos comenzar a predecir los efectos que tienen distintos factores en la operación 

¿Cómo estás usando los datos de tus procesos operativos? ¿Tú empresa ya se está transformando hacia los desafíos de digitalización que se impusieron el 2020? 

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¿No tienes clara la respuesta a esto? quizás sea el momento de evaluar cómo estás explotando los datos en tu negocio. Esto te permitirá agilizar la trazabilidad de tus procesos, y les ahorrará tiempo a tus equipos de trabajo.  

Si quieres saber más te invito a conocer nuestra guía de soluciones que te acompañaran en tus retos para el 2021. 

¡Gracias! 

 

Topics: FieldServiceManagement

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