Un proyecto de datos exitoso debe ser innovador y responder al negocio
La gerente de Planeación y Reportes de Finanzas de Peñafiel explicó que, en un proyecto de datos como el de Finance Analytics, el ROI no se ve en tres a cinco meses, sino que se ve a corto, mediano y largo plazo. “Tener la información consolidada en una sola herramienta, al nivel que nos gusta manejar el análisis al equipo de Finanzas, con el detalle y esa profundidad, es la clave para tener ahorros, revisar ventas, tener mejores proyecciones, revisar tu forecast, tu AOP. Todo eso va sumando, porque tienes la disponibilidad de la información como la necesitas para poder tomar decisiones. Es ahí donde vemos el valor agregado”, aseguró.
Así es como están viendo el retorno. La nueva herramienta les ha permitido detectar cosas que antes no podían ver, de forma más rápida. “Yo no podía tener un P&L (profit and loss) a este nivel y no me estaba dando cuenta de que este gasto estaba muy inflado en esta parte, pero ya puedo trabajar sobre eso”, ejemplificó.
Además, otras áreas como Márketing o Ventas también tienen acceso a la herramienta, con la que se adueñan de sus procesos al ver sus líneas y controlar sus gastos, conocer la rentabilidad de su marca y la de su canal.
Casos de éxito vs Casos de uso
Al hablar de su experiencia con proyectos de datos, la representante de una empresa líder del sector industrial mexicano comentó que tuvo que crear un caso de negocio (business case) para mostrarle al área de Finanzas por qué tenían que cambiar ciertos procesos. “Para hacer use cases hay que traer un business case donde haya un retorno a nivel de ebitda o ahorro”, dijo.
En cambio, Emilio Serra, Head of Data Governance en Danone, considera los casos de éxito “como la pruebita para ver que sí funciona”, sin que necesariamente haya una iniciativa clara hacia una transformación hacia data-driven. En vez de lo que ve como una visión ‘cortoplacista’, el ejecutivo cree que vale la pena interesarse por lo que pasa atrás, por quiénes tienen realmente una necesidad que impulse el negocio y pensar en cómo va a transformarse el negocio en un futuro para enfocar hacia allá la tecnología.
“Me parece un error [enfocarse en los casos de éxito], porque cuando estos se acaban rompes con una estrategia de la que son componentes esos casos de éxito. Y si empiezas a generar otro tipo de casos que no van en la misma dirección de esta estrategia, se desvían y empieza a haber problemas tecnológicos, de negocios, o de diferentes tecnologías a utilizar. Tenemos que establecer un proceso de experimentación de nuevas metodologías, tanto de arquitectura de datos, como para resolver diferentes casos muy ligados a procesos, complejos o sencillos, de [analítica] descriptiva. Y me parece que llegar al top management con este tipo de ideas puede ser un tanto complejo”, concluyó.