Bases para obtener resultados rápidos con la analítica

Enfoque en resultados a corto plazo

En primer lugar, es importante establecer una visión corporativa clara. Sin ella, a los líderes tecnológicos se les dificultará lograr que sus proyectos sean apoyados, financiera y estratégicamente, así como tener el respaldo de la gente dentro de la organización.

Otro aspecto crucial de obtener resultados rápidos de los proyectos analíticos es definir las oportunidades que pueden aprovecharse con la tecnología. Además, los líderes necesitan crear un mapa de la evolución digital y entender lo que está sucediendo en su planta.

Con ese entendimiento y una ruta de transformación definida, los encargados de tomar las decisiones pueden enfocar sus esfuerzos hacia resultados en el corto plazo que fomenten la adopción tecnológica y cultural sin tratar de “beberse el mar de un trago”, una actitud que se observa con frecuencia en las empresas que se apresuran en su transformación digital.

A partir de este punto, las organizaciones pueden pasar de los proyectos piloto a iniciativas basadas en la analítica que aporten una escalabilidad operativa real. Estos esfuerzos se traducirán en historias de éxito, generación de capacidades –para empleados y procesos– y nuevas líneas de negocio impulsadas por los datos.

Lidiar con lo desconocido

Para las empresas que tienen mayor madurez en el uso de la analítica de datos, los resultados rápidos se volverán invariablemente más sofisticados. Los proyectos en ese nivel pueden cubrir áreas que van desde aspectos más complejos de la gestión del cambio, hasta la infraestructura y el procesamiento de datos necesarios para evolucionar hacia estándares analíticos más altos.

Dichos proyectos pueden ofrecer resultados rápidos en términos de eficiencia, ya que pueden ayudar a las organizaciones a lidiar con lo desconocido de formas realmente sencillas.

Tomemos como ejemplo a los gemelos digitales: la realidad es replicada con procesos físicos simulados, donde se utiliza a la analítica para producir datos estadísticos e históricos que predicen. Y usando sugerencias, nos ayudan a predecir y mejorar lo que podría suceder en el entorno de fabricación.

Dichas simulaciones pueden ahorrar millones de dólares en gastos ocultos, incluyendo la calidad y los costos de mantenimiento, al tiempo de elevar la productividad y la eficiencia.

Sobre el autor:  Ernesto Cantú es gerente senior de Desarrollo de Negocios para la región de LATAM en SAS. Ernesto nació en Monterrey, México, tiene 30 años de edad y es ingeniero industrial de profesión, con intercambio académico en la TU Ilmenau, y un master en Ciencias en Gestión de Empresas y Sistemas de Manufactura Avanzados por la TU Berlin. Tiene experiencia profesional en industria automotriz, de transportación, consultoría de servicios y start-ups, dentro de las áreas de Innovación y Tecnología, Investigación y Desarrollo, Desarrollo de nuevos negocios, Comercial y ventas y Mejora continua.