Las empresas llevan a cabo numerosos proyectos a lo largo del tiempo, y necesitan saber varias cosas importantes en este sentido: ¿Es rentable el proyecto? ¿Cumple realmente con lo que se esperaba? ¿Qué me interesa medir para seguir adelante o no con un proyecto, y cómo puedo medirlo? El procesamiento y análisis de datos es fundamental en la toma de decisiones de este tipo, y por ello en Serbatic trabajamos para desarrollar programas que permitan a las empresas controlar las variables que necesitan.
DEFINICIÓN DE KPIS PARA EL CORRECTO ANÁLISIS DE LOS DATOS
En primer lugar, debemos de entender cuáles son los indicadores de que un proyecto está en buen camino. Y no se trata solo de que un proyecto sea rentable o no, porque puede no ser rentable pero sí estratégico. Por eso hay que saber, en primer lugar, cuál era la proyección inicial. Quizás se están obteniendo beneficios, pero menos de los esperados, y por lo tanto hay que hacer correcciones o desistir del proyecto. O tal vez observemos pérdidas, pero mucho menores a las estimadas, y eso sería un dato positivo.
Por tanto, habrá que conocer en primer lugar cuáles son los KPIs o puntos de control más importantes a vigilar, y cómo se espera que sean estos KPIs. Es decir, ¿qué datos vamos a considerar como buenos o malos? Saber lo que queremos medir parece algo obvio, pero es muy importante. Por ejemplo, puede que midamos el gasto que genera una persona según si tiene un salario menor o mayor. Pero quizás se están generando más gastos en viajes u otras actividades asociadas a la persona o el proyecto y habrá que parametrizar todos estos factores.
Una vez conocemos los KPIs y hemos parametrizado aquello que queremos medir, es posible aplicar funciones matemáticas creando programas que nos ayuden a calcular el dato y sus distintas cifras estadísticas (como la media). Para la creación de estos programas será fundamental asegurar la calidad del dato (que sea fiable, real, bueno, único, etc.), pues de lo contrario los modelos matemáticos no nos devolverán resultados de valor.
¿CÓMO SE CREAN Y QUÉ BARRERAS ENCONTRAMOS CON LAS HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS?
Las herramientas y programas de procesamiento y análisis de datos son modelos matemáticos menos complejos que los de la Inteligencia Artificial (podríamos decir que son más bien financieros). La clave está en la creación de programas específicos a partir del conocimiento técnico necesario. Por ejemplo, se pueden utilizar herramientas sencillas como Excel y configurar por detrás desarrollos con Python, Java y otros tipos de lenguaje. Lo que aplicamos realmente es la inteligencia del dato, pero estos programas no son inteligentes sino que siguen la estructura de lo que se haya programado previamente.
Aunque estos programas resultan muy útiles, encontramos dos barreras o puntos a tener en cuenta al ofrecer una solución de este tipo:
- Existen distintos tipos de compañías, desde las que comunican sus operaciones de forma abierta y transparente a aquellas más herméticas que no quieren que sus datos se conozcan fuera de la organización (por motivos culturales o estratégicos). En el segundo de los casos, puede que la compañía no quiera dar sus datos más importantes a un tercero para que ejecute este tipo de programas. Por tanto, tendremos que ser capaces de crear programas en base a sus directrices y necesidades, pero que puedan ejecutar las empresas de forma independiente, para que ningún tercero acceda a los datos de base ni a los resultados obtenidos.
- Por otro lado, no todas las empresas trabajan con las mismas herramientas, por lo que habrá que crear APIs que permitan conectar con los programas de los clientes (que servirán como fuente de datos). Por tanto habrá que entender la estructura o el core del negocio, y que este tipo de aplicaciones se conviertan en un desarrollo operacional para el análisis de datos.
¿EN QUÉ ÁREAS PODEMOS APLICAR EL ANÁLISIS DE DATOS?
Lo cierto es que el análisis de datos puede aplicarse a casi cualquier área o tipo de proyecto. Pero, para entender mejor su utilidad, veremos a continuación dos ejemplos sobre cómo pueden aportar valor este tipo de programas.
CONTROL DEL COSTE DEL PERSONAL ASIGNADO A LOS PROYECTOS
Supongamos que una compañía ofrece un servicio Time & Material. Es decir, que factura a su cliente según las horas que los empleados dedican a él. En este caso habrá que controlar que los tiempos que el trabajador cobra son los mismos que dedica a los clientes. Es decir, que hay que tratar de reducir los puntos muertos para que si una persona termina con una serie de tareas, pueda continuar con las de otro cliente o proyecto. Si extrapolamos esto a una compañía con cientos de empleados, el control resulta complicado. Pero podemos contar con un programa que gestione los proyectos, tareas y horas de cada trabajador, encontrando las ineficiencias y buscando posible soluciones.
CONTROL OPERACIONAL DE COMPRA-VENTA DE MATERIAL
Si imaginamos una compañía como una constructora, puede que una de sus decisiones más importantes esté en el momento de comprar materiales. Los precios del material varían, y el almacenamiento también supone un coste. Por tanto, necesitaremos analizar todos estos datos para saber si es mejor comprar ya o esperar, o si un precio más bajo ahora compensa el coste de almacenamiento hasta el uso de los materiales. Aquí será muy útil un programa que nos ayude a tomar la decisión más eficiente para la compañía, sabiendo en primer lugar a qué datos tenemos que prestar atención.
BENEFICIOS DEL PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS
Teniendo en cuenta la funcionalidad de este tipo de programas así como los ejemplos comentados, podemos extraer dos beneficios principales: la reducción de costes y la mejora de la eficiencia. Pero para que estos beneficios se mantengan en el tiempo, habrá crear programas que se puedan actualizar y modernizar para que siempre extraigan los datos más fiables y ajustados a las necesidades de la compañía y los cambios en el negocio.
Manuel Silva González
Service Manager Operaciones