Una empresa data-driven emplea el análisis de datos para mejorar la eficiencia e impulsar la innovación

Empresas ‘data-driven’: la revolución de la digitalización y el poder de los datos

03 nov 2023

Los últimos avances tecnológicos han impulsado el auge de las empresas data-driven. Se trata de compañías que aplican al análisis de datos mediante tecnologías digitales para conocer el estado de los procesos, mejorarlos y brindar un servicio más eficiente.

Las empresas modifican continuamente sus procesos productivos y logísticos a fin de atender las nuevas necesidades de los clientes. La analítica de datos ofrece información detallada del desempeño de las operativas y permite identificar oportunidades de mejora.

¿Qué es una empresa ‘data-driven’?

Una empresa data-driven es una organización que toma decisiones empresariales estratégicas basadas en datos objetivos, en lugar de depender únicamente de la experiencia, intuición u opiniones subjetivas.

El concepto data-driven no es nuevo. Las compañías siempre recurren al análisis de datos para tomar decisiones más acertadas. Ya lo decía el físico y matemático británico William Thomson, más conocido como Lord Kelvin: “Lo que no se mide, no se puede mejorar”. Los datos incentivan los negocios, porque al medir todos los procesos se obtiene un mapa detallado de la situación, facilitando la incorporación de mejoras.

En las últimas décadas, la aparición de nuevas tecnologías como el big data o la inteligencia artificial han ayudado a las empresas a analizar sus operativas con mayor precisión. Una organización data-driven digitaliza todas las gestiones del negocio con vistas a sacar el máximo partido a los datos. Este tipo de compañías capturan, analizan y comparten la información para facilitar un trabajo colaborativo entre distintos departamentos. La consultora Gartner predice que, para 2025, el 95% de las decisiones que actualmente se basan en datos estarán automatizadas, al menos parcialmente.

El análisis de datos es muy útil en todas las industrias, si bien en el sector logístico resulta imprescindible. La logística genera una gran cantidad de información con un enorme potencial para crear conocimiento que sea relevante para mejorar la cadena de suministro.

Con la ayuda de datos digitales, los procesos logísticos son más rápidos y eficientes
Con la ayuda de datos digitales, los procesos logísticos son más rápidos y eficientes

Importancia de convertirse en una empresa ‘data-driven’

La consultora McKinsey afirma que, “en 2025, la mayoría de empleados utilizarán los datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo”. La rápida aceleración de los avances tecnológicos y el poder de los datos están provocando que cada vez más empresas se conviertan en data-driven.

Según la consultora, las organizaciones que puedan avanzar más rápidamente y aprovechen al máximo las capacidades respaldadas por datos conseguirán mayores beneficios. Por ejemplo, las compañías que hacen un uso efectivo de los datos para mejorar el rendimiento y la eficiencia ya obtienen un 20% de sus beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) gracias a la inteligencia artificial.

La automatización y la digitalización de los negocios ─como resultado de la expansión de la industria 4.0─ han generado una ingente cantidad de datos en procesos productivos y logísticos que poseen un gran potencial.

“La necesidad de apoyar la toma de decisiones basada en datos en la industria 4.0 ha impulsado el desarrollo de nuevos métodos y algoritmos que ayudan a tomar decisiones óptimas sobre las operativas y las tareas de mantenimiento”, sostiene un estudio del Instituto de sistemas de comunicación e informáticos (ICCS) de la Universidad Técnica de Atenas. 

Una de las ventajas que aporta el enfoque data-driven es la transparencia y la visibilidad mucho más completa de los procesos. Con indicadores clave de rendimiento (KPI), las compañías pueden hacer un seguimiento detallado de los procesos productivos y logísticos, anticiparse a ciertas situaciones y realizar acciones proactivas para mejorar la eficiencia. “En particular, el mantenimiento preventivo está adquiriendo un papel crucial en la reducción de costos y en la mejora del rendimiento empresarial. Las compañías emplean fuentes de datos heterogéneas para detectar comportamientos anómalos de los equipos (diagnósticos), predecir posibles fallos (pronósticos) y respaldar decisiones anticipadas (toma de decisiones proactiva)”, señalan los autores del estudio.

La información objetiva también favorece el desarrollo de estrategias y operativas más ágiles y eficientes. Con los datos sobre la mesa, las empresas pueden identificar cuellos de botella e ineficiencias en cualquier proceso y tomar medidas para optimizarlos. Por ejemplo, si se observa que en una instalación logística está disminuyendo el número de pedidos preparados, el jefe de bodega podría tomar la decisión de asignar más operarios para hacer picking.

Las empresas data-driven utilizan herramientas de inteligencia artificial para automatizar la toma de decisiones
Las empresas 'data-driven' utilizan herramientas de inteligencia artificial para automatizar la toma de decisiones

¿Qué se necesita para ser una empresa ‘data driven’?

La utilización de herramientas de análisis avanzadas, más que una opción, se ha convertido en una necesidad básica en multitud de compañías. Pero ser una empresa data-driven implica mucho más que emplear tecnologías digitales para analizar datos. Requiere una combinación de cultura organizacional, infraestructura tecnológica y habilidades analíticas. 

Existe una variedad de elementos que las empresas deben considerar a la hora de mantener un enfoque data-driven. Destacamos los seis pasos que menciona el director financiero de la consultora legal Sandline Global en un artículo para la revista de negocios Forbes:

  1. Contar con personas y procesos para recopilar datos y presentarlos de manera adecuada, es decir, invertir tanto en sistemas digitales como en recursos humanos. El equipo debe estar dotado de las herramientas y formación necesarias para analizar correctamente la información.
  2. Recabar todos los datos disponibles del negocio. La prioridad de la compañía debe ser emplear recursos humanos y software adecuado para evaluar los datos existentes y construir una base de conocimientos sólida.
  3. Hacer un balance de los datos obtenidos, buscando correlaciones y generando estadísticas que identifiquen tendencias que puedan aportar información valiosa para el negocio. Es importante contar con un software que ayude a las personas de la organización a comprobar los datos más relevantes para su área de trabajo.
  4. Emplear los datos para hacer predicciones y tomar futuras decisiones. Analizar la información debidamente hace que se alcancen conclusiones útiles que contribuyan a aplicar medidas innovadoras y con visión de futuro. Aunque los datos son una poderosa fuente de conocimiento, no deben reemplazar las decisiones humanas: la clave está en saber usar la información generada para respaldar el juicio humano.
  5. Facilitar el acceso a los datos dentro de la organización. Los distintos miembros de cada departamento pueden interpretar los mismos datos de modo diferente según su rol en la empresa. Una mayor transparencia fomenta la colaboración y la responsabilidad, lo que redundará en decisiones más acertadas para el negocio.
  6. Contar con mecanismos de verificación para garantizar continuamente que la información que se está recopilando es real, es decir, que esté contrastada y sea útil para el negocio.

En definitiva, una empresa data-driven no solo reúne datos y crea informes, sino que toma decisiones esenciales a partir de información objetiva. Su misión es mejorar procesos críticos y utilizar los datos para anticiparse a los cambios del negocio mediante una cultura de mejora continua.

Con información objetiva, una empresa data-driven puede mejorar operativas tan complejas como la preparación de pedidos
Con información objetiva, una empresa 'data-driven' puede mejorar operativas tan complejas como la preparación de pedidos

Ventajas de una logística ‘data-driven’

En el ámbito de la logística, las empresas data-driven recurren al análisis de datos y a las tecnologías digitales para optimizar y mejorar la eficiencia en los procesos de la cadena de suministro.

Una publicación de la Universidad Tecnológica de Dortmund (Alemania) apunta dos de las ventajas principales que puede aportar el enfoque data-driven en la cadena de suministro: visibilidad y optimización de los procesos. “La visibilidad se refiere a la transparencia, basada en datos, lo que permite hacer un seguimiento de los productos y movimientos. La optimización consiste en encontrar la mejor solución posible como, por ejemplo, la mejor ruta para mover un producto”, manifiestan los autores.

¿Qué datos recopilan las compañías sobre su logística? Entre otros, las existencias disponibles, la demanda de los productos o los tiempos dedicados a la preparación de pedidos. Estos datos pueden obtenerse de distintas formas: bien por sensores en las bodegas automatizadas, que detectan la posición exacta de los productos en todo momento, bien por terminales de radiofrecuencia, utilizados por los operarios en bodegas manuales. Estos dispositivos transmiten con fiabilidad, exactitud y en tiempo real los datos recopilados (la ubicación de los productos, adónde se van a mover, etc.).

Gracias a herramientas digitales como, por ejemplo, un software de gestión de bodegas (WMS), las empresas data-driven pueden llevar un control estricto del estado del stock y de las operativas y, al mismo tiempo, planificar recursos y tomar decisiones estratégicas. Por ejemplo, el software desarrollado por Mecalux cuenta con Supply Chain Analytics Software, una funcionalidad avanzada que ofrece datos útiles sobre las principales actividades de la bodega con el fin de introducir mejoras estratégicas que aumenten la productividad.

El software presenta paneles avanzados que abarcan la mayoría de funcionalidades a tener en cuenta en la bodega: desde el estado de las entradas y salidas de mercancía hasta la preparación y despacho de los pedidos. Con esta solución digital, los responsables de logística de la compañía pueden comprobar los distintos indicadores e interpretar qué ocurre en la bodega para tomar decisiones más efectivas y bien fundamentadas.

Al optimizar todas las operativas logísticas a partir de los datos, las empresas pueden ofrecer entregas más rápidas y sin errores, incrementando la satisfacción de los clientes.

Datos para identificar oportunidades de mejora

En un mercado cada vez más complejo, las empresas transforman constantemente sus negocios para adaptarlos a los nuevos requerimientos de los consumidores. Los datos proporcionan a las organizaciones las herramientas necesarias para tomar decisiones transparentes, eficaces y racionales.

La digitalización es un elemento decisivo para las empresas data-driven. Con la ayuda de soluciones tecnológicas como el sistema de gestión de bodegas Easy WMS, las compañías pueden manejar un volumen elevado de datos y estudiarlos con detenimiento para identificar patrones. El software de Mecalux puede ayudar a las empresas que quieran impulsar las operativas de su bodega. Contacta con nosotros para que te informemos sobre cómo optimizar tu cadena de suministro.

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