La gestión efectiva de la cadena de suministro, sobre todo si es regional o global, es una tarea compleja. Una empresa no sólo tiene que ocuparse de sus propios asuntos, tales como el control de costos y eficiencia, sino que también debe garantizar la satisfacción del cliente para proporcionar la oportunidad, la calidad, la coherencia y el servicio.
La gestión eficaz de los datos para mejorar la toma de decisiones es ni más ni menos que el Business Intelligence (BI).
Los beneficios de que su empresa internalice la contabilidad
Prácticas de BI para CRM
1. Prácticas de BI para SCM
La gestión efectiva de la cadena de suministro, sobre todo si es regional o
global, es una tarea compleja. Una empresa no sólo tiene que ocuparsede
sus propios asuntos, tales como el control de costos y eficiencia, sino que
también debe garantizar la satisfacción del cliente para proporcionar la
oportunidad, la calidad, la coherencia y el servicio.
La gestión eficaz de los datos para mejorarlatomadedecisionesesnimás
ni menos que el Business Intelligence (BI).
2. Las Herramientas de BI desempeñan un papel fundamental en la
gestión de la cadena de suministro (SCM - Supply Change
Management), desde la previsión de la logística y de gestión de
inventario a la mitigación del riesgo.
Las empresas que manufacturan productos electrónicos, diseñan,
prueban, fabrican y distribuyen una amplia gama de productos,
incluyendo la electrónica de consumo, dispositivos médicos y
sistemas de defensa enfrentan desafíos de abastecimiento de la
cadena. Estos incluyen elvolumenyladiversidaddeloscomponentes
necesarios, los plazosdeentregamuycortos,laamenazaconstantede
las piezas falsificadasyelimpactodelasfuerzaspolíticas,económicas
y naturales en todo el mundo.
Aunque la mayoría de las empresas manufactureras confían en las
soluciones Business Intelligence (BI) tal como son provistas por los
vendors, hay razones que justifican la construcción y aplicación de
instrumentos personalizados. En contraste con los productos
genéricos que utilizan supuestosestándarymedicionespromedio,las
herramientas propietarias de BI pueden ser diseñados
específicamente para las necesidades únicas de la compañía y sus
parámetros de operación, lo que permite a los planificadores y
analistas cambiar rápidamente variables, identificar tendencias y
profundizar en los detalles. Otro de los beneficios de la tecnología
propietaria es la oportunidad para que seafácildeusarparaimpulsar
una mayor adopción, ahorrar tiempo y evitar los silos de
conocimiento.
La inclusión de métricas accionables, medibles y proactivas, es un
diferenciador clave de tal tecnología. Los modelos predictivos
identifican oportunidades de productividad a través de varias
funciones de cadenas de suministro y de manera proactiva envían
alertas automáticas a los responsable con un plan de acción
recomendado, junto con la cuantificación de la mejora de los
indicadores clave de rendimiento correspondientes.
Mejores prácticas para herramientas de BI
personalizadas (customizadas)
A continuación se presentan una serie de recomendaciones para
identificar las principales ventajas de las herramientas de Business
Intelligence (BI) personalizadas.
1. Trabajar con las personas del negocio, no con gente de TI
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3. Debido a que estas son herramientas de negocio, tienen que ser
desarrolladas por personas queentiendenlasnecesidadesyprocesos
empresarial. Las compañíasdebenencontrarlagentedenegocioscon
la capacidad de programar, en lugar de los programadores de TI
necesarios para aprender el negocio. Aunque la identificación de
estos recursos es difícil y toma tiempo, losresultadosvalenlapenael
esfuerzo. Este enfoque ayuda a lograr la simplicidad y un enfoque en
los resultados, no en las complejas tecnologías IT para su propio bien.
2. Trabajar directamente con los usuarios para conocer sus
necesidades
En lugar de aislar a los desarrolladores, hágalos sentar con expertos
funcionales para comprender los procesos de análisis utilizados, por
ejemplo, para buscar e identificar oportunidades de mejora. Los
desarrolladores pueden diseñar algoritmos para automatizar estas
funciones.
Utilice un método de "incubación": empezar poco a poco con un
prototipo. Luego replicar el modelo hacia otro sectores.
Deje experimentar los usuarios y acepte la retroalimentación que le
proveen. Con base en esta información, puede mejorar o expandir la
herramienta. La participación temprana y continua de los usuarios
también ayuda a fomentar la adopción de las herramientas. Otro
factor importante en la adopción generalizada, es asegurarse que los
instrumentossoportanlosobjetivosdelosusuariosprofesionalesyse
vinculan con su remuneración.
3. Enfatizar la facilidad de uso
Esto puede parecer elemental, pero asegúrese de que las
herramientas son fáciles de usar por personas con diferentes niveles
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4. de habilidad analítica y conocimiento. Por ejemplo, que en una
cantidad limitada de clics de ratón, el usuario pueda acceder a los
datos procesables.
Para garantizar la facilidad de uso:
● Automatice la fase de análisis tanto como sea posible.
● Reduzca la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en el
análisis (una buena meta es cinco por ciento) para que la
mayor parte del tiempo pueda ser dedicado a la conducción e
implementación de mejoras en los procesos.
● Identificar posibles acciones dentro de la propia herramienta,
con parámetros asociados tales como el valor y el costo de
cada opción.
● Utilizar unmodelodesuscripciónparaenviardatosrelevantes
a losusuariosquelosoliciten,enlugardeexigirlesquevayana
buscarlo al sistema.
4. Construir una base de datos centralizada de alta calidad y con
limpieza de datos
Para que las herramientas Business Intelligence (BI) contribuyan a
tomar buenas decisiones se debe cuidar la precisión de los datos y
cuán completos se encuentren los registros. Las empresas deben
recopilar datos de fuentes internasyexternas(porejemplo,sociosde
negocios) en un repositorio central y construir una herramienta de
validación para "limpiar" la misma. A continuación, deben ser
identificadas las excepciones y corregirlas. Este método no sólo
mejorará la calidad de datos, sino que también ayudará a reducir los
errores en el futuro al regresar a la fuente de datos.
5. Lograr una masa crítica
Tómese el tiempo para construir la arquitectura de datos
correctamente de manera que tenga escalabilidad y sea una base
sólida para la creación de futuras herramientas de Business
Intelligence (BI). A medida que la base de datos se hace más grande,
se hace más fácil aprovechar estos recursos para construir nuevas
herramientas relativas a otros aspectos de la cadena de suministro.
Por ejemplo, comenzar con una herramienta de apoyo a la decisión,
agregar la planificación avanzada y la información logística, yampliar
al aprovisionamiento, gestión de riesgos, optimización de insumos
entrantes.
Además, el mantenimiento de registros históricos de datos establece
las bases para vislumbrar tendencias. Los registros históricos
permiten analizar variaciones para ver si representa un verdadero
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5. patrón de cambios. Esta capacidad es especialmente valiosa para la
gestión de inventarios.
Las ventajas del BI
Las principales ventajas de las herramientas de BI personalizadas
para las empresas comienzan con una mayor eficiencia del personal
de la cadena de suministro. Al reducir drásticamente la cantidad de
tiempo necesario para el análisis, lasherramientasdeBIliberanestos
recursos humanos para centrarse en impulsar mejoras en la
productividad que han sido priorizadas y cuantificadas por las
herramientas. Una ventaja de negocio relacionado es la capacidadde
examinar todos los datos, no sólo los subconjuntos.Lasherramientas
deBIcontinuamentebarrenyanalizantodoslosdatos,adiferenciade
los analistas humanos, que tienen restricciones de tiempo y
responsabilidades múltiples.
División Consultoría Evaluando Software
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