La integración de datos y la conectividad son cada vez más importantes para los proveedores de la cadena de suministro, y con razón. A medida que las empresas introducen más y más soluciones de software en sus operaciones para mantenerse al día con el volátil mercado actual, la cantidad de datos que se generan dentro de sus sistemas -así como los de sus socios- se expande a un ritmo alucinante. De hecho, Okta estima que las grandes empresas despliegan hasta 187 aplicaciones de media, mientras que las más pequeñas llegan incluso a desplegar 89.
A pesar de la enorme cantidad de oportunidades de crecimiento empresarial de que disponen las empresas que son capaces de aprovechar sus datos para mejorar los resultados empresariales, siguen existiendo retos a la hora de habilitar e integrar los datos en las estrategias empresariales existentes.
Para algunas organizaciones, garantizar la calidad de los datos es un problema constante. Para otras, el principal reto consiste en convertir una gran cantidad de datos en información práctica. Cada empresa se encuentra en su propia etapa de madurez de datos, lo que a su vez presenta su propio conjunto de desafíos.
Para debatir y abordar estos retos, Nulogy organizó una sesión de webinar con destacados expertos en análisis de datos y redes digitales dentro de la cadena de suministro:
- David Freed, CIO de MSI Express
- Rosemary DeAragon, Directora Global de Industria, Retail y CPG en Snowflake
- Jake Barr, Consejero Delegado y Director de BlueWorld Supply Chain Consulting LLC
Tuve el privilegio de moderar este debate entre estos experimentados líderes del sector y me llevé tres ideas clave que pueden ayudarle a aprovechar eficazmente los datos de su empresa:
1. Adoptar el enfoque de los "tres anillos
Cuando se elabora un plan para integrar los datos en la estrategia empresarial, la parálisis por el análisis suele asomar la cabeza al principio. ¿En qué datos debe centrarse una empresa y cuándo? ¿Cuántos datos son suficientes para obtener información empresarial?
Para ayudar a resolver este dilema, Rosemary DeAragon de Snowflake ofreció un marco para organizar los datos que fluyen a través de la propia organización. Este marco puede describirse como tres anillos concéntricos que se expanden hacia fuera:
- Datos de origen: El anillo más interno, que comprende datos internos como los datos operativos y financieros.
- Datos de segundas partes: El anillo intermedio, que representa los datos compartidos entre su empresa y una parte externa.
- Datos de terceros: El anillo más externo, formado por datos generados e impulsados por fuerzas externas.
Según DeAragon, estos tres anillos plantean sus propios retos. Por ejemplo, en el anillo de los datos de origen, las empresas pueden encontrarse con problemas relacionados con la calidad o la propiedad de los datos dentro de la organización. Este tipo de problemas pueden derivar en retos empresariales de mayor envergadura, como la erosión de la confianza, al reducirse la aceptación entre las partes interesadas internas para aprovechar dichos datos.
Los retos que se plantean en el ámbito de los datos de terceros son de naturaleza totalmente distinta. Por ejemplo, los datos externos a su empresa y sus socios comerciales, como el tiempo y el tráfico marítimo, pueden ser muy beneficiosos para la planificación y la programación, pero también son inmensos conjuntos de datos que requieren recursos adicionales para analizarlos y actuar en consecuencia.
DeAragon llegó a la conclusión de que los bloqueos en la estrategia de datos son exclusivos de cada uno de estos tres tipos de datos. Organizar los datos en estas tres categorías puede ayudar a priorizar dónde y cómo centrar los esfuerzos.
2. Gatear, caminar, correr
Jake Barr, de BlueWorld Supply Chain Consulting, observó que, según su experiencia, las empresas a veces caían en la tentación de saltarse pasos a la hora de integrar el análisis de datos en sus operaciones, con el objetivo de pasar rápidamente a unas operaciones empresariales más basadas en datos a expensas de una escalabilidad probada, lo que les llevaba al escollo de hacer demasiado y demasiado rápido en un territorio inexplorado.
Barr explicó que esta aceleración del desarrollo de estrategias puede ser peligrosa y miope, y conducir al despilfarro de capital y esfuerzo humano sin un enfoque holístico, escalable y probado. En su lugar, propuso un enfoque de "arrastrarse-caminar-correr" para incorporar los datos a las operaciones empresariales.
Por ejemplo, utilizando este enfoque, una marca de consumo seleccionaría un proveedor estratégico de entre toda su red y, a continuación, se centraría en un objetivo claro y medible para el proyecto de integración de datos. Al compartir datos y trabajar juntos en pos de este objetivo, ambos equipos pueden medir los resultados y aprovechar su experiencia para mejorar y reiterar el proceso. Este ciclo de mejora continua, y la eficiencia obtenida por ambas partes, puede extenderse a otros centros.
Adoptando una estrategia más gradual, un proyecto único y centrado en un único centro puede ampliarse a otros centros gracias a la experiencia y los conocimientos adquiridos en proyectos anteriores de integración de datos.
3. Alinee los datos con su personal de primera línea
Las soluciones de integración no tienen por qué ser proyectos costosos y engorrosos que requieran importantes recursos y presupuesto de TI. Las soluciones de integración avanzadas de hoy en día pueden ofrecer una alternativa sencilla y de bajo código, pero potente, para permitir la conectividad entre los equipos de su organización y sus socios externos. Al aprovechar una solución como ésta, sus equipos se liberan de las tareas diarias repetitivas y pueden dedicar su tiempo a proyectos de gran valor, haciendo que su empresa funcione de forma más eficiente.
Como alguien que ha trabajado estrechamente para integrar los datos en las operaciones empresariales, David Freed, de MSI Express, destacó la importancia de alinear los equipos de datos con los equipos de operaciones empresariales. Por ejemplo, en MSI Express, los equipos de datos colaboran estrechamente con el personal de producción para entender qué dicen los datos de producción y por qué. Con esta estrategia se pretende acabar con los silos entre equipos y colaborar con un conocimiento más profundo de cómo los procesos de sus respectivos equipos repercuten en los resultados de los demás.
Al trabajar juntos de una manera más holística, por ejemplo, los equipos de datos dentro de las operaciones de la cadena de suministro pueden comprender mejor la importancia de métricas como las cifras de producción, y solucionar los problemas que puedan encontrar los equipos en el taller. A la inversa, el personal del taller puede confiar en los datos que genera su producción y obtener una mejor orientación y conocimiento sobre cómo mejorar su eficiencia y productividad.
David Freed añadió el punto final de que, de forma similar a la opinión de Jake Barr, el uso de los datos debe centrarse en una única área realista y medible del negocio. En lugar de establecer inicialmente indicadores clave de rendimiento de alto nivel, como la mejora de la capacidad o la rentabilidad, es más perspicaz limitar las métricas medidas a una fecha específica o a un área de interés para la empresa, como la mejora de la OTIF para un cliente específico durante un periodo de tiempo concreto. Al establecer objetivos concretos e implicar a todo el personal involucrado en el proyecto, las empresas estarán en una posición mucho mejor para ampliar la integración de datos a otras áreas de la empresa.
Acceda al seminario web a la carta para obtener más información
Las estrategias basadas en datos ofrecen una gran cantidad de ventajas para mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las empresas; sin embargo, la creación y ejecución de estas estrategias requiere concentración, dirección y un enfoque medido y organizado.
Fue un placer moderar el debate entre nuestros expertos panelistas, y les invito a asistir al seminario web a la carta para obtener aún más pepitas de sabiduría.
Para obtener más información sobre el aprovechamiento de los datos y la conectividad en la cadena de suministro, vea el seminario web completo de Nulogy, Leveraging data and connectivity for collaborative supply ecosystems.