Maximice la ventaja de su organización: Convierta datos en insights estratégicos

Si su CEO o CIO le preguntaran cómo está ayudando a su organización a usar datos para su ventaja, ¿qué diría?

¿Tendría una respuesta cuando se trata de categorías de gasto como transporte o bienes indirectos? Preguntas como estas probablemente le enviarían corriendo a investigar nuevas herramientas para ayudar.

Al abordar el desafío de poner sus datos a trabajar, la primera pregunta es: ¿Está guardando todos sus datos? Hay miles de millones de transacciones de aprovisionamiento anualmente —se estima que 10.000 contenedores de envío se pierden en el mar cada año— así que no es sorpresa que recopilar, guardar y organizar datos de aprovisionamiento sea un desafío. Si está luchando por guardar sus datos de manera efectiva, no está solo. Afortunadamente, los datos se están digitalizando, y a medida que vemos más y más artículos afirmando que “los datos son el nuevo petróleo”, una avalancha de nuevas herramientas para guardarlos y organizarlos está en camino también.

El uso efectivo de big data puede cosechar beneficios sustanciales. El éxito de aplicaciones reales en transporte, aprovisionamiento y compras valida el tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, la ciudad de Brisbane, Australia pudo reducir la congestión del tráfico aprovechando puntos de datos y haciendo algunos cambios en la red. UPS almacena 16 petabytes de datos para ayudar a tomar decisiones, manejando más de 39,5 millones de solicitudes de seguimiento al día de clientes. Como resultado, ha logrado mantenerse competitivo contra Amazon.

Entonces, ¿por dónde empieza? Primero vinieron herramientas de business intelligence (B.I.), seguidas de spin-offs en cada categoría rebautizadas como inteligencia artificial. Sin embargo, pocas de estas empresas de tecnología de IA y aprendizaje automático han podido hacer mella en el problema, debido a la falta de datos organizados. El paso uno en el viaje es la necesidad de retener datos.

Los humanos son propensos a la centralización. Se estima que el 68% de la población mundial vivirá en un área urbana para 2025. De manera similar, el 65% de los equipos de negocio prefieren trabajar dentro de funciones centralizadas globalmente. Aunque ningún modelo funciona para todas las cadenas de suministro, la toma de decisiones centralizada tiende a reinar suprema, con las empresas más grandes subcontratando funciones clave para reducir costes. Lo mismo se puede argumentar para la gobernanza y analítica de datos. Tener un equipo centralizado que pueda trabajar transversalmente dentro de la cadena de suministro ayudará mejor a su organización a aprovechar el poder de los datos y tomar mejores decisiones.

Entonces, ¿qué tipo de datos debería usarse para lograr esos objetivos? Como reporta Forrester, el 74% de las empresas dicen que quieren ser “basadas en datos”, pero solo el 29% tiene éxito real conectando analíticas a la acción. ¿Recuerda las últimas 10 cotizaciones que su revendedor de valor añadido de TI dio a su organización para el mismo servidor? ¿Qué tal las últimas 150 cotizaciones spot de flete de su proveedor logístico de terceros de referencia? Las organizaciones rara vez guardan todos sus datos. Pero solo porque fue con otro proveedor no significa que deba tirar su precio. Debería poner esos datos a trabajar.

El estratega de datos Brent Dykes argumenta que los “insights accionables” son el ápice de la pirámide de datos, que consiste en seis niveles: alineación, contexto, relevancia, especificidad, novedad y claridad. Es conocimiento común que TI ofrece los mejores descuentos en el cuarto trimestre, pero ¿cómo puede usar datos para predecir comportamiento en otras épocas del año, o aprovechar el tamaño de su organización para obtener un mejor precio? Ser capaz de identificar resultados de negocio positivos le ayudará a lograr resultados, estrechando su alcance y apuntando a un objetivo específico. Su nueva y llamativa herramienta B.I. rebautizada no puede hacer eso.

Personalmente, estoy guardando mis datos. Tengo un plan, y ahora es hora de cosechar los beneficios. Si está intentando mantener ventaja competitiva, ponga sus datos a trabajar. La IA hoy es realmente solo modelos extensos de aprendizaje automático, o una combinación de redes neuronales. Las empresas que tienen éxito con sus socios tecnológicos de IA y ML son aquellas que buscan resolver objetivos concretos con grandes conjuntos de datos. ¿Va a ser uno de ellos?

Tarek Alaruri es cofundador de Fairmarkit.