CREA UN PROCESO DE DECISIÓN ÁGIL A PARTIR DE TU SISTEMA ERP

Las empresas necesitamos herramientas de apoyo para gestionarnos. La complejidad del escenario competitivo requiere del uso de lo que llamamos herramientas facilitadoras de nuestros procesos de gestión, necesarias para mejorar nuestro rendimiento y eficacia. El exponente mas representativo de este tipo de herramientas lo constituyen los sistemas ERP (Sistema de planificación de recursos empresariales), que son herramientas que permiten ahorros en tiempo significativos, facilitan la obtención de información de calidad, y facilitan el control interno de las organizaciones integrando a todas las partes de las mismas.

En el actual entorno competitivo, es necesario para cualquier organización, adaptarse e innovar para mejorar su posición en el mercado, y es aquí donde entra en juego la agilidad en las decisiones que se toman, es decir, disponer de un proceso de decisión ágil.

“Todo lo que acontece en tu negocio suceder por decisiones tomadas por ti o por terceros. Trata de ser tú el protagonista”

Para ello, las empresas deben de desarrollar 2 competencias necesarias e intrínsecamente relacionadas:

La flexibilidad, es decir, la capacidad de adaptarse a los cambios del entorno. En este caso, la tecnología que más nos debe facilitar alcanzar el objetivo es fundamentalmente la relacionada con los sistemas ERP.

La agilidad, es decir, la rapidez de afrontar los cambios necesarios en base a nuestras decisiones. Para ello, se debe crear un proceso de decisión ágil que contemple tantos las decisiones operativas del día a día, como las de carácter mas estratégico, y en este caso, la tecnología que nos facilite alcanzar el objetivo es fundamentalmente la creación un “Repositorio de Datos Corporativos” (FIC - Factoría de Información Corporativa) sobre la que podamos aplicar software de “Business Intelligence” (BI).

Podemos decir, en este mundo cada vez más digital, que de lo que se trata es de fortalecer la capacidad de una organización para adaptarse rápidamente a las nuevas condiciones del negocio aprovechando sus capacidades digitales. En este sentido,

“La transformación digital debe entenderse como una obligación, que debe ir dirigida a mejorar la flexibilidad y la agilidad en tomar decisiones”

En un entorno hipercompetitivo e hiperconectado, las empresas no se pueden conformar con operar y ser eficientes, deben ir un paso por delante de la competencia, y aquí las tecnologías de información juegan un papel fundamental facilitando a las organizaciones la posibilidad de alcanzar una ventaja competitiva desarrollada a partir de un sistema de decisión ágil que suponga contar con información oportuna, cierta y en tiempo real.

Una parte muy importante de esta información se generará a partir de los datos contenidos en los sistemas ERP, pero no será los únicos. Podríamos decir, que las principales fuentes de datos sobre las que se debe sustentar un proceso eficaz para tomar decisiones serán:

Como hemos comentado anteriormente, la principal fuente serán los sistemas ERP que recogen toda la información transaccional de la empresa. Esta fuente se caracteriza por disponer de datos muy consistentes, fiables y de un alto valor sobre el negocio.
La segunda fuente de información serán los datos provenientes de entorno de internet, donde existen una gran variedad de plataformas como son: las redes sociales, revistas especializadas, foros de opinión, blogs, ferias, etc…
La tercera fuente de información, que tiene unas expectativas muy importantes, son los datos procedentes de sensores conectados a nuestra red de datos, lo que se ha venido en llamar el internet de las cosas (IoT). La tecnología 5G y los bajos costes tecnológicos van a permitir una generalización masiva de datos en este sentido.

Esta proliferación de datos digitales, disponibles en repositorio corporativo, tiene la ventaja de que se pueden medir y analizar, transformando los datos en información útil que pueda ser aprovechada para mejorar nuestro conocimiento del negocio, tanto de nuestra posición en el escenario competitivo como de los riesgos a los que nos enfrentamos.

Para ello disponemos de desarrollos tecnológicos y científicos que será de un gran apoyo basados en:

En Big Data, para la gestión de grandes volúmenes de datos.
En el ámbito del “Data Science”, se ha desarrollado muchas técnicas enmarcadas dentro del área de la inteligencia artificial.

De lo que se trata, al fin y al cabo, es de potenciar el desarrollo del conocimiento en base hechos reales (descartando las opiniones y la intuición) que ha supuesto un gran apoyo como base del sistema de toma de decisiones de las empresas en un entorno como el actual: hipercompetitivo.

“No podemos basar nuestras decisiones en la intuición, porque supone un alto coste de equivocación, aunque alguna vez se pueda acertar”

Cómo diseñar un proceso de decisión ágil

En este punto nos vamos a referir a los sistemas de toma de decisiones en base a datos reales, lo que nos permitirá conocer la situación en base a hechos y no en base a conjeturas, suposiciones o intuiciones. Para ello, hay que tener en cuenta que la mejora del conocimiento de una persona se sustenta en dos condiciones necesarias:

La disponibilidad y calidad de la información de valor.
Su capacidad de análisis personal.

Vamos pues a analizar cada una de ellas.

Con relación a la disponibilidad y calidad de la información:

Podemos decir que el valor de la información depende de forma directa de la calidad y del análisis de los datos, de forma que se garantice:

Su disponibilidad en el momento oportuno, es decir, a tiempo. Este será un factor crítico para el diseño del sistema, de forma que condicionará en gran medida su desarrollo. Es importante tener en cuenta que el factor tiempo dependerá del problema que se esté tratando, ya que como sucede con casi todo, garantizar el cumplimiento de algo crítico suele ser a costa de sacrificar otras cosas.
La utilidad de estos, es decir, que sean completos. En este sentido, habrá que determinar todas las fuentes que sean necesarias para garantizar nuestro objetivo, de forma que es cada vez más habitual, que se compartan los datos provenientes de un sistema ERP (que como hemos visto ha sido históricamente la fuente principal por excelencia) con otros datos de interés provenientes de bases de datos no relaciónales, lo que implica tener que diseñar procesos específicos para el tratamiento de los datos en un repositorio corporativo (FIC - Factoría de Información Corporativa).
Su valor para la empresa, es decir, que su elaboración responda a los objetivos de gestión claros. No tiene sentido elaborar información si no responde a un objetivo claro, la utilidad de algo depende del valor que puede aportar a resolver un problema a la organización.

Con relación a la capacidad de análisis personal:

En este tema, además de la formación profesional que tenga una persona, será muy importante cómo le llegan los datos convertidos en información útil. Para ello, será critico:

La presentación visual de los datos. La percepción visual de los datos es una de las acciones más criticas para el análisis de datos y su comprensión, y prueba de ello, son los amplios estudios que han tratado este tema. Nuestra comprensión de un análisis mejora mucho cuando lo tratamos en entornos gráficos, ya que supone estructurar la información para ser representada y esto supone un nivel superior de elaboración.
Las posibilidades de interacción que tenga el usuario para seleccionar los datos con las distintas dimensiones de interés del negocio. En este sentido, las herramientas de carácter dinámico, aportan al usuario la posibilidad de cambiar la visualización de la información según sus parámetros de interés, lo que supone una personalización de la información a sus necesidades especificas.

Para conseguir ambos objetivos, existe lo que llamamos el diseño de un modelo multidimensional (de acuerdo con el argot utilizado en “Data Science”). A grandes rasgos, el modelo multidimensional distingue dos tipos de datos:

los hechos que queremos analizar
y las dimensiones que utilizamos para analizarlos.

Esta división nos permite disfrutar de dos beneficios:

por un lado, podemos utilizar técnicas específicas de almacenamiento y acceso de datos (gestionando de la seguridad);
y por el otro, facilitamos la comprensión de los datosde modo que los analistas son capaces de formular sus consultas casi sin ningún conocimiento informático y mediante herramientas gráficas muy intuitivas.

Por último, para explotar toda la información, existen una gran variedad de herramientas analíticas y de BI, lo cual puede dificultar la elección de la solución más adecuada, que en cualquier caso tendrá que ver con el tipo de empresa, tamaño, sector, objetivos y procesos que se quieran cubrir, pero en todo caso nos tiene que asegurar que seamos “ÁGILES”.

Conclusión

En un escenario competitivo con altas turbulencias, ser ágiles en la toma de decisiones resulta un imperativo para la creación de ventajas competitivas.

La tecnología nos ofrece las herramientas necesarias para conseguirlo, y en concreto, las soluciones de ERP y BI pueden y deberían funcionar juntas, para garantizar un apoyo eficaz a las necesidades de gestión.

Por una parte, tomar buenas decisiones es una habilidad que se desarrolla a lo largo del tiempo. Para tomar buenas decisiones es necesario tener acceso a la información adecuada en el momento oportuno. Si las decisiones se toman basadas en la intuición, es muy probable que se conviertan en decisiones erróneas. Las herramientas de Business Intelligence (BI) son un conjunto de herramientas tecnológicas que permiten a través de un diseño inteligente de los datos de la empresa realizar análisis detallados para apoyar las decisiones.

Por otra parte, disponer desde un sistema de gestión integral ERP de una forma estructurada de estos datos, en el momento y lugar en el que los necesitemos, nos ayudará a tomar las mejores decisiones. En este sentido, una de las principales ventajas de un ERP es que es una herramienta de apoyo en la toma de decisiones, que permiten la integración de la información de todas las áreas operativas de la empresa de forma automatizada, y esta automatización incrementa el nivel de confianza de los datos que maneja.