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¿Es un lastre su cadena de suministro?

Los datos son la materia prima clave para el análisis y la toma de decisiones. Una cadena de suministro de datos sólida mejorará los resultados empresariales.

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Hoy en día, las organizaciones disponen de más datos que nunca, y los arquitectos de datos, los analistas y los científicos de datos son cada vez más frecuentes en todas las funciones empresariales. Sin embargo, mientras las empresas luchan por conseguir puestos de analistas cualificados que utilicen los datos para tomar mejores decisiones, a menudo se quedan cortas a la hora de mejorar la cadena de suministro de datos y la calidad de los mismos resultante. Sin unas prácticas sólidas de gestión de la cadena de suministro de datos, la calidad de los datos suele verse afectada.

La mala calidad de los datos se cita como la principal razón por la que las iniciativas no alcanzan el valor esperado: hasta el 60% de las iniciativas empresariales fracasan por problemas de calidad de los datos. La calidad de los datos se convierte en un problema aún más acuciante a medida que las organizaciones avanzan hacia la toma de decisiones con IA/ML. Si los datos utilizados para alimentar los modelos de IA/ML son inexactos, incompletos u obsoletos, los modelos no ofrecerán los resultados deseados.

Los datos son la materia prima clave para el análisis y la toma de decisiones. Todo líder empresarial eficaz se pregunta: "¿Cómo mejoramos la calidad de los datos para que las decisiones que tomemos sean las mejores posibles?"  La respuesta es mejorar los resultados de la cadena de suministro de datos de una empresa para garantizar que no sea un lastre para las capacidades de análisis.

¿Cómo podemos mejorar los resultados de nuestra cadena de suministro de datos?

  • Comprendiendo el impacto de los datos en la primera y última milla
  • Reduciendo la complejidad y los costes de la cadena de suministro
  • Mejorando el seguimiento y la información sobre la calidad de los datos

Las cadenas de suministro se componen de tres elementos principales:

Impactos de primera y última milla

El reto de la primera/última milla requiere que se aborde la cadena de suministro en su conjunto, comenzando por la obtención de los datos (aguas arriba). La urgencia de disponer de datos para el análisis y la toma de decisiones lleva a las empresas a invertir más esfuerzos en la "última milla", es decir, en hacer llegar los datos al cliente, aguas abajo. En el caso de la cadena de suministro de datos, el cliente es, por supuesto, un departamento o equipo interno que necesita los datos para el análisis, la elaboración de informes, etc. El reto consiste en captar correctamente el origen de los datos desde el principio y garantizar que la calidad de los mismos no se deteriore al pasar por la cadena de suministro de datos.

Una métrica clave de la gestión de la cadena de suministro utilizada para evaluar el rendimiento de las cadenas de suministro físicas es OTIF (On-Time-In-Full). Aunque se trata de un acrónimo extraño, la mejora del valor tiene resultados espectaculares porque se relaciona directamente con el cliente final y su capacidad para realizar su trabajo.  Por ejemplo, si se necesitan 10 atributos para generar una puntuación de satisfacción del cliente y sólo se dispone de 9, el cálculo no puede realizarse. Utilizar una métrica que se centre en el impacto de la calidad y la disponibilidad de los datos en los procesos posteriores puede ayudar a agudizar la conciencia organizativa.

  • Plan de acción recomendado: Crear un mapa de su cadena de suministro de datos. El concepto de visibilidad y abastecimiento de la cadena de suministro se aplica a las cadenas de suministro de datos igual que a la gestión de la cadena de suministro física. Comprender las fuentes de datos, las actividades de transformación que tienen lugar y el "tiempo de espera del cliente" ayuda a las organizaciones a identificar y mitigar los riesgos. La implementación de métricas para evaluar el grado de satisfacción de las necesidades del cliente por parte de la organización ayuda a afinar el enfoque de las mejoras.

Complejidad de la cadena de suministro

La complejidad de la cadena de suministro es el término utilizado para describir la red de capacidades necesarias para satisfacer las necesidades posteriores. Cuanto mayor sea el número de proveedores, funciones empresariales y distribuidores necesarios, mayor será la complejidad.

Cada elemento adicional en la cadena de suministro aumenta la complejidad, y una mayor complejidad contribuye a aumentar la variabilidad. La variabilidad es un reto importante para la calidad. En las cadenas de suministro físicas, las organizaciones tratan de reducir la complejidad previa. En la cadena de suministro de datos, hay una gran variedad de fuentes de datos internas y externas (de corredores de datos, medios sociales/análisis de sentimientos, etc.) y, al igual que en una cadena de suministro física, reducir la complejidad en la cadena de suministro de datos ayuda a mejorar la calidad general.

¿Cómo puede la reducción de la complejidad mejorar la calidad? Menos sistemas significa menos transformaciones de datos, lo que aumenta la disponibilidad y la precisión de los datos.

  • Plan de acción recomendado: Hacer un inventario de los datos disponibles para su uso posterior y asignarlos al sistema de origen (interno o externo). Con frecuencia, los atributos comunes se crean en más de un sistema, lo que aumenta la complejidad. Para cada elemento de datos, identificar/seleccionar un único sistema para el consumo posterior y establecer un "sistema de registro" (SOR) con el objetivo de obtener datos del menor número de sistemas posible.

Seguimiento de los datos y elaboración de informes

La calidad de los datos debería ser un indicador clave de rendimiento (KPI) para la mayoría de las empresas actuales. La calidad de los resultados depende de la calidad de los datos. Piensa en todas las comidas estupendas que has tenido y en lo que las hizo estupendas; sin duda, la compañía y el ambiente del lugar son importantes, pero la calidad de los ingredientes influye directamente en el resultado: el marisco fresco siempre es mejor que el congelado. 

Los métodos y la frecuencia de evaluación de la calidad de los datos suelen variar dentro de una empresa. Las distintas funciones de una organización pueden utilizar métodos diferentes para evaluar la calidad; la contabilidad puede ser más estricta que el marketing, por ejemplo. Sin embargo, ¿por qué deberían evaluarse de forma diferente las distintas funciones?  Una buena toma de decisiones se basa en la calidad de los datos, y ¿no deberían todas las funciones tomar la mejor decisión posible?

  • Plan de acción recomendado: Establecer una fórmula común para medir la calidad de los datos y utilizar la medición de forma coherente en todas las funciones (puntuación de la calidad de los datos). El volumen de datos a evaluar obliga a realizar muestreos y estimaciones, y el enfoque debe ser coherente.  Un enfoque puede ser tomar una muestra de 100 registros, revisar cada uno de ellos e identificar cualquier error, y luego contar los registros sin errores para entender el porcentaje de datos creados correctamente.

La cadena de suministro de datos es un concepto emergente y en evolución para muchas organizaciones. Encontrar y retener el talento para ayudar a mejorar los resultados de la cadena de suministro de datos es fundamental para la ventaja competitiva de una empresa. Ciertamente, hay diferencias entre los productos tangibles e intangibles, pero muchos de los conceptos y herramientas del mundo físico pueden aplicarse a los datos, y el resultado será tan impactante como la mejora de las cadenas de suministro físicas.

No espere para ponerse en marcha.



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