Los informes estáticos no son suficientes

Los sistemas de información como SAP ERP, BI, BW, etc. proporcionan a los empleados datos vinculados a información relevante y evaluable a través de KPI definidos.

Nos ayudan a canalizar la avalancha diaria de información y así tomar decisiones basadas en hechos y no en emociones. Otra ventaja es que luego son comprensibles para terceros. Cada nivel de la empresa necesita información específica.

Cuando observamos la estructura de una empresa, vemos que los distintos niveles de la empresa necesitan información diferente.

En un nivel de gestión superior, los datos objetivo o planificados se comparan con los datos reales o históricos en agregaciones. Estas necesidades de información suelen estar cubiertas por las implantaciones clásicas de BI.

A nivel operativo, en cambio, suele haber todo un zoo de archivos Excel, bases de datos Access o informes específicos. Tanto las implantaciones clásicas de BI como el mosaico de soluciones parciales a nivel operativo suelen medir el rendimiento pasado.

Esto ya no es adecuado para los vertiginosos tiempos que corren, en los que necesitamos una previsión de los acontecimientos futuros más que una mirada por el retrovisor.

Si examinamos más de cerca las necesidades de información de los mandos intermedios o de los niveles operativos, veremos que tienden a ser horizontales a lo largo de toda la cadena de valor.

También son extremadamente variables y a menudo se sitúan en el nivel granular más bajo, por ejemplo, a nivel de artículo o incluso de división en el sistema SAP.

Estas complejas necesidades de información rara vez están cubiertas por los sistemas actuales y, si lo están, es con un esfuerzo extremadamente grande. La dificultad radica, entre otras cosas, en la complejidad de la cadena de suministro en relación con unos requisitos que cambian constantemente.

Los informes estáticos no son suficientes, porque en cuanto se determina un dato, surge la siguiente pregunta. Por eso, un sistema de información de este tipo debe ser extremadamente rápido y flexible.

El diablo está en los detalles

Los análisis de datos históricos permiten echar la vista atrás. Los datos casi en tiempo real al nivel granular más bajo permiten además tomar decisiones proactivas ad hoc que también incluyen datos de forma horizontal en toda la cadena de valor.

Sin embargo, para aprovechar todo el potencial de los datos, hay que enlazarlos de forma inteligente para poder utilizarlos después en predicciones.

Un ejemplo: cada día surgen nuevos imprevistos en la empresa, como el retraso en las entregas debido a la próxima huelga ferroviaria. La pregunta es si el retraso en la entrega tendrá repercusiones en la cadena de valor (fabricación, ventas) y, en caso afirmativo, cuáles.

Para ello, hay que poder determinar directamente los cuellos de botella correspondientes, por ejemplo, a partir del aviso de envío y el número de pedido; ya se trate de órdenes de fabricación que dependen del material retrasado, pedidos de venta o similares. Y esto teniendo en cuenta la cadena de suministro, posiblemente multinivel, con todos los procesos interempresariales.

La correlación no basta, hace falta causalidad

El ejemplo anterior deja claro que hoy en día ya no basta con mirar por el retrovisor. Sin embargo, esto también significa que todos los documentos deben tener una relación causal entre sí en el nivel granular más bajo (en SAP: nivel de reparto).

Todavía puede ser posible predecir un suceso por correlación, pero a más tardar cuando se analizan las causas y se predice el impacto en toda la cadena de valor, se necesita la relación causal.

Para un análisis de procesos de principio a fin de esta complejidad y con este volumen de datos, es indispensable una instantánea "en memoria".

A menudo, las TI no tienen capacidad para satisfacer rápidamente las necesidades de información de los departamentos. A menudo no se dispone de los conocimientos técnicos correspondientes, ni siquiera de la autorización para obtener esta información de los sistemas.

E incluso si lo hacen, el 90% del tiempo se dedica a recopilar información y sólo el 10% a resolver el problema.

Lo que se necesita, pues, es un verdadero autoservicio para el departamento, en el que un usuario sólo necesite el diez por ciento del tiempo para recabar información y pueda dedicar el 90 por ciento de su tiempo a resolver el problema. Para ello son necesarias dos cosas:

1. que un sistema de información de este tipo genere de antemano los KPI clásicos (como calidad de servicio, fiabilidad de entrega, OTIF), así como cientos de cálculos integrados y calculados (por ejemplo, la demanda en/de la última semana/mes/trimestre o el valor del exceso de existencias) sobre una base de datos actualizada.

2. que los usuarios empresariales puedan personalizar rápida y fácilmente estos análisis y realizar cálculos complejos en toda la cadena de valor (por ejemplo, el porcentaje de pedidos asignados o dependientes).

Conclusión

Los análisis empresariales operativos están dirigidos a los departamentos que desean utilizar análisis ad hoc para reducir los niveles de existencias, por ejemplo, y aumentar al mismo tiempo el nivel de servicio al cliente final.

El nombre revela que el nivel operativo recibe bases de decisión sobre las que puede intervenir inmediatamente en cualquier proceso. Los cuellos de botella en la cadena de valor se detectan antes de que surjan en la práctica, paralicen los procesos o provoquen retrasos en las entregas.

Los análisis en tiempo casi real permiten al personal tomar decisiones rápidamente al nivel más granular dentro de su esfera de influencia y evitan cuellos de botella en los procesos.

Esto facilita la búsqueda de una aguja en un pajar: Entre miles de registros de datos, los empleados pueden encontrar los registros de datos relevantes para su área de responsabilidad en cuestión de segundos.

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