Principales barreras para el uso del Business Intelligence

Barreras para usar business intelligence en tu empresa

El Business intelligence o también conocido como inteligencia empresarial, es un concepto cada vez más conocido. Desde su introducción en el mundo empresarial en 1989 por parte de Howard Dresner, ha ganado aceptación y más empresas apuestan por su implementación como parte de su camino a la transformación digital. Sin embargo, todavía existen barreras que retrasan su uso o la limitan a áreas específicas en las empresas.

La identificación de estas barreras es muy importante ya que constituye el primer paso para superarlas. A continuación te mostramos las principales barreras para el uso del business intelligence con las respectivas recomendaciones para superarlas. Estas van desde seleccionar la herramienta o solución adecuada hasta contar un ecosistema de datos preparado para los retos de la inteligencia empresarial.

Barrera 1. Falta de entrenamiento adecuado

Si la empresa no proporciona un entrenamiento enfocado en las necesidades específicas de sus colaboradores, la curva de aprendizaje tenderá a ser tan larga que los colaboradores terminarán por usar opciones que consideren más fáciles como consultar un archivo en Excel.

Este aspecto suele ser como una bola de nieve, ya que cuanto más tiempo pasan los usuarios sin saber usar adecuadamente las herramientas de BI, crece su resistencia a utilizarlas en sus tareas diarias y por lo tanto ralentiza o acaba por completo el uso del BI.

Un camino recomendable para mejorar la calidad del entrenamiento, es enfocarlo en la resolución de las tareas más importantes de los usuarios y prestar atención a su nivel de preparación previa. De esta manera, la sensación de logros conseguidos ayudará a mantener la motivación en niveles adecuados para que los empleados terminen la formación y desarrollen sus actividades diarias usando BI.

Barrera 2: Datos no disponibles o con una calidad muy pobre

Teniendo en cuenta que los datos son la materia prima del business intelligence, contar con datos en los que se pueda confiar resulta crucial. Algunas aproximaciones equivocadas ante un escenario de datos de calidad pobre es que al adquirir una solución de business intelligence, el problema se resolverá solo. Pero, no hay nada más lejos de la realidad.

Para ayudar a derribar esta barrera es importante entender que la implementación de una solución de business intelligence debe incluir el reconocimiento de las bases, fuentes y flujos de datos que tiene la empresa y la identificación problemas derivados de una escaza o nula gobernanza de datos.

Una vez identificados problemas como pueden ser: la existencia de silos de datos, la falta de centralización, los errores en la entrada de datos o la falta de certificación de informes, por mencionar algunos; se debe elaborar un plan de trabajo que conduzca a una gobernanza de datos exitosa que garantice la disponibilidad de datos con una calidad óptima. Por último, es importante entender que este es un proceso de mejora continua que requiere el compromiso constante de todas las personas que intervienen en todo el ciclo de los datos.

Barrera 3: Dificultad de uso de la solución o herramienta de BI

En este punto es importante elegir una herramienta que se encuentre al nivel de necesidades de los empleados que la van a utilizar. En el mercado existen soluciones con conceptos y abordajes distintos que pueden adaptarse mejor o peor a la realidad de cada empresa. Es por eso que encontrar el match perfecto entre el abordaje que hace la solución y la concepción que tenga la organización sobre los datos y su ciclo, hace toda la diferencia.

Un ejemplo claro de incompatibilidad se da cuando la herramienta es muy inflexible y limita la manera en la que los usuarios pueden acceder a la información que necesitan. En el otro extremo se encuentran las herramientas de autoservicio con exceso de funcionalidades que abruman en un mar de opciones a los usuarios y estos terminan por abandonarlas.

Como medida complementaria, el acompañamiento pertinente y oportuno desde el entrenamiento hasta el soporte, también hace su aporte para superar la dificultad de uso que puedan experimentar algunos miembros del equipo, sobre todo cuando son novatos en el uso de la herramienta.

Otra dificultad que va más allá de la selección de la solución o herramienta, radica en el diseño de modelos de datos muy pobres, que no responden a las necesidades de los usuarios y resultan limitantes. Sucede lo mismo con el diseño de dashboards con demasiados parámetros o parámetros equivocados.

Otro problema que aumenta la dificultad de uso, es la baja velocidad de respuesta a la hora de hacer consultas. Para hacer frente a este punto es importante que se garantice una infraestructura que proporcione una velocidad de consulta en niveles óptimos.

Barrera 4: Cultura de datos incipiente o inmadura

La cultura organizacional es muy importante para que los cambios en las organizaciones ganen tracción y trabajar con business intelligence no es la excepción. Es por eso que es necesario un abordaje que involucre a todos los colaboradores de la empresa.

Cada colaborador de tener claro su rol y cumplirlo. En el caso de los altos ejecutivos, es importante que asuman un rol de liderazgo que se base en el ejemplo. Esto quiere decir que deben ser los primeros en usar el BI y fomentar su uso en el equipo de trabajo. De no asumir este rol, el camino hacia una cultura de datos madura es prácticamente imposible y de nada habrá servido la adquisición de una solución de Business Intelligence.

En cuanto a las personas que se encuentran en los mandos medios, es importante que usen el BI en proyectos que puedan entregar victorias tempranas para fomentar que sus equipos de trabajo usen el BI. Este trabajo conjunto mejorará los niveles de uso y ayudará a superar las principales barreras para el uso del Business Intelligence.

Como mencionamos al principio, la identificación de estas barreras resulta vital para solucionar aquellas situaciones que detienen el uso del BI en tu empresa. En ese orden de ideas, la selección de herramientas del nivel de BI4Web, constituye un paso muy importante para contar con las bases necesarias para superar las barreras mencionadas.

Con BI4Web podrás contar con la flexibilidad que los usuarios necesitan sin sacrificar la gobernabilidad de datos, ya que los usuarios pueden consultar documentos de análisis de acuerdo a los permisos asignados y navegar en ellos al nivel de detalle que necesiten. Otro aporte destacable al uso es que la curva de aprendizaje es corta, por lo que no necesitará invertir tantos recursos para que su grupo de colaboradores aprenda a usar el BI.

Tips para el diseño de un dashboard

TIps para diseñar un dashboard

Un dashboard bien diseñado es un activo muy importante a la hora de tomar decisiones, es por eso que te traemos estos tips para que el diseño de tu próximo dashboard sea un éxito.

Con estos consejos conseguirás que los lectores se centren en lo realmente importante y no en elementos distractores.

Antes de comenzar, te compartimos esta lista de conceptos que estaremos utilizando a lo largo de este artículo.

  • Dashboard o cuadro de mandos: Es un conjunto de representaciones que ayuda a monitorizar y analizar de forma visual uno o varios conceptos
  • Usuario: Es la persona que va a utilizar la información y va a responder preguntas con el dashboard que se ha creado.
  • Representación gráfica: Es la representación de datos por medio de recursos visuales, algunos ejemplos son: el grafico de barras, el gauge de estado, el treemap, etc.
  • Representación jerárquica: es un subconjunto de las representaciones gráficas, en el cual los datos están organizados en una estructura de árbol o usa relaciones de padre/hijo.
  • Contexto: Entorno físico o situación de la que depende el sentido de lo que se está hablando.

Ya con los conceptos claros, te compartimos la lista de tips que te ayudará a mejorar tus cuadros de mando.

Usa los mismos colores para representar las mismas cosas

Para facilitar al usuario la visualización y el entendimiento del contexto, es recomendable que asignes y uses un color determinado para cada concepto. De esta forma, el usuario no tendrá que ver en cada momento la leyenda de todas las representaciones gráficas, sino que de un vistazo sabrá de qué concepto estás hablando.

A la hora de hacer la asignación de los colores a los conceptos, ten en cuenta que algunos colores ya cuentan una connotación y podrían distorsionar la percepción de los lectores. Tal es el caso del rojo, el amarillo y el verde, que normalmente representan una calificación de malo, regular y bueno.

Un ejemplo de esto sería la utilización del color rojo en todo un gráfico de ventas, ya que la primera impresión sería que la información representa una situación negativa, aunque no sea el caso.

No olvides las líneas limpias

Da a la información el espacio que necesita, no la ubiques toda en un mismo lugar ni uses efectos 3D, propios de la estética de los años 90 y con un gran poder de distracción. Como mencionamos al principio de este artículo, un dashboard bien logrado es fácil de consultar y no requiere que el usuario tenga que hacer el esfuerzo de diferenciar elementos porque se encuentran muy juntos o superpuestos.

Este es un ejemplo de cómo se ve un gráfico en el que no se ha dado el espacio necesario. En este caso es imposible visualizar los datos que se encuentran entre el 60% y el 100% del eje X. La superposición de elementos hace que este gráfico sea inútil para visualizar todos los datos.

¿Qué soluciones se pueden plantear? Una opción sería cambiar la escala del eje horizontal de lineal a exponencial, otra opción sería filtrar la información por continente o finalmente evaluar qué tan relevante es el área de los círculos y reemplazar el gráfico por uno de dispersión.

No uses representaciones gráficas en 3D

Hay muy pocos casos en los que una representación 3D es efectiva y uno de los mayores problemas es que puede esconder información por solapamiento, recuerda que estamos presentando información en una pantalla o en papel y que es un plano 2D.

En este gráfico podemos observar cuando se presenta ocultamiento de información. Es tal el solapamiento que resulta imposible responder a la pregunta, ¿cuántas personas ven televisión más de 4 horas al día?

Para ello necesitaríamos ver la cantidad representada en el color verde del texto ¿Cuántas horas al día ves? Pero esto no es posible ya que los demás conceptos lo han tapado por completo.

Es posible que pienses que la solución sería agregar una opción para rotar el gráfico, pero es importante recordar el consejo anterior y mantener la atención del usuario en la información y no en realizar esfuerzos innecesarios y distractores.

Ten en cuenta que los gráficos de barras tienen que empezar en 0 en el eje del valor

Recuerda que nuestra compresión es muy visual, sobre todo porque aproximadamente el 50% de nuestro cerebro está destinado a procesar la información visual, haciendo que recordemos más fácilmente características físicas como la diferencia de tamaño de dos objetos que los valores exactos que representan cada uno. Es por eso que si las barras de un gráfico no empiezan en 0, se agrega mayor dificultad al lector al provocar que se pierda la proporción y cueste evaluar adecuadamente la información de la gráfica.

En este ejemplo, podemos observar como el usar 200 como punto de partida del eje horizontal, genera una distorsión visual en la que pareciera que el 12 de octubre se presentaron el doble de clics y visitas que el 17 de septiembre. En el caso de la misma gráfica, partiendo de 0 se puede apreciar que la diferencia en ambas métricas es de aproximadamente 30 unidades.

A la hora de realizar representaciones jerárquicas como el treemap, el bubblemap o el sankey, por mencionar algunos, ten en cuenta que no es recomendable presentar todos los elementos de la jerarquía en la primera visual debido a que resulta difícil diferenciar los elementos entre sí, como lo vemos en este treemap. Esto trae como resultado que solo lectores con ojos muy entrenados puedan acceder a la información y los demás lo desestimen por no aportarles un valor claro a la hora de responder a sus preguntas.

Recuerda que el dibujo va antes que el número

Como hemos mencionado antes, es más fácil recordar objetos que números exactos, sobre todo si tienen muchos dígitos. Es por eso que decir de memoria el número de la tarjeta de crédito, resulta mucho más difícil que recordar otras características como el color de la tarjeta, su forma o si los números están impresos o marcados. Continuando con más ejemplos, podemos afirmar que es más fácil recodar el color y la forma de un coche que su número de matrícula.

¿A qué se debe esto? Como lo comentamos anteriormente, el cerebro privilegia la información visual como los tamaños, las formas, las distancias y los colores. Esta es una característica que se desarrolló con la evolución, ya que era más relevante recordar las características físicas de los depredadores que recodar si una persona nos debía 30 granos de trigo. Igualmente, era importante diferenciar si las frutas eran venenosas o no, por lo que recordar los colores también se convirtió en un elemento de supervivencia, especialmente para diferenciar las frutas venenosas de aquellas con formas y colores muy similares que no lo eran.

Como conclusión recordemos que sin importar la gráfica que seleccionemos, debemos dar el lugar que le corresponde a los recursos visuales, incluido el espacio, para que la información sea percibida por el lector con la mayor facilidad posible. Esto se puede aplicar incluso cuando encontramos casos en los que el usuario no quiere trabajar con representaciones gráficas sino con listas. En el siguiente ejemplo, verás que los valores en los que se presentó una disminución están en rojo, acompañados de una flecha hacia abajo y los que tuvieron un aumento están en verde, acompañados de una flecha verde. De esta manera será más fácil que recuerden si en general hubo más aumentos o disminuciones, tal y como el ejemplo de la tarjeta de crédito, será más fácil recordar el color y la forma que el valor en sí.

Si te han gustado estos tips y quieres empezar a diseñar tu próximo dashboard, te invitamos a descargar nuestra Guía: Vocabulario visual, en ella encontrarás los consejos necesarios para encontrar la gráfica más adecuada para tu necesidad de representación de información.

¿La automatización y la digitalización son lo mismo?

Ambas palabras se usan con frecuencia en los contextos corporativos para hacer alusión a una meta que se aspiran alcanzar en los planes de negocio y demás tareas que se encuentran ejecutando. Sin embargo, en ocasiones ambos conceptos se usan como sinónimos, produciendo falta de claridad a la hora de trazar la estrategia corporativa y sus correspondientes planes de acción. Esto puede llevar a esperar resultados de la automatización que esta no puede entregar por sí sola.

En ese sentido resulta importante conocer la diferencia entre ambos conceptos y saber en qué etapa de la transformación digital se encuentra la empresa, para llevar a cabo las acciones necesarias en el orden correspondiente. De esta manera, se podrán enfocar mejor los esfuerzos hacia la transformación digital y no se cantará victoria antes de tiempo.

¿Cuál es la diferencia entre automatización y digitalización desde el punto de vista de producción?

En su concepción más básica, la automatización consiste en programar un proceso repetitivo para que se lleve a cabo sin intervención humana, un ejemplo de ello serían los procesos de producción de muchas industrias. Una de las grandes ventajas es que el empleado puede prescindir de las tareas repetitivas que llevan a cabo dichas máquinas y encargarse de tareas de mayor valor como las estratégicas.

Sin embargo, el hecho de que existan procesos automatizados no quiere decir que la empresa se encuentre digitalizada, ya que es posible que un PLC o dispositivo similar, contenga la programación para que una máquina determinada opere de manera automática, pero de manera aislada y sin que se puedan hacer ajustes desde un entorno digital. Esto da como resultado la falta de centralización y oportunidad a la hora de llevar a cabo acciones o correcciones.

Por su parte, la digitalización permite llevar los procesos de las empresas, desde los puramente administrativos hasta los productivos, aportando la centralización y oportunidad de modificar el proceso, de la que carece la automatización si no se lleva a cabo en un entorno digitalizado.

Además, en una empresa con un proceso de digitalización implementado se pueden hacer modificaciones fácilmente a los parámetros de programación de las máquinas para adaptarse a nuevos requerimientos de producción que busquen la eficiencia, la mejora en la productividad, entre otros motivos.

¿Qué otras ventajas ofrece la digitalización?

Existen múltiples beneficios, aquí te contamos algunos de ellos:

1. Reducción de tiempos: Principalmente porque los procesos en soporte digital llegan a ser más flexibles y rápidos que aquellos que se hacen de manera analógica. Un ejemplo de ello sería la monitorización a distancia o la robotización de una planta de producción.

2. Equipos de trabajo más motivados: Al liberar a los empleados de las tareas repetitivas y mecánicas o reducir su participación en estas, pueden ocuparse de labores más analíticas y estratégicas que suponen una mayor motivación y sentido de logro.

3. Más eficiencia: Apalancada en la capacidad de asignar los recursos adecuados a las necesidades adecuadas en el momento adecuado. Esto gracias a las bondades de la inteligencia artificial como el aprendizaje automático o machine learning.

4. Mayor flexibilidad: Esto posibilita que las empresas se adapten a los cambios, por ejemplo pasar de vender solo en puntos físicos a vender también por internet.

Si al terminar de leer esta entrada, has evidenciado que tu empresa todavía no está digitalizada, contáctanos y empieza a disfrutar de los beneficios de la digitalización.

Kit Digital: Somos agentes digitalizadores

Nos complace informar a nuestra comunidad de partners, clientes y futuros clientes, que ya pueden encontrarnos en el catálogo de agentes digitalizadores del Kit Digital.

¿Qué beneficios ofrece el Kit Digital?

El Kit Digital ofrece bonos de hasta 12.000 euros para soluciones de digitalización destinados a empresas pequeñas y medianas, y personas en situación de autoempleo. El valor del bono que corresponde a cada caso varía en función de la cantidad de empleados. De esta manera, pueden avanzar en su proceso de transformación digital en aspectos como gestión de procesos y analítica.

Desde el 15 de marzo de 2022, está abierta la convocatoria para empresas del segmento I, es decir las que cuentan con máximo 49 empleados y mínimo 10. Las convocatorias para los demás segmentos se abrirán más adelante.

¿Cómo acceder a los bonos del Kit Digital?

1. Regístrate o inicia sesión en la web de Acelera Pyme y haz el test de diagnóstico digital.

2. Consulta la información disponible sobre las categorías de soluciones digitales en las que nos encontramos: Gestión de procesos y BI y analítica. En la primera categoría puedes usar hasta 6.000 euros de tu bono y en la segunda hasta 4.000 euros.

3. Accede a la sección de trámites y solicítalo.

¿Cómo usar el bono del Kit Digital?

1. Ponte en contacto con nosotros, escribiéndonos aquí.

2. Gestiona tu bono ingresando aquí.

Contáctanos

Estaremos encantados de acompañarte en todo el proceso, escríbenos a rcm@rcm.es y empieza tu camino hacia la transformación digital. Igualmente, puedes dejarnos un mensaje haciendo clic aquí. 

IOTSWC Entrada blog

Visítanos en el IoT Solutions World Congress

Nos complace invitarlos a visitarnos en el IoT Solutions World Congress. Una cita imperdible para estar al día en tendencias y avances de todo lo relacionado con el Internet de las cosas. Podrás encontrarnos en el stand de la Diputación de Barcelona en la Fira del 10 al 12 de mayo.

Los asistentes podrán disfrutar exhibidores referentes en el sector, speakers de primer nivel y diferentes actividades como los testbeds, plataformas de experimentación en los que se representan condiciones de la vida real en los que se pueden implementar soluciones basadas en nuevos servicios y tecnologías.

¿Qué podrás encontrar en nuestro estand?

Podrás tener información sobre nuestros productos.

Data Gate: Un data hub con inteligencia artificial, ideal para recoger información directamente de máquinas, PLC, entre otras fuentes de datos. Conoce más aquí

BI4Web: Nuestra herramienta de business intelligence que lleva la visualización de datos empresariales a otro nivel, con conexión en tiempo real y un catálogo de representaciones de datos muy amplio. Conoce más aquí

Entrada blog vocabulario visual

¿Cómo elegir la gráfica adecuada?

Elegir la gráfica apropiada es un paso clave a la hora de representar adecuadamente la información. Es por eso que te presentamos una serie de recomendaciones que te ayudarán a seleccionar la gráfica que mejor se ajuste a las necesidades de cada caso.

Para comenzar puedes hacerte preguntas como: ¿Qué tipo de valores voy a representar? ¿Qué relación tienen entre sí los datos? ¿Cuántas series necesito presentar? De esta manera podrás acotar tu lista de opciones. Con las respuestas en mente, elige la categoría que mejor se ajuste a la necesidad de representación en la que estás trabajando:

Desviación: Enfatiza en las variaciones con relación a un punto de referencia. Usualmente ese punto es el cero, pero también puede ser un valor objetivo o un promedio de largo plazo.

Ejemplos: superávit/déficit comercial o cambio climático.

Correlación: Muestra relaciones entre una o más variables. Ten en cuenta que a menos que lo indiques de otra manera, la mayoría de lectores entenderá que las relaciones que muestres serán causales, es decir que una causa la otra.

Ejemplos: inflación y desempleo, ingresos y expectativa de vida.

Ranking: Se usan cuando la posición de un ítem en una lista ordenada es más importante que su valor absoluto o relativo. No temas resaltar los puntos de interés.

Ejemplos: riqueza, privación, tablas de la liga, resultado de una elección constitucional.

Distribución: Muestra valores en un conjunto de datos y qué tan frecuentemente ocurren. La forma de una distribución puede ser una manera memorable de resaltar la falta de uniformidad o igualdad en los datos.

Ejemplos: distribución de ingresos, distribución de población (edad/sexo), inequidad.

Magnitud: Muestra comparaciones de tamaño. Estas pueden ser relativas (siendo solo capaces de ver las más grandes) o absolutas (se necesitan ver las pequeñas diferencias)

Usualmente estas muestran cantidades como dólares, personas o barriles y no porcentajes o tasas calculadas.

Ejemplos: producción de materias primas, capitalización del mercado y volúmenes en general.

De una parte al todo: Muestra como una entidad puede ser mostrada descompuesta en sus elementos constitutivos. Si el interés del lector está únicamente en el tamaño de los componentes, considera usar un gráfico de magnitudes en su lugar.

Ejemplos: Presupuestos fiscales, estructuras de la empresa, resultados de elecciones nacionales

Espacial: A parte de los mapas de localización, solo se utilizan cuando las ubicaciones precisas y los patrones geográficas en los datos que son más importantes para el lector que cualquier otra cosa.

Ejemplos: Densidad poblacional, ubicaciones de recursos naturales, riesgo o impacto de desastres naturales, zonas de captación, variación en resultados electorales.

Si deseas conocer más sobre este tema, descarga la Guía: Vocabulario visual de RCM Software, haciendo clic aquí.

Mobile World Congress 2022

RCM Software en el Mobile World Congress de Barcelona 2022

Este 2022 lo iniciamos con una excelente noticia y es que estaremos participando en el Mobile World Congress por cuarta vez, tres de ellas en Barcelona y una en Los Ángeles.

Los visitantes podrán conocer de primera mano las novedades de RCM Software en productos de business intelligence (BI4Web) y datahub + AI (DataGate). Con un énfasis especial en nuestra solución DataGate que representa un gran apoyo  para las empresas que buscan un aliado para dar pasos claves en la cuarta revolución industrial, ya que permite extraer datos desde cualquier fuente, incluidos los PLC, y sacar el máximo partido de ellos por medio algoritmos de machine learning. De esta manera, las empresas cuentan con información de calidad que les permite tomar decisiones basadas en datos para mejorar su disponibilidad, desempeño y calidad.

Invitamos a nuestros clientes, partners y empresas a visitarnos en el estand CS180 entre el 28 de febrero y el 3 de marzo en Fira Barcelona.

kitdigital

Descubre qué es el kit digital y cómo acceder a él

La transformación digital es un reto constante que cada vez deja un margen menor para la postergación, por lo que en el 2022 consolida su lugar en la lista de prioridades de las organizaciones. En ese sentido y con el ánimo de proveer información de utilidad a nuestra comunidad, te contamos cuáles son los beneficios y cómo acceder al kit digital.

¿Qué es el kit digital?

Es una iniciativa del Gobierno de España que busca ayudar a las pymes y autónomos a avanzar en su proceso de maduración digital, por medio de subvenciones a soluciones disponibles en el mercado.

¿A qué empresas está dirigida la iniciativa?

La iniciativa está dirigida a pequeñas empresas, microempresas y trabajadores autónomos de cualquier sector o tipología.

¿Cómo funciona?

Las empresas seleccionadas tendrán a su disposición bonos digitales de hasta 12.000 euros en función del número de empleados de cada empresa. Dichos bonos podrán utilizarse en una o varias ofertas de los agentes digitalizadores en las siguientes categorías.

  • Sitios web
  • Comercio electrónico
  • Gestión de redes sociales
  • Gestión de clientes
  • Inteligencia empresarial y analítica
  • Servicios y herramientas de oficinas virtuales
  • Gestión de procesos
  • Factura electrónica
  • Comunicaciones seguras
  • Ciberseguridad online

¿Cómo solicitar el bono digital?

  1. Regístrate en acelerapyme.es y haz el test de autodiagnóstico.
  2. Consulta el catálogo de soluciones digitales y elige la o las que mejor se adapten a tus necesidades.
  3. Solicita la ayuda Kit Digital en la sede electrónica de red.es

¿Cómo usar el bono digital?

  1. Accede al catálogo de agentes digitalizadores y elige con quien quieres desarrollar tu solución digital. (Entre los cuales podrás seleccionar a RCM Software)
  2. Contacta a los agentes digitalizadores de tu preferencia y suscribe el acuerdo de prestación de soluciones digitales.

Consulta los requisitos e información adicional en la web: https://www.acelerapyme.gob.es/kit-digital

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Mejora tus estándares de producción con IoT

La cuarta revolución industrial está trayendo muchas cosas nuevas, sin embargo hay cosas que no cambian, por ejemplo la definición de métricas clave y la búsqueda de eficiencias. En este contexto, las soluciones o herramientas IoT juegan un papel muy importante a la hora de recolectar datos directamente desde las máquinas y proporcionar información relevante.

Sin embargo, la recolección de dicha información no es suficiente. Es necesario tener un panorama claro y definir las acciones necesarias para llevar a cabo una mejora completa. Un paso clave en este camino es la definición de métricas clave, por ejemplo la eficiencia general de equipos o OEE, por su siglas el inglés, que consiste en el porcentaje del tiempo en que una máquina está produciendo a su máxima capacidad con calidad óptima.

Esta métrica cuenta con tres factores centrales: la disponibilidad, el desempeño y la calidad. Por lo que el seguimiento y reducción de pérdidas de estos tres elementos, genera un impacto positivo en la OEE. Por este motivo, contar con aliadas tan importante como las herramientas y soluciones IoT ofrece una gran ventaja. Algunas de las mejoras son las siguientes.

Disponibilidad: Del mantenimiento correctivo al preventivo e inteligente

Es imposible evitar que las máquinas tengan que dejar de estar disponibles debido al mantenimiento que necesitan, sin embargo es posible reducir dicho tiempo de indisponibilidad si se generan agendas de  mantenimiento preventivo que estén alineadas con la información que se deriva del funcionamiento y desgaste propio de las máquinas.

Con soluciones como las que ofrece DataGate, es posible recoger los datos de funcionamiento de las máquinas, almacenarlos y analizarlos. De esta manera se puede saber de manera anticipada, cuando será necesario realizar un mantenimiento y así evitar el mantenimiento correctivo que normalmente tarda más, ya que hay que invertir tiempo en saber qué falló, solicitar las piezas necesarias para realizar la corrección y luego proceder a realizarla.

Esto es posible gracias a que se pueden recoger datos como temperatura, vibración del motor y otros parámetros, que analizados con machine learning, pueden funcionar como síntomas de una falla en el futuro cercano.

Igualmente los sensores de IoT pueden dar cuenta en tiempo real de la cantidad de insumos disponibles y así estar seguros que las máquinas no tendrán que detenerse por falta de estos.

Desempeño: Alcance y mantenga niveles óptimos

Además del mantenimiento periódico que tienen las máquinas, hay algunas paradas breves en la producción que suelen relacionarse con situaciones como atascos de materiales o desalineación de las partes. Estas suelen pasar desapercibidas debido a su rápida resolución y pequeño impacto en la percepción inmediata. Sin embargo, la acumulación de este tipo de eventos puede resultar en una reducción del desempeño o encubrir un problema mayor.

Con IoT es posible conocer de manera más precisa en dónde se ha presentado la falla, qué parámetro esta fuera de rango y así llegar a un diagnóstico y una solución más oportuna, tanto en tiempo de respuesta como en la visión completa del problema. Además, el contar con un histórico de los datos generados permite tener un panorama más completo de frecuencia de los incidentes y tiempo requerido para resolverlos. Esta información ayuda al personal a tomar decisiones informadas que contribuyan a mejorar el desempeño, al eliminar o mitigar situaciones crónicas.

Por otro lado, contar con IoT ayuda a mantener una velocidad de producción adecuada, ya que es posible saber si algún factor como la falta de lubricación, la temperatura ambiente o el polvo, está ralentizando las máquinas. De esta manera, se tiene una respuesta certera a los motivos por los que las máquinas no están trabajando al 100% de su capacidad.

Calidad: Producción de calidad de principio a fin

La calidad es otro elemento a la hora de estimar la OEE, teniendo en cuenta que depende de múltiples factores es muy importante poder cuantificarlos y medir el impacto de estos en el resultado final. Es en este apartado que herramientas como DataGate, aportan un gran valor ya que permiten medir variables propias de las máquinas y otras externas como la temperatura ambiente que puedan influir en la calidad del producto.

Un momento importante en el que se pueden implementar mejoras, es en el arranque de las máquinas, ya que es cuando usualmente se producen productos defectuosos. Esto se puede reducir con el conocimiento generado a partir de la recolección y análisis de datos propios de la operación de la máquina.

En conclusión, contar con una solución de IoT como DataGate, posibilita una mejora radical en la OEE, ya que permite contar con información de primera mano, tanto en tiempo real como histórica, que brinda un conocimiento relevante de los frentes de trabajo mencionados. Este conocimiento es la base fundamental para tomar decisiones informadas y oportunas que lleven la OEE lo más cerca posible del 100%.

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5 claves para una gobernanza de datos exitosa

Para comenzar, es importante definir qué es la gobernanza de datos. Una de las definiciones más extendidas dice que es una estructura plan de trabajo en el que se especifica qué personas de la organización tienen la autoridad para controlar los datos y de qué manera pueden ser usados. Dicho sistema involucra a las personas, procesos y tecnologías necesarias para administrar y proteger los datos a lo largo de su ciclo de vida.


Por su parte, el Data Governance Institute la define como: “Un sistema de derechos de decisión y responsabilidades para procesos relacionados con información, ejecutado siguiendo los modelos acordados, los cuales describen quien puede tomar qué acciones, con qué información, cuándo, bajo qué circunstancias y usando qué métodos.”


Es una parte muy importante dentro de la estrategia de data management o administración de datos, ya que define los roles dentro de cada organización y el marco de acción que tiene cada uno. De manera que la administración de datos no se quede en definiciones individuales, sino que cada uno de los responsables tengan claridad sobre las acciones que procuren la recolección, administración, seguridad y almacenamiento de los datos.


¿Qué hacer entonces para tener una estrategia de datos y una gobernanza de datos exitosas?
Existen algunos pasos que constituyen un estándar para dicha misión, que incluyen desde la definición de los colaboradores que desempeñarán cada rol hasta la jerarquía que tendrán los roles entre sí. En los siguientes puntos podrá encontrar consejos que le ayudarán a tener éxito al seguir dichos pasos.

  1. Haga partícipes a sus colaboradores
    Promueva la participación de sus colabores en la creación, implementación y seguimiento de la política de gobernanza de datos; de esta manera mantendrá en niveles adecuados el interés y la confianza de su equipo de trabajo. Sobre todo porque son dos de los elementos que se pueden perder fácilmente si el equipo no desarrolla un sentido de pertenencia y lo percibe como algo ajeno a su labor. Lo que puede resultar en malas prácticas o no seguimiento de los lineamientos establecidos.
  2. Sea consciente de su carácter de mejora continua
    De la mano con el punto anterior, la gobernanza de datos requiere que la organización y sus colaboradores sean conscientes de que los procesos pueden modificarse con el objetivo de ser más eficientes o ajustarse a normativas como la GDPR (Reglamento general de protección de datos), por mencionar algunos ejemplos. Por lo tanto, una actitud de apertura al cambio puede resultar bastante provechosa para que el equipo pueda hacer los cambios necesarios en el momento adecuado.
  3. Construya un glosario
    Es muy importante que todos en la organización hablen el mismo idioma, es por eso que es crucial que exista consenso en lo que significan cada uno de los elementos que hacen parte del ecosistema de datos, por ejemplo, ¿las ventas incluyen únicamente aquellas que han sido facturadas o no? De esta manera no habrá versiones diferentes de la información y habrá la alineación corporativa necesaria para que todo sea más eficiente.
    Igualmente es importante que dicho glosario sea socializado y tenido en cuenta por parte de todas las personas del equipo o equipos que interactúen con los datos.
  4. Defina de manera clara los roles y las reglas
    Esto ayuda a que las decisiones se puedan tomar de manera más expedita, pero debe ir acompañado de mecanismos que fomenten la resolución de diferencias de manera exitosa. Un ejemplo práctico, es definir qué personas se encargan de administrar qué datos y cuáles son los criterios de la organización para la administración de dichos datos.
  5. Elija herramientas y soluciones que estén alineadas con su visón de gobernanza de datos
    La gobernanza de datos es más un programa empresarial de mejora continua que una tecnología, por lo que antes de hacer inversiones en diferentes opciones de software especializado en gobernanza de datos, es importante tener eso en mente. De esta manera, todas las compras de software estarán alineadas con la estrategia de gobernanza de datos. Cabe resaltar que las soluciones de business intelligence, no son la excepción y elegir propuestas que velen por el cuidado de la integridad de los datos y la optimización de los procesos, aportará grandes beneficios a los mismos.
    Un ejemplo de cómo un business intelligence puede estar alineado con buenas prácticas de gobernanza de datos, es que cuente con centralización de la definición de los datos, es decir que en su sistema de roles y permisos, brinde opciones que minimicen o eliminen el riesgo de generar versiones distintas de un mismo dato, tal y como lo hace BI4Web.

Teniendo en cuenta estos consejos, podrá revisar si en su organización se están omitiendo algunos de ellos, hacer los correctivos necesarios y disfrutar de los beneficios de una gobernanza de datos de éxito. Permitiéndole a las organizaciones estar preparadas para llevar a cabo la monetización de los datos.