Inteligencia de Negocios en Logística… más allá

Operación Logística Inteligente: ¿Lleva meses e incluso años recopilando datos sobre sus procesos logísticos? Pues ya es hora de amasarlos, aderezarlos y hornearlos para obtener información “realmente inteligente”.

Cuenta una historia que hace pocos años un grupo de extraterrestres dispuestos a colonizar nuestra galaxia decidieron enviar, a cada planeta habitable, un espía encargado de averiguar cual era la función principal, y para la cual estaba más capacitada la especie predominante de cada planeta. Nuestro visitante se dedicó en secreto a observar cada proceso de los humanos, comparó culturas, visitó países, analizó grupos por edades y sexos, calculó estadísticas y después de un año de duro trabajo informó a su planeta madre: “La función más repetitiva y constante de los humanos es… llenar y leer papeles”

Hoy en día es cada vez más común oír hablar de las Tecnologías de la Información o Tecnologías Informáticas, que de Tecnologías Computacionales o simplemente Computación. Los términos “Informática” e “Información” llevan consigo una carga conceptual mucho mayor que solamente “computar” o “calcular”. Llevan implícito el manejo de un conocimiento entregado mediante o apoyado por la tecnología. No basta con guardar millones y millones de datos, debemos ser capaces de hacer algo con ellos, debemos… obtener información.

En la práctica, acceder a ese conocimiento – inserto en la información – no siempre es sencillo y muchas veces requiere de verdaderos esfuerzos el lograrlo. Basta observar a 30 centímetros de nosotros nuestro propio disco duro. Cientos o miles de documentos, planillas de cálculo, presentaciones y e-mails, de los cual utilizamos un mínimo porcentaje y muy probablemente gran parte se encuentra repetido, o simplemente es imposible de localizar cuando se requiere, entre tanta información.

Recuerdo que en mis tiempos universitarios, cuando recién se iniciaba el despegue de la World Wide Web y a pesar de que los servidores en el mundo eran todavía unos pocos millones, un profesor nos decía que entrar a Internet era como ingresar a un gigantesco centro de distribución en el que podíamos encontrar prácticamente cualquier cosa. El problema era que una vez dentro alguien nos apagaba la luz, nos entregaba una caja de fósforos y nos decía: “Ahora encuentra lo que buscas”.

En gran cantidad de casos, esa misma situación, y multiplicada, se da en las bases de datos de las empresas. Meses y años de recopilar datos para solamente utilizar una mínima parte en el día a día, o en procesos muy puntuales. Gigas y gigas de datos para obtener siempre los mismos reportes. Y por supuesto, los datos en sí no son información.

Operación Logística Inteligente

Hay que dar un paso más y usar la tecnología 

“No se puede administrar lo que no se puede medir y a menos que se esté administrando, no se puede mejorar”, reza una famosa frase de management, y es, en gran medida, la justificación para invertir en sistemas informáticos. Pero una vez que la organización tiene resueltos gran parte de sus problemas operativos mediante la nueva tecnología, y cuando los reportes estándares no sirven a los niveles directivos, es hora de dar un paso más y lograr que la tecnología nos ayude a administrar, apoyando la toma de decisiones con información “realmente inteligente”.

El tener acceso, entender y distribuir esta información que apoya la toma de decisiones se conoce como Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios. Y las tecnologías que nos permiten almacenar esta información para poder tener acceso a ellas se conocen como Datawarehouses o Datamart según sea el caso.

Un Datawarehouse corresponde a un repositorio (base de datos) en el que se mezcla información de todos los departamentos de la empresa y de todos los sistemas de cada uno de dichos departamentos. Permite contar, en un solo lugar, con toda la información adquirida por diferentes sistemas aislados. Un Datamart es un subconjunto del Datawarehouse correspondiente a un departamento particular de la empresa o a un proceso productivo específico.

Hasta ahora esto no parece muy “inteligente”, ya que en gran parte, lo único que hemos hecho es simplemente aumentar el desorden. Es como si, para no tener que buscar en diferentes estantes, archivadores y carpetas, guardásemos todos los documentos, contratos, propuestas, etc. en una sola gran caja al lado de nuestro escritorio. Parece tonto, pero no es tan así.

¿Cuántas veces nos hemos preguntado si conviene más guardar los archivos relacionados a un negocio (contratos, propuestas, notas, etc.) por el nombre de cliente o por el producto vendido o por la sucursal o por el año? ¿Y si decidiéramos guardarlos por cada uno de esos criterios sin importar repetir la información? ¿Y si además decidiéramos guardarlos todos juntos? ¿No sería mucho más fácil y rápido encontrar la información cuando se requiera y además hacer relaciones del tipo: “Todos los productos P vendidos el año A por la sucursal S? ¿No nos ayudaría en la toma de decisiones el darnos cuenta que cuando las sucursales del norte venden menos productos del tipo X es justamente en los años “pares”? ¿No es esa, información realmente inteligente para mi negocio?

Naturalmente, lograr esto no es posible en forma manual cuando trabajamos con grandes cantidades de datos y, como vimos, para almacenarlos en esa forma “repetitiva y enlazada” existen los Datawarehouse y Datamart. Pues bien, para poder extraer dichos datos de manera que sean útiles existen principalmente 4 tipos de tecnologías disponibles, dependiendo del nivel de procesamiento de la información y del destinatario de la misma:

Datamining (minería de datos): Son sistemas bastante complejos que se encargan de relacionar  entre sí, automáticamente, millones de datos, de manera de descubrir: patrones, relaciones de causa y efecto o establecer tendencias que no encontrábamos “a simple vista” y que requerían de un cruzamiento de datos no obvio. Normalmente el destinatario de esta información es un analista de procesos al interior de la organización.

OLAP (Online Analytical Processing): Es el análisis en línea de datos transaccionales, mientras estos son almacenados por los sistemas. Es decir, analizar la información mientras los procesos ocurren. Por ejemplo, poder analizar como cambia la velocidad de rotación de un producto determinado en base a la variación que experimenta en su precio en la sala de venta.

Consultas y Reportes: Si bien este tipo de entrega de información se encuentra presente en los sistemas tradicionales, la diferencia es, que en el caso de la BI, se relacionan a diferentes sistemas y/o procesos. Puede ser, por ejemplo, el resumen o resultado de un proceso OLAP o de Datamining.

Entrega de Información proactiva: Corresponde a enviar, distribuir o publicar información puntual ya sea en forma programada o por eventos, a un grupo predefinido de usuarios receptores. Por ejemplo, podría ser el envío automático de un e-mail diario a los Directores con un resumen de los indicadores logísticos y financieros obtenidos de los Datamart de las respectivas áreas.

En resumen, podríamos indicar que las tecnologías de Inteligencia de Negocios nos facilitan en “entendimiento” de los datos almacenados en los Datawarehouses o Datamart, transformado los datos en información, apoyándonos en la toma de decisiones, es decir, provocando “acciones” reales y concretas. Si no existe acción producto del entendimiento de los datos no existe una Inteligencia de Negocios propiamente tal.

Ahora bien, enfocándonos en la disciplina que nos convoca, al ser la Logística una actividad transversal a las diferentes áreas de las organizaciones, el hecho de poder trabajar con repositorios de datos comunes a distintos departamentos o áreas, aplicando tecnologías de Datamart y BI, es mucho más factible el contar con información interrelacionada. Como por ejemplo la relativa a los “costos logísticos” o a los niveles de satisfacción de los clientes versus las órdenes preparadas, entre muchas otras alternativas.

Por poner un ejemplo, en muchos casos no todas las mejoras y decisiones pueden ser tomadas basadas solamente en los indicadores tradicionales. Muchas  grandes empresas distribuidoras en el mundo utilizan lo que se conoce como CRM Analítico. Un sistema de Administración de la Relación con el Cliente que  posee la capacidad de detectar patrones de conducta de mis clientes relacionados con mis procesos de venta, distribución y pos venta. Siendo ese un ejemplo claro de las capacidades de estas no tan nuevas, pero novedosas (y bien llamadas) Tecnologías de Información.

Para mayor información de nuestros productos y servicios escríbenos info@wisetrack.cl o o contáctanos a través de nuestro formulario.

Autor: Rodrigo Serrano
Vicepresidente de Innovación y Desarrollo Wisetrack Corp
rodrigo.serrano@wisetrack.cl