Gracias a las nuevas tecnologías en informática y sensorización, las compañías hoy comienzan a contar con un gran volumen de datos, pero muchas veces sin lograr tener información que les permita tomar acciones concretas.
Nuevas herramientas en inteligencia artificial y “machine learning” (aprendizaje automático) prometen ayudar, transformando datos en información, pero si no tenemos un foco en las preguntas que queremos realmente contestar, pasamos a llenarnos de información innecesaria y poco útil.
Lo que realmente necesita una organización es información accionable y para ello, se debe comenzar contestando la pregunta de qué queremos responder. De esa forma, se podrá guiar el trabajo posterior con los datos. Recién ahí podemos definir qué herramientas se utilizarán para convertir los datos en información accionable que apoye realmente la toma de decisiones.
En el momento que ya contamos con un claro problema de decisión, como dónde instalar un nuevo centro de distribución, qué canales usar para atender clientes, o en qué orden procesar los pedidos, pasamos a analizar el estado actual de nuestros datos. El proceso consiste en primero identificar qué datos tiene la empresa y cuáles necesita poseer adicionalmente, para luego identificar las herramientas que nos ayudan a convertir esos datos en información relevante y accionable. Muchas veces eso implica, además, modelar los problemas de decisión adecuados, que alimentamos con esa información relevante para tomar buenas decisiones.
En el caso específico de las operaciones, por ejemplo, es necesario analizar los procesos de toma de decisión con los que cuentan las empresas, para luego desarrollar modelos matemáticos que capturen los elementos centrales del proceso y, en definitiva, se traduzcan finalmente en una recomendación de negocios. El análisis de datos y creación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones no significa necesariamente grandes desarrollos tecnológicos por parte de las empresas, porque muchas veces ellas cuentan con tecnología relevante, en diferentes áreas de la organización, la cual se puede impulsar a través de otras herramientas. El proceso pasa principalmente por una dedicación de tiempo a identificar esas preguntas relevantes y, con el apoyo adecuado, desarrollar las herramientas de apoyo a la toma de decisiones correctas para contestar las preguntas relevantes que tiene la organización.
En Chile hay un gran potencial para transformar los datos en información accionable. Existen diferentes grupos científicos que tienen acceso a un importante volumen de datos, en los observatorios astronómicos o los sistemas de información satelital, lo que permite desarrollar soluciones para mejorar el funcionamiento de los negocios en múltiples áreas. Por ejemplo, las empresas pueden aprovechar los datos operacionales que tienen para hacer mantenimientos predictivos (identificar cuándo algunas partes o piezas fallarán o requerirán mantenimiento). O mejor aún, aprovechar esa nueva información para hacer mantenimientos prescriptivos, es decir, ordenar las secuencias de cómo se realizarán las operaciones para asegurar niveles adecuados de balance entre confiabilidad u costos, que mejoren la eficacia de los activos de la empresa.
Asimismo, los modelos matemáticos permiten actualmente recolectar información histórica y agruparla para saber cuándo un activo está operativo, por ejemplo. De esa manera, se van generando alertas automáticamente, lo que permite a las empresas impulsar una estrategia enfocada en la acción, enfocada en la planificación.
El gran valor de contar con grupos de investigación que cuenten con esa gran cantidad de datos es que, después, estos modelos pueden ser usados por otras empresas que muchas veces no tienen esa gran cantidad de datos, pero que pueden aprovechar los desarrollos realizados para transformar sus datos en información accionable, que les ayude a mejorar su quehacer. Esto permite “democratizar” la tecnología y los conocimientos.
Convertir los datos en información efectivamente nos ayudan a ordenar y sistematizar lo que tenemos en nuestras organizaciones para entender mejor su funcionamiento, pero recién al pasar de información a información accionable es cuando logramos dar un salto para aprovechar nuestros datos para mejorar la organización. Ahí recién las empresas pueden hacer más eficientes sus operaciones, reducir los costos, etc. Elementos clave en un mercado cambiante como el que enfrentan hoy, pues de lo contrario pasaremos de ahogarnos en datos, a ahogarnos en información, sin poder realmente tomar mejores decisiones.
