Manufactura: enfrentando los desafíos de la analítica de datos

Business IntelligenceDatos y almacenamiento

Por Ernesto Cantú, Senior Business Development Manager, SAS LATAM.

Hoy en día muchos ejecutivos de TI están basando su planificación en cómo mejorar sus procesos para aportar a la estrategia de su organización. En este sentido, los datos juegan un rol crucial en el modo de hacer negocio de la mayoría de las empresas innovadoras.

Uno de los escenarios típicos en materia analítica que he encontrado en manufactura es que las empresas tienden a establecer una unidad de negocio dedicada exclusivamente a la transformación digital. Con frecuencia, este es el primer paso para abordar no solamente la analítica, sino todas las tecnologías emergentes involucrando un enfoque integral que contemple la designación de ejecutivos de alto nivel a posiciones como jefe de la estrategia digital o director digital.

Sin embargo, cuando se trata de los datos, este enfoque tiene algunas limitaciones. Aquí, el desafío radica en que los datos en el sector se producen en las plantas, a través de la maquinaria, la robótica, los procesos de ensamble y formado. La creación del volumen de datos crucial para la manufactura no ocurre solo en los entornos digitales, sino que también en el físico.

Dicho lo anterior, es normal que las compañías comprendan qué tipo de datos están produciendo en sus operaciones. A partir de ahí, es posible desarrollar una estrategia para tomar decisiones basadas en datos, pero creo que este es un proceso de aprendizaje continuo.

Dentro de las compañías que “entienden” la necesidad de avanzar en su adopción analítica existen barreras que pueden subdividirse según varios criterios. El primer desafío es responder a la pregunta: ¿qué se puede hacer con mis datos? Además, hay otros obstáculos que pueden ser desde el descubrimiento de datos en los procesos de negocio, para averiguar dónde se están produciendo los datos, hasta la extracción y filtrado de datos, cómo convertir cifras en insights, considerando el análisis y entendimiento de estos.

Estos desafíos organizacionales vienen acompañados de otros factores como los presupuestos limitados, las organizaciones adversas a los riesgos, departamentos aislados y la ciberseguridad, con el riesgo de tener información confidencial hospedada en un entorno de nube remota.

Por otro lado, en América Latina hay muchas compañías que han logrado superar estos desafíos y tal vez en este punto es importante preguntarnos ¿cuáles son las mejores prácticas que las llevan a ese punto? Se puede decir que hay empresas, en todas las industrias, que tienen una visión corporativa clara respecto a la digitalización.

Tener esta visión con iniciativas como analítica de datos avanzada, es algo que puede notarse en las empresas con una mentalidad digital. Normalmente promueven un ecosistema que apoya la adopción digital, tienen un ciclo de asociación y trabajan estrechamente con organismos como centros de investigación y universidades, así como empresas emergentes, proveedores y clientes. Esta visión es la que les permite trabajar hacia un propósito común y abordar los problemas desde distintas perspectivas, ofreciendo así soluciones innovadoras a estas barreras digitales.

Antes de pasar a cómo obtener resultados analíticos en el sector de manufactura es posible sentar las bases al saber dónde se ubica la empresa en términos de datos, aspectos organizacionales y estratégicos más amplios para llegar ahí.