¿Cómo hacer Business Analytics en tiempos de pandemia? ¿Qué priorizar?

Los cambios en el comportamiento que han tenido las personas a partir de la pandemia, así como las nuevas maneras de desenvolverse en forma no presencial, han tenido un gran impacto en la forma de operar de las empresas, afectando los procesos de venta, logística, producción y toda la organización; y, por supuesto, modificando prioridades, presupuestos y las carteras de proyectos.

En este entorno de alta incertidumbre, las empresas necesitan visibilizar la situación actual de sus negocios, a la vez de responder preguntas que nunca se habían hecho a fin de actuar sobre la base de los datos y tomar decisiones rápidas.La nueva realidad necesita ser comprendida y para ello es necesario contar con procesos de descubrimiento y exploración que sean capaces de resolver los nuevos problemas de formas distintas.

Hoy la necesidad de inmediatez marca la pauta. Es fundamental contar con velocidad para el análisis de los datos y generar herramientas para que el negocio tome buenas decisiones, lo cual no se logra con la forma tradicional de desarrollar proyectos.

En resumen, estamos viendo que nuestros clientes requieren resultados rápidos para entregar aportes al negocio en el menor tiempo posible, con presupuestos menores que los que tenían antes de la crisis. En este escenario, nuestras recomendaciones para realizar proyectos de análisis de datos durante el año 2020, son las siguientes:

• Prioridades: enfoque el esfuerzo en temas acotados, con resultados concretos, en ciclos de pocas semanas, para luego ampliar y escalar. La incertidumbre requiere la posibilidad de iterar, conversar, hacer hipótesis y medir resultados en forma rápida. Adopte entonces un enfoque evolutivo que permita experimentación, iteraciones y evaluación de resultados para dar insights al negocio y proponer nuevos indicadores.
  Considere abrirse a tecnologías y partners que puedan trabajar a más velocidad y deliverys más frecuentes. Haga priorización continua de iniciativas en lugar de planificaciones de largo plazo, para asignar en forma más eficiente los recursos.
• Gestión de costos: dé prioridad a proyectos que permitan rentabilizar en forma más rápida la inversión, ya sea porque permiten disminuir costos o generar más ventas. En la capa de infraestructura, dado que los presupuestos se han restringido, el cloud público es una excelente alternativa a considerar, pues ofrece tanto la posibilidad de pagar por uso, evitando hacer grandes inversiones en infraestructura, como agilidad para contar con ambientes y herramientas nuevas. De eso les hablamos en la nota Si tiene soluciones SAP, ¿ya consideró el uso de BI en cloud público?

• Metodologías: en estos desafíos las metodologías ágiles son fundamentales, pues favorecen la experimentación e innovación, para luego escalar sobre la base de la demanda. Metodologías como Kanban, Scrum y otras, permiten entregas rápidas e iteraciones cortas (semanas), úselas para hacer prototipos rápidos (horas) y de bajo costo e involucre continuamente al negocio para validarlos.
• Estructura de datos: como les contamos en la nota Estrategia para soluciones analíticas en empresas que usan SAP® , el enfoque tradicional de Business Intelligence (BI) se basa principalmente en data warehouse, data marts, reportes y dashboards. Mediante estas soluciones se analiza lo que ocurrió (ex post), mientras que los actuales enfoques avanzados de Analytics se orientan más a la predicción y a la prescripción y consideran el uso de data lakes.
  Sugerimos considerar un pipeline de datos que permita integrar datos de múltiples fuentes, con la posibilidad de contar con análisis de datos estructurados y no estructurados dependiendo de las necesidades del negocio. Utilice un Data Lake para ir integrando las distintas fuentes de manera incremental.
• Si ya tiene un data warehouse (ej: BW): considere nuevas formas de abordar los proyectos, integrando algunos componentes en cloud, tanto por economía como por la rapidez para montar nuevos ambientes.
• Evalúe el uso de Inteligencia artificial (IA): si bien no aplica para todos los negocios, la necesidad de encontrar patrones puede verse apoyada con herramientas de IA para testear la nueva normalidad. Se requiere un cierto volumen de datos y densidad, ya que los modelos predictivos y prescriptivos requieren de historia, y los tiempos actuales todavía están mostrando comportamientos inciertos, por lo que se necesita mucha experimentación.

Se puede montar IA en cloud e integrar los resultados en el data warehouse, para realizar una gestión integral.

• Se requiere analizar nuevos conjuntos de datos que consideren el período de pandemia. Los modelos de IA previos requieren ser reentrenados dada las grandes distorsiones en los datos.
• Considerar información geográfica debido a impactos por cuarentenas sectorizadas.

En Novis hemos ajustado nuestro enfoque de consultoría para ayudar a nuestros clientes a navegar en este nuevo ambiente, de la siguiente forma:

• Trabajamos con la participación de las áreas de negocio involucradas, con el área de TI y con la alta dirección de la empresa para entender cuál es su dolor.
• Hacemos un diagnóstico de situación en nuevo escenario, mostrando las brechas funcionales.
• Establecemos la línea base: con qué tecnologías cuentan, dónde están los datos.
• Proponemos cuál es el camino óptimo considerando las restricciones propias de cada caso.
• Hacemos un levantamiento de oportunidades y priorización de iniciativas de acuerdo con el impacto o urgencia de negocio.
• Desarrollamos pruebas de concepto rápidas (días) antes de comprometer presupuestos. Podemos armar ambientes de prueba en cloud en tiempos y costos muy reducidos.

Nuestras certificaciones en SAP®, AWS®, Google Cloud Platform® y Azure® acreditan que tenemos el conocimiento especializado que se requiere para trabajar en este nuevo escenario. Podemos ayudarle a encontrar soluciones accionables en el corto plazo. Le invitamos a contactarnos para que conversemos de su situación actual y de lo que desea resolver. 

Autores: Andrés Teixidó, Subgerente de Innovación Digital y Analytics; Gilda Valderrama, Gerente de marketing y Editora Boletín Novis.