Los datos como un factor de producción y creación de valor

Los datos ahora son de inmensa importancia para la dirección estratégica de las empresas. ¿Por qué este potencial no se explota de forma constante? Es necesario explotar el potencial de los datos, y puede conseguirse con Business Intelligence, o inteligencia empresarial en finanzas y contabilidad.

Los equipos de gestión de todos los departamentos de las organizaciones tienen cada vez más dificultades para extraer información de valor de sus bases de datos. Una mirada clara y oportuna a los datos no solo puede proporcionar información importante, sino que también brinda la oportunidad de responder a los desafíos del mercado con la velocidad y la comprensión necesarias.

Rápido crecimiento de los datos

¿Qué papel juega el rápido crecimiento de los datos disponibles?

Cuando hablamos de Big Data, estamos hablando de un volumen de datos que es demasiado complejo, rápido o no estructurado para ser analizado con métodos de análisis tradicionales.

Esto tiene que ver, entre otras cosas, con el hecho de que el volumen de datos en las empresas está creciendo exponencialmente. Según un estudio de IDC, se espera un aumento en el tráfico de datos global de hasta 175 zettabytes (es decir, 175 seguido de 21 ceros) para 2025.

Para poner esto en perspectiva: si tuviésemos que guardar esta cantidad de datos en DVD convencionales, la pila superaría la distancia entre la Tierra y la Luna en 23 veces.

En 2017, el volumen total de dato fue de solo 23 zettabytes. Esto significa que se espera que la cantidad de datos aumente casi ocho veces para 2025.

Los datos son un factor de competitividad

En las empresas, el uso de Business Intelligence (inteligencia empresarial) y Big Data está en auge, impulsado por el avance de la digitalización de la economía y la sociedad. Las empresas solo van a ser capaces de identificar oportunidades y riesgos potenciales en una etapa temprana, y adaptar los procesos en consecuencia, a través de la disponibilidad constante de datos empresariales.

Y esto afecta a todos los empleados de una organización. Porque todos necesitan la información correcta para tomar las decisiones correctas. Las organizaciones que no puedan obtener un conocimiento efectivo de sus datos, se enfrentan a enormes desafíos cuando se trata de responder a las demandas operativas y del mercado.

Obstáculos para aprovechar y procesar los datos

Uno de los mayores desafíos para las organizaciones es la necesidad de procesar grandes cantidades de datos en un formato adecuado para el análisis.

Por supuesto, es fundamental que los datos sean correctos. De lo contrario, se aplica la conocida frase “entrada de basura – salida de basura”. Por lo tanto, las empresas deben centrarse más en la gobernanza y la calidad de los datos.

Cómo beneficia a las empresas la inteligencia empresarial respaldada por IA

Las organizaciones deben comenzar a adoptar un enfoque más integral para manejar sus datos. La automatización de procesos y la obtención de conocimientos basados en datos están indisolublemente vinculados con la inteligencia empresarial (Business Intelligence).

En relación con la Inteligencia Artificial (IA), Business Intelligence (BI) tiene el potencial de optimizar significativamente aspectos como las ventas, la producción o el marketing.

Es necesario dar respuesta a tres cuestiones fundamentales:

  • ¿Cómo puede mi empresa obtener el máximo beneficio de Business Intelligence?
  • ¿De qué forma las soluciones de análisis de datos tienen sentido para mi empresa?
  • ¿Cómo afectará a los empleados de mi empresa?

Las organizaciones deben integrar las soluciones de Business Intelligence de forma sensata, para asegurar la cooperación y el conocimiento de los empleados a largo plazo.

Aplicaciones prácticas de la IA en el área de BI

Los ejemplos de uso exitoso de Business Intelligence impulsada por la IA son muy específicos de cada industria en particular. Pero el beneficio principal es siempre la identificación de tendencias o la intervención en caso de identificar irregularidades.

En el área de producción, el aprendizaje automático se puede utilizar, por ejemplo, para monitorear pedidos de productos en almacenes, y advertir en cao de desviaciones inusuales. Los gerentes de producción pueden monitorear la tecnología de la línea de ensamblaje y recibir alertas en una etapa temprana si ocurren anomalías en la producción, de modo que, por ejemplo, cualquier problema durante la inspección pueda identificarse rápidamente.

Esta toma de decisiones automatizadas y basada en datos en tiempo real se puede aplicar a una amplia variedad de escenarios e industrias.

También existen conceptos clave como “mantenimiento predictivo”, por ejemplo, para empresas de impresión o en el ámbito del transporte púbico. El tema juega un papel importante en la producción de cemento, por ejemplo, ya que la humedad y la temperatura tienen una gran influencia en la calidad del producto final.

Los fabricantes de máquinas pueden averiguar rápidamente en qué parte del proceso de producción se debe reelaborar. Aquí es donde IoT entra en juego, con sus numerosos datos procedentes de sensores, todos los cuales deben armonizarse para, finalmente, conducir a recomendaciones claras de acción.

Uso de Business Intelligence en finanzas y contabilidad

Es precisamente el área financiera donde más se utiliza la inteligencia empresarial o Business Intelligence. Por un lado, operativamente, debido a la integración con la hoja de cálculo Excel. Por otro, porque Business Intelligence puede abordar escenarios complejos de planificación y previsión, la planificación basada en controladores, la gestión de riesgos y la previsión continua, y la representación de una variedad de escenarios, entre muchos otros.

De esta forma, esta información se puede poner convenientemente a disposición de todos los grupos de interés de la empresa, tanto en forma de informe activo, como mediante distribución automática, lo que también evita los riesgos conocidos asociados a la difusión de tablas de hoja de cálculo.

La aceleración de los procesos de reporting es un objetivo fundamental de muchos departamentos financieros. ¿Cómo se puede implementar esto en la práctica?

El potencial de optimización radica, principalmente, en el grado de automatización y estandarización del sistema de reporting. Muchas organizaciones aún deben intervenir manualmente en el proceso de creación de informes. Y muchas más deben elaborar informes adicionales.

Los departamentos involucrados en esto todavía dedican demasiado tiempo y recursos a actividades simples y estandarizadas. Como resultado, carecen de tiempo para actividades de mayor valor, como comentar los informes y determinar las medidas adecuadas.

Un ejemplo: según estudios, alrededor del 65 por ciento de los recursos se requieren solo para la distribución de informes. Esto también incluye subprocesos como comprobaciones, consolidación o adquisición de datos.

Además, existe un gran potencial de optimización al analizar escenarios futuros, al incluir métodos prospectivos.

Estrategia de datos con visión de futuro

¿Cuál es la clave para una estrategia de datos de valor añadido y preparada para el futuro?

Uno de los mayores desafíos seguirá siendo el creciente número de fuentes diferentes de datos de las que se debe obtener la información correcta para obtener una visión integral del análisis.

Las empresas, de todos los tamaños y de todos los sectores, están siguiendo de cerca el cambio digital en la economía y la sociedad. A medida que avanza la digitalización, los requisitos previos para las ventajas competitivas pasan del capital a la información.

El requisito básico para un cambio exitoso es, por un lado, la capacidad de registrar datos de manera consistente con diferentes estructuras y diferentes vidas medias, y convertirlos en modelos de datos analíticos.

Por otro lado, se basa en poner los datos en contextos concretos y relevantes para la empresa, analizar los procesos de negocio existentes y derivar nuevos conocimientos. Y, en última instancia, establecer los datos como un factor de producción y creación de valor.

De esta manera, los datos se convierten en información relevante para la acción. Este servicio de transferencia es la capacidad clave en el proceso de transformación digital, y la base de una gestión corporativa ágil y moderna.

Inteligencia empresarial en finanzas y contabilidad