1. Pasos Previos al Desarrollo de Proyectos Digitales: Diagnóstico AS-IS & TO-BE

Antes de empezar cualquier proyecto digital en una empresa, es fundamental entender cómo está funcionando la empresa en su situación actual y cómo debería funcionar en el futuro después de implementar el cambio. Esto implica dos pasos importantes:

Diagnóstico AS-IS: Este paso se refiere a entender cómo están las cosas ahora mismo en la empresa. Es como tomar una fotografía de la situación actual, analizando en detalle cómo funcionan los procesos, sistemas y tecnologías. Por ejemplo, si una empresa usa varios programas independientes para gestionar diferentes departamentos (finanzas, ventas, inventario), este diagnóstico ayuda a entender cómo se comunican entre sí y si eso funciona bien o no.

Diagnóstico TO-BE: Este paso se refiere a imaginar cómo debería ser la empresa después de los cambios. En este futuro ideal, se busca mejorar la eficiencia, reducir errores y facilitar la comunicación entre departamentos. Por ejemplo, si el sistema actual tiene problemas de comunicación entre ventas y logística, el escenario TO-BE podría ser un sistema integrado que facilite el flujo de información entre estos departamentos.

¿Cómo se hace este diagnóstico? Hay dos áreas clave que se analizan:

• El mapa de aplicaciones informáticas: Se revisa qué programas de software existen actualmente en la empresa y cómo se interrelacionan entre sí.
• El modelo de gestión de TI (Tecnologías de la Información): Esto incluye la estructura y organización de cómo se manejan las tecnologías en la empresa, cómo se gestionan los proyectos relacionados con TI, y cómo se trabaja con proveedores y contratistas.

2. Los ERP: Concepto y Características Principales

Un ERP (Enterprise Resource Planning) es un sistema informático que ayuda a integrar y gestionar todas las funciones de una empresa, como las finanzas, ventas, inventarios y más. Estos sistemas permiten que diferentes departamentos de la empresa compartan información y trabajen de manera más eficiente.

Origen y Propósito del ERP

Los ERP surgieron en los años 90 como una evolución de los sistemas antiguos de planificación de inventarios (MRP). Mientras que los sistemas antiguos funcionaban de manera aislada, los ERP buscan integrar todo en un solo sistema, haciendo que todos los departamentos compartan datos en tiempo real. Por ejemplo, si el departamento de ventas hace un pedido, el sistema ERP actualizará automáticamente el inventario y la contabilidad.

Características Clave de un ERP

• Global: Un ERP cubre toda la empresa. No solo gestiona un área, sino que integra la información de todos los departamentos, lo que facilita que toda la organización funcione de manera coherente. Por ejemplo, un ERP puede ser usado por una empresa que tiene operaciones en varios países, integrando datos de todas sus sucursales en un solo sistema.
• Integrado: Todos los módulos del ERP están conectados, lo que significa que, si un departamento realiza una transacción, como una compra, todos los demás departamentos que necesiten esa información (como finanzas y almacén) la tienen al instante. Esto reduce errores y mejora la eficiencia. Por ejemplo, si el departamento de ventas actualiza un pedido, el sistema automáticamente ajusta las cifras en inventarios y finanzas.
• Estándar: Los ERP son software desarrollados por empresas externas, lo que significa que el sistema es actualizado regularmente por el proveedor. A diferencia de los sistemas internos, que dependen de un equipo de TI de la empresa para mantenimiento, los ERP son menos dependientes de recursos internos. Además, aunque estos sistemas son estándares, pueden adaptarse a las necesidades de cada empresa, pero cualquier cambio adicional puede aumentar el costo de implementación.

Modelo de ERP en la Nube

Hoy en día, muchos ERP se ofrecen como servicios en la nube (SaaS). Esto significa que la empresa no necesita mantener los servidores o el software en sus instalaciones, sino que paga una suscripción mensual y accede al sistema a través de internet. Este modelo es más flexible y reduce costos de mantenimiento.

Beneficios de Usar un ERP

• Los datos solo se ingresan una vez, evitando duplicación y errores.
• Los datos son consistentes y actualizados en toda la empresa.
• La información se puede compartir en tiempo real, facilitando la toma de decisiones.
• El sistema obliga a seguir buenas prácticas en las operaciones del negocio.

En resumen, un ERP ayuda a integrar las diferentes áreas de una empresa, permitiendo que todos los departamentos trabajen de manera más coordinada, eficiente y basada en datos actualizados en tiempo real.

3. Módulos Principales de un ERP

Los módulos principales de un ERP están diseñados para cubrir diferentes áreas funcionales de una empresa, facilitando la integración y automatización de procesos en todas las áreas. Aquí te explico cada uno de los módulos principales de un ERP de manera sencilla, con ejemplos:

• Módulo de aprovisionamiento: Este módulo se encarga de gestionar las compras y las relaciones con los proveedores. Incluye procesos como la selección de proveedores, el control de pedidos recibidos y la conciliación de las facturas. Por ejemplo, si una empresa necesita comprar materiales para su producción, este módulo ayuda a planificar cuándo y cuánto comprar, asegurando que se haga de manera eficiente y a buen precio.
• Módulo de producción: Aquí se gestionan los materiales y recursos necesarios para la fabricación de productos. El sistema ayuda a planificar la cantidad de materiales que se necesitan y cuándo, y también controla las órdenes de fabricación. Si una empresa produce productos como muebles, este módulo puede ayudar a gestionar el stock de madera, herramientas y otros materiales, asegurando que haya suficiente para cumplir con la demanda.
• Módulo de ventas: Este módulo apoya todo el proceso comercial con los clientes, desde las actividades de preventa hasta la gestión de pedidos y postventa. Un ejemplo sería el seguimiento de un pedido de un cliente: si una empresa vende productos electrónicos, este módulo se encargará de todo, desde la creación del pedido hasta el seguimiento de la entrega.
• Módulo de finanzas: Se encarga de todo lo relacionado con la contabilidad y la gestión financiera de la empresa, como la facturación, la gestión de cobros, el análisis de presupuestos y la gestión de tesorería. Por ejemplo, si una empresa tiene deudas o créditos, este módulo ayudará a gestionarlos y asegurarse de que todos los pagos y cobros se registren correctamente.
• Módulo de CRM (Customer Relationship Management): Este módulo facilita la gestión de las relaciones con los clientes, ayudando a captar, fidelizar y retener a los clientes. Un ejemplo sería un sistema que registra las interacciones con los clientes para que el equipo comercial pueda ofrecerles promociones personalizadas o mejorar la atención al cliente según su historial.
• Business Intelligence: Este módulo se enfoca en analizar los datos almacenados en el ERP para ayudar en la toma de decisiones. Utiliza herramientas avanzadas de informes y bases de datos grandes para mostrar información útil para la gestión de la empresa. Por ejemplo, una empresa podría analizar las ventas de los últimos años para decidir qué productos ofrecer más o menos.
• Aplicaciones front-office alrededor del ERP: Se refiere a las herramientas que están relacionadas directamente con la interacción de la empresa con los clientes y proveedores, como el comercio electrónico y la cadena de suministro. Por ejemplo, un ERP puede integrarse con una tienda en línea para actualizar los productos y precios en tiempo real, o con los sistemas de los proveedores para gestionar el inventario y las entregas.

Cada uno de estos módulos está conectado a través de una base de datos común, lo que permite que los departamentos de la empresa trabajen con la misma información en tiempo real, reduciendo errores y mejorando la eficiencia general.

4. Las Fases de Análisis o Pre-Implantación de un ERP

La fase de análisis o pre-implantación de un ERP es una etapa fundamental para asegurar que el proyecto de implementación se realice de forma exitosa y dentro del presupuesto. Aquí explico cada paso de esta:

1. Alineamiento estratégico del proyecto

   Este primer paso consiste en asegurarse de que la implementación del ERP esté alineada con los objetivos estratégicos de la empresa. Es decir, que el motivo para instalar un ERP responda a las metas importantes de la empresa. Por ejemplo, si la empresa quiere mejorar la eficiencia en su producción y servicio al cliente, el ERP debe estar diseñado para ayudar a cumplir esos objetivos específicos.

2. La decisión del cambio

   La decisión de implementar un ERP no debe ser tomada solo por la dirección, sino que debe involucrar a todos los niveles de la organización, ya que el sistema va a afectar a todos los departamentos. Esto ayuda a evitar resistencia al cambio y asegura que todos entiendan el objetivo y los beneficios del ERP. Por ejemplo, si se quiere mejorar la comunicación entre departamentos, es importante que cada equipo conozca y apoye esta nueva herramienta para hacer los procesos más efectivos.

3. El equipo del proyecto

   El proyecto necesita un líder que conozca bien el negocio y tenga habilidades de liderazgo. Este líder debe ser liberado de sus otras tareas para enfocarse en el proyecto del ERP y debe tener la autoridad para tomar decisiones importantes. Además, este líder formará un equipo con personas de distintas áreas de la empresa que conocen los procesos de cada departamento y que pueden trabajar bien en equipo. Por ejemplo, si se va a integrar un módulo de ventas, se debe incluir a alguien de ese equipo para que aporte su conocimiento del proceso actual.

4. Definición y documentación de los procesos actuales

   El equipo del proyecto, junto con la dirección, debe analizar y documentar cómo funcionan los procesos actuales de la empresa. Esto implica revisar todos los pasos que se siguen para cada proceso, desde la fabricación hasta la venta. Por ejemplo, si en el área de inventario se realiza un control manual de los productos, este análisis documentará todo lo que se hace actualmente, para ver cómo el ERP puede mejorar este proceso.

5. Identificación y documentación de optimizaciones

   Después de describir los procesos actuales, el siguiente paso es pensar en cómo se desean mejorar esos procesos en el futuro. Este análisis permite ajustar los procesos para que sean más eficientes y alineados con el nuevo ERP. Por ejemplo, si actualmente los pedidos de materiales se gestionan de forma lenta, se podría planear un proceso más automatizado y rápido con el ERP.

6. Definición del alcance del proyecto

   En esta fase, se determina qué áreas de la empresa se verán afectadas por el ERP y qué funciones específicas se necesitan. Es decir, se especifica qué módulos se van a implementar y cuáles son los plazos estimados. Por ejemplo, si se decide incluir un módulo financiero y otro de ventas, se detalla qué procesos de finanzas y ventas cubrirá el ERP.

7. Definición de los criterios de evaluación de las ofertas ERP

   Antes de seleccionar un ERP, se definen los criterios con los que se evaluarán las diferentes ofertas de los proveedores. Esto asegura que se siga un método consistente para elegir el sistema más adecuado. Los criterios comunes son:

   • Funcionalidad del ERP: Se analiza si el ERP estándar cubre las necesidades de la empresa o si necesitará ajustes adicionales. Por ejemplo, un ERP que incluye módulos específicos para producción, podría ayudar a una fábrica a gestionar mejor los pedidos y materiales.
   • Criterios técnicos: Se evalúa si el ERP se adapta a las plataformas actuales y si puede integrarse con otros sistemas de la empresa. También se analiza su escalabilidad, para que pueda crecer con la empresa en el futuro.
   • Criterios económicos: Se consideran todos los costos de la implementación, como licencias, servicios de consultoría, y la migración de datos de sistemas antiguos.
   • Reputación y experiencia: Se evalúa la reputación y experiencia del proveedor y su experiencia en el sector de la empresa. Por ejemplo, si el proveedor ha trabajado con otras empresas en el mismo sector, eso da una ventaja en cuanto al conocimiento de necesidades específicas.

8. Evaluación y selección del software ERP y de la empresa implantadora

   La empresa contacta a varios proveedores de ERP y comparte un documento que detalla los procesos y necesidades clave. Esto permite que cada proveedor realice una oferta ajustada a la realidad de la empresa. Por ejemplo, si el ERP va a incluir funciones de ventas, los proveedores presentan cómo su ERP facilita la gestión de clientes y pedidos, de modo que la empresa pueda comparar las opciones.

9. El contrato de implantación

   Tras evaluar las ofertas, la empresa elige la que mejor se ajusta a sus necesidades y se establece un contrato detallado. Este contrato incluye:

   • Alcance funcional: Los módulos que se van a implementar y las personalizaciones específicas.
   • Alcance organizativo: Los departamentos y procesos que se verán afectados.
   • Condiciones técnicas: Cómo se integrará el ERP con otros sistemas y plataformas de la empresa.
   • Recursos humanos: Los empleados que estarán dedicados al proyecto, tanto del equipo técnico como de los usuarios que utilizarán el ERP.
   • Fases de implantación y metodología de trabajo: Se definen las etapas de la implantación y cómo trabajarán juntos la consultora y la empresa.
   • Condiciones económicas: Se detallan los costos del proyecto.
   • Calendario de ejecución: Un cronograma que define cuándo se completarán las distintas etapas de la implementación.

Finalmente, se analiza el impacto del nuevo ERP en el personal, y se diseñan acciones para involucrar a los empleados en el proyecto. Esto es esencial para que el ERP se desarrolle con éxito y todos comprendan cómo usar el sistema para mejorar los procesos diarios de la empresa.

5. La Implantación de un ERP

La implantación de un ERP es un proceso complejo, en el que es común encontrar resistencias, ya que implica cambios en los procesos y formas de trabajo. Para que el proyecto sea exitoso, es importante seguir un enfoque organizacional y trabajar cada etapa con claridad. Aquí explico las principales etapas de una implantación de ERP de manera sencilla:

1. Implantación básica

   Esta fase consiste en instalar y configurar el sistema ERP en la empresa. Dependiendo de sus necesidades, la empresa puede optar por implementar los módulos del ERP (como contabilidad, recursos humanos o inventario) de manera progresiva o todos al mismo tiempo:

   • Progresiva (por módulos): Se instala un módulo a la vez, lo que permite ir adaptándose al nuevo sistema poco a poco. Sin embargo, esto significa que, durante un tiempo, la empresa tendrá que usar el sistema antiguo junto con el nuevo ERP, lo que implica duplicar esfuerzos, ya que hay que actualizar ambos sistemas.
   • Conjunta (todos los módulos a la vez): Se implementa todo de una vez, lo cual puede ser más rápido, pero también requiere una adaptación intensa por parte de los empleados y más planificación para evitar problemas.

2. Personalización y desarrollos a medida

   Aunque el ERP cubre muchas funciones, puede que no se adapte exactamente a todos los procesos de la empresa. En estos casos, existen dos opciones:

   • Adaptar el negocio al ERP: La empresa podría modificar algunos de sus procesos para que coincidan con los que ofrece el ERP. Esto es más rápido y económico, pero podría ser incómodo si afecta prácticas claves del negocio.
   • Personalizar el ERP: Si el ERP no cumple con algunas necesidades críticas, se puede adaptar para incluir esas funciones específicas. Por ejemplo, si una empresa de fabricación tiene un proceso único de control de calidad, se puede crear una personalización que incluya este proceso en el ERP.

3. Fase de comunicación y formación

   Es importante que los empleados conozcan y entiendan cómo usar el ERP, y esta etapa se centra en eso:

   • Comunicación: Se explica a todos los usuarios cómo el ERP impactará su trabajo y los beneficios que traerá. Por ejemplo, una sesión de presentación puede mostrar cómo el nuevo sistema facilitará el trabajo en equipo y permitirá acceso rápido a la información.
   • Formación práctica: Aquí se enseñan las habilidades necesarias para usar el ERP de forma correcta. La empresa organiza sesiones de formación y talleres prácticos donde los empleados aprenden a realizar tareas en el sistema. Esta capacitación debe planificarse con tiempo para evitar frustraciones y rechazos.

4. Fase de prueba y puesta en marcha

   Una vez que el sistema está configurado y los empleados capacitados, se realizan pruebas para asegurarse de que todo funcione correctamente antes de empezar a usar el ERP en la operación diaria de la empresa.

   • Pruebas: Se hacen pruebas en cada módulo del ERP, resolviendo cualquier problema que aparezca.
   • Mantenimiento: Una vez el ERP está en funcionamiento, es necesario realizar mantenimientos y actualizaciones para adaptarlo a posibles cambios en la empresa o en el entorno. Esto incluye contar con personal y presupuesto dedicado para mantener el sistema funcionando correctamente.
   • Monitoreo de resultados: Después de la implementación, se miden los resultados obtenidos con el ERP, comparando indicadores clave con los objetivos de la empresa para asegurarse de que el sistema esté cumpliendo su propósito, como mejorar la eficiencia o reducir errores en el proceso de inventario.

Estas fases ayudan a que la implantación de un ERP sea ordenada y efectiva, con el objetivo de que la empresa logre adaptarse al nuevo sistema y maximizar los beneficios del ERP en sus operaciones diarias.

4. Las Fases de Análisis o Pre-Implantación de un ERP

La fase de análisis o pre-implantación de un ERP es una etapa fundamental para asegurar que el proyecto de implementación se realice de forma exitosa y dentro del presupuesto. Aquí explico cada paso de esta:

1. Alineamiento estratégico del proyecto

   Este primer paso consiste en asegurarse de que la implementación del ERP esté alineada con los objetivos estratégicos de la empresa. Es decir, que el motivo para instalar un ERP responda a las metas importantes de la empresa. Por ejemplo, si la empresa quiere mejorar la eficiencia en su producción y servicio al cliente, el ERP debe estar diseñado para ayudar a cumplir esos objetivos específicos.

2. La decisión del cambio

   La decisión de implementar un ERP no debe ser tomada solo por la dirección, sino que debe involucrar a todos los niveles de la organización, ya que el sistema va a afectar a todos los departamentos. Esto ayuda a evitar resistencia al cambio y asegura que todos entiendan el objetivo y los beneficios del ERP. Por ejemplo, si se quiere mejorar la comunicación entre departamentos, es importante que cada equipo conozca y apoye esta nueva herramienta para hacer los procesos más efectivos.

3. El equipo del proyecto

   El proyecto necesita un líder que conozca bien el negocio y tenga habilidades de liderazgo. Este líder debe ser liberado de sus otras tareas para enfocarse en el proyecto del ERP y debe tener la autoridad para tomar decisiones importantes. Además, este líder formará un equipo con personas de distintas áreas de la empresa que conocen los procesos de cada departamento y que pueden trabajar bien en equipo. Por ejemplo, si se va a integrar un módulo de ventas, se debe incluir a alguien de ese equipo para que aporte su conocimiento del proceso actual.

4. Definición y documentación de los procesos actuales

   El equipo del proyecto, junto con la dirección, debe analizar y documentar cómo funcionan los procesos actuales de la empresa. Esto implica revisar todos los pasos que se siguen para cada proceso, desde la fabricación hasta la venta. Por ejemplo, si en el área de inventario se realiza un control manual de los productos, este análisis documentará todo lo que se hace actualmente, para ver cómo el ERP puede mejorar este proceso.

5. Identificación y documentación de optimizaciones

   Después de describir los procesos actuales, el siguiente paso es pensar en cómo se desean mejorar esos procesos en el futuro. Este análisis permite ajustar los procesos para que sean más eficientes y alineados con el nuevo ERP. Por ejemplo, si actualmente los pedidos de materiales se gestionan de forma lenta, se podría planear un proceso más automatizado y rápido con el ERP.

6. Definición del alcance del proyecto

   En esta fase, se determina qué áreas de la empresa se verán afectadas por el ERP y qué funciones específicas se necesitan. Es decir, se especifica qué módulos se van a implementar y cuáles son los plazos estimados. Por ejemplo, si se decide incluir un módulo financiero y otro de ventas, se detalla qué procesos de finanzas y ventas cubrirá el ERP.

7. Definición de los criterios de evaluación de las ofertas ERP

   Antes de seleccionar un ERP, se definen los criterios con los que se evaluarán las diferentes ofertas de los proveedores. Esto asegura que se siga un método consistente para elegir el sistema más adecuado. Los criterios comunes son:

   • Funcionalidad del ERP: Se analiza si el ERP estándar cubre las necesidades de la empresa o si necesitará ajustes adicionales. Por ejemplo, un ERP que incluye módulos específicos para producción, podría ayudar a una fábrica a gestionar mejor los pedidos y materiales.
   • Criterios técnicos: Se evalúa si el ERP se adapta a las plataformas actuales y si puede integrarse con otros sistemas de la empresa. También se analiza su escalabilidad, para que pueda crecer con la empresa en el futuro.
   • Criterios económicos: Se consideran todos los costos de la implementación, como licencias, servicios de consultoría, y la migración de datos de sistemas antiguos.
   • Reputación y experiencia: Se evalúa la reputación y experiencia del proveedor y su experiencia en el sector de la empresa. Por ejemplo, si el proveedor ha trabajado con otras empresas en el mismo sector, eso da una ventaja en cuanto al conocimiento de necesidades específicas.

8. Evaluación y selección del software ERP y de la empresa implantadora

   La empresa contacta a varios proveedores de ERP y comparte un documento que detalla los procesos y necesidades clave. Esto permite que cada proveedor realice una oferta ajustada a la realidad de la empresa. Por ejemplo, si el ERP va a incluir funciones de ventas, los proveedores presentan cómo su ERP facilita la gestión de clientes y pedidos, de modo que la empresa pueda comparar las opciones.

9. El contrato de implantación

   Tras evaluar las ofertas, la empresa elige la que mejor se ajusta a sus necesidades y se establece un contrato detallado. Este contrato incluye:

   • Alcance funcional: Los módulos que se van a implementar y las personalizaciones específicas.
   • Alcance organizativo: Los departamentos y procesos que se verán afectados.
   • Condiciones técnicas: Cómo se integrará el ERP con otros sistemas y plataformas de la empresa.
   • Recursos humanos: Los empleados que estarán dedicados al proyecto, tanto del equipo técnico como de los usuarios que utilizarán el ERP.
   • Fases de implantación y metodología de trabajo: Se definen las etapas de la implantación y cómo trabajarán juntos la consultora y la empresa.
   • Condiciones económicas: Se detallan los costos del proyecto.
   • Calendario de ejecución: Un cronograma que define cuándo se completarán las distintas etapas de la implementación.

Finalmente, se analiza el impacto del nuevo ERP en el personal, y se diseñan acciones para involucrar a los empleados en el proyecto. Esto es esencial para que el ERP se desarrolle con éxito y todos comprendan cómo usar el sistema para mejorar los procesos diarios de la empresa.

5. La Implantación de un ERP

La implantación de un ERP es un proceso complejo, en el que es común encontrar resistencias, ya que implica cambios en los procesos y formas de trabajo. Para que el proyecto sea exitoso, es importante seguir un enfoque organizacional y trabajar cada etapa con claridad. Aquí explico las principales etapas de una implantación de ERP de manera sencilla:

1. Implantación básica

   Esta fase consiste en instalar y configurar el sistema ERP en la empresa. Dependiendo de sus necesidades, la empresa puede optar por implementar los módulos del ERP (como contabilidad, recursos humanos o inventario) de manera progresiva o todos al mismo tiempo:

   • Progresiva (por módulos): Se instala un módulo a la vez, lo que permite ir adaptándose al nuevo sistema poco a poco. Sin embargo, esto significa que, durante un tiempo, la empresa tendrá que usar el sistema antiguo junto con el nuevo ERP, lo que implica duplicar esfuerzos, ya que hay que actualizar ambos sistemas.
   • Conjunta (todos los módulos a la vez): Se implementa todo de una vez, lo cual puede ser más rápido, pero también requiere una adaptación intensa por parte de los empleados y más planificación para evitar problemas.

2. Personalización y desarrollos a medida

   Aunque el ERP cubre muchas funciones, puede que no se adapte exactamente a todos los procesos de la empresa. En estos casos, existen dos opciones:

   • Adaptar el negocio al ERP: La empresa podría modificar algunos de sus procesos para que coincidan con los que ofrece el ERP. Esto es más rápido y económico, pero podría ser incómodo si afecta prácticas claves del negocio.
   • Personalizar el ERP: Si el ERP no cumple con algunas necesidades críticas, se puede adaptar para incluir esas funciones específicas. Por ejemplo, si una empresa de fabricación tiene un proceso único de control de calidad, se puede crear una personalización que incluya este proceso en el ERP.

3. Fase de comunicación y formación

   Es importante que los empleados conozcan y entiendan cómo usar el ERP, y esta etapa se centra en eso:

   • Comunicación: Se explica a todos los usuarios cómo el ERP impactará su trabajo y los beneficios que traerá. Por ejemplo, una sesión de presentación puede mostrar cómo el nuevo sistema facilitará el trabajo en equipo y permitirá acceso rápido a la información.
   • Formación práctica: Aquí se enseñan las habilidades necesarias para usar el ERP de forma correcta. La empresa organiza sesiones de formación y talleres prácticos donde los empleados aprenden a realizar tareas en el sistema. Esta capacitación debe planificarse con tiempo para evitar frustraciones y rechazos.

4. Fase de prueba y puesta en marcha

   Una vez que el sistema está configurado y los empleados capacitados, se realizan pruebas para asegurarse de que todo funcione correctamente antes de empezar a usar el ERP en la operación diaria de la empresa.

   • Pruebas: Se hacen pruebas en cada módulo del ERP, resolviendo cualquier problema que aparezca.
   • Mantenimiento: Una vez el ERP está en funcionamiento, es necesario realizar mantenimientos y actualizaciones para adaptarlo a posibles cambios en la empresa o en el entorno. Esto incluye contar con personal y presupuesto dedicado para mantener el sistema funcionando correctamente.
   • Monitoreo de resultados: Después de la implementación, se miden los resultados obtenidos con el ERP, comparando indicadores clave con los objetivos de la empresa para asegurarse de que el sistema esté cumpliendo su propósito, como mejorar la eficiencia o reducir errores en el proceso de inventario.

Estas fases ayudan a que la implantación de un ERP sea ordenada y efectiva, con el objetivo de que la empresa logre adaptarse al nuevo sistema y maximizar los beneficios del ERP en sus operaciones diarias.

1. Data Analytics

La analítica de datos es un proceso que ayuda a tomar mejores decisiones usando datos y no solo la intuición. Este enfoque sirve especialmente para dos tipos de decisiones:

• Decisiones repetitivas: Imagina que una empresa siempre decide a qué clientes enviar promociones. Si usa datos para analizar qué clientes son los que más probablemente harán compras, puede ahorrar tiempo y dinero al no enfocarse en clientes que no generarán beneficios. Así, se mejora la precisión y se optimizan los recursos.

• Decisiones basadas en descubrimientos: Aquí, los datos ayudan a encontrar cosas nuevas que pueden ser clave para la empresa. Por ejemplo, pueden ayudar a descubrir qué factores ocultos están afectando las ventas de un producto. La empresa no necesita tener una idea específica en mente; solo explora los datos para encontrar patrones o tendencias. Esto es útil para cosas como desarrollar nuevos productos o mejorar estrategias de marketing.

1.2 Breve panorámica sobre la evolución de la analítica de datos en la empresa

Las empresas siempre han usado datos para tomar decisiones, pero las tecnologías digitales han revolucionado esto. Hoy en día, se pueden recopilar y analizar enormes cantidades de datos que antes eran imposibles de gestionar.

Primero, sistemas como los ERP (sistemas de gestión) capturan datos sobre operaciones y transacciones de la empresa, mientras que los CRM (sistemas de relaciones con clientes) recopilan información sobre clientes, sus preferencias y patrones de compra. Toda esta información se organiza en «data warehouses» (almacenes de datos) que permiten a los gerentes acceder a la información de forma rápida y clara.

OLTP y OLAP: Para mantener la coherencia y evitar errores en los datos, los sistemas OLTP registran las transacciones en tiempo real y con pocos errores. Mientras tanto, los sistemas OLAP permiten analizar grandes volúmenes de datos históricos, como comparar ventas de varios años o analizar preferencias de clientes en diferentes regiones.

Además, hoy en día se generan datos de muchas fuentes nuevas, como la actividad en Internet, sensores, dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y aplicaciones móviles. Esta enorme cantidad de datos se almacena y se procesa gracias a la computación en la nube, que permite tener toda la infraestructura para el análisis de datos de manera rápida y sin tener que invertir en grandes centros de datos.

1.3 El Proceso de la Analítica de Datos o “El Ciclo del Dato”: Etapas Principales

La analítica de datos es más que solo «mirar datos»; es un proceso que involucra varias etapas conocidas como «el ciclo del dato». A continuación, te explico cada etapa con un lenguaje más claro y ejemplos.

ETAPA 1: Identificar el objetivo desde el punto de vista del negocio Aquí el objetivo es definir claramente el problema de negocio. Es como cuando tienes mucha información a tu disposición, pero necesitas saber qué es útil y qué no. No todos los datos tienen valor; algunos pueden ser irrelevantes. Imagina que una empresa recolecta datos de redes sociales, sensores de IoT o cualquier otra fuente, pero debe preguntarse si estos datos realmente ayudan a tomar mejores decisiones. Para definir qué datos son útiles, las personas con conocimiento del negocio, más allá de los expertos en datos, son clave. Ellos entienden los desafíos del negocio y pueden decidir qué información realmente ayudará a mejorar la empresa. Esta perspectiva ayuda a enfocar el análisis de datos en lo que realmente importa.

ETAPA 2: Definir los modelos de datos y sus variables Una vez que el problema está claro, el siguiente paso es diseñar un modelo que simplifique la situación y permita tomar decisiones más informadas. Los modelos de datos representan situaciones del mundo real, como «¿qué factores influyen en las ventas?» Hay dos tipos principales de análisis de datos: cuantitativo, que analiza números (por ejemplo, cuántas ventas se hicieron en un mes), y cualitativo, que se enfoca en contenido no numérico como opiniones o imágenes. Dentro del análisis cuantitativo hay dos enfoques:

• Exploratorio: Aquí se buscan patrones o relaciones en los datos, como ver si las ventas aumentan cuando el clima es soleado.
• Confirmatorio: Se usa para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa. Por ejemplo, podríamos analizar si realmente la publicidad aumenta las ventas o es solo una coincidencia.

ETAPA 3: Capturar y preparar los datos adecuados Ahora se recolectan los datos necesarios para el análisis, considerando el costo de obtenerlos y su relevancia. No todos los datos son fáciles o baratos de conseguir; algunos, como estudios de mercado, pueden costar mucho. Además, los datos pueden ser estructurados (organizados en bases de datos y fáciles de analizar) o no estructurados (como videos o textos, que requieren mucho procesamiento). Imagina que tienes datos de distintas fuentes; estos se deben combinar y estandarizar antes de analizarlos.

ETAPA 4: Limpieza de datos Antes de usarlos, los datos deben limpiarse, es decir, asegurarse de que no haya errores o duplicados. Esto es importante para tener resultados fiables. Por ejemplo, si en una lista de clientes hay nombres repetidos, podría parecer que tenemos más clientes de los que en realidad existen. El objetivo de la limpieza es lograr un conjunto de datos en el que se pueda confiar.

ETAPA 5: Análisis de datos En esta etapa se prueban diferentes enfoques y modelos hasta encontrar uno que funcione bien y no sea excesivamente complicado. Este análisis puede ser de distintos tipos:

• Business Intelligence (BI): Aplicaciones que ayudan a los gerentes a controlar el negocio con informes claros y fáciles de entender.
• Minería de datos: Analiza grandes cantidades de datos para encontrar patrones o predecir tendencias.
• Análisis avanzado como Big Data e IA: Técnicas más sofisticadas, donde el modelo se prueba y ajusta hasta funcionar como se espera, luego se aplica en toda la base de datos para dar resultados.

ETAPA 6: Comunicar, compartir y usar la información Una vez listo el análisis, los datos deben compartirse de manera que se comprendan fácilmente. Esto es clave para tomar decisiones efectivas. La información se presenta de forma visual (gráficos o infografías) para que los ejecutivos y otros puedan interpretar y usar los hallazgos en la toma de decisiones.

Principales riesgos Al usar los datos, hay algunas trampas a evitar:

Auto confirmación: Ignorar datos que contradicen nuestras creencias. Es importante evaluar los datos de manera objetiva, buscando resultados que puedan desafiar nuestras hipótesis.

Exceso de confianza: Pensar que sabemos más de lo que los datos sugieren, lo cual puede llevar a errores. Esto ocurre cuando confiamos demasiado en nuestro propio juicio en lugar de en lo que muestran los datos.

Finalmente, aunque los datos son útiles, las decisiones no siempre dependen solo de ellos, pues también intervienen factores humanos, como la intuición.

1.4 BIG DATA

Big Data es la recopilación y análisis de una gran cantidad de datos de distintos tipos y formatos, generados rápidamente y en grandes volúmenes. Estos datos no se pueden gestionar con sistemas de bases de datos tradicionales. Veamos algunas de sus características, componentes y técnicas clave:

Características de Big Data

Volumen: Es la cantidad enorme de datos que las empresas producen cada día, como fotos en redes sociales, compras en línea o datos de sensores en máquinas. Esta gran cantidad debe guardarse en muchos servidores distintos.

Velocidad: Los datos se generan muy rápidamente y, a menudo, necesitamos procesarlos de inmediato para que sigan siendo útiles. Por ejemplo, las actualizaciones en redes sociales o el tráfico en Google Maps son datos que necesitan rapidez en el procesamiento.

Variedad: Los datos vienen en diferentes formatos y de distintas fuentes. Pueden ser textos de correos, ubicaciones GPS, opiniones en redes sociales, etc., y cada tipo de dato puede necesitar un tratamiento especial.

Otros aspectos también importantes incluyen:

Veracidad: A veces, los datos pueden tener errores o ser inciertos, lo cual debemos tener en cuenta.

Valor: Representa la utilidad que se puede extraer del análisis de estos datos.

Volatilidad: Algunos datos solo son útiles por un tiempo limitado, como un descuento temporal en una tienda.

Componentes de Big Data

Infraestructura y seguridad: Los datos se guardan en muchos servidores conectados entre sí para almacenar y procesar la gran cantidad de información. La seguridad asegura que esos datos estén protegidos.

Sistemas de bases de datos: Existen las bases de datos tradicionales (RDBMS) y las NoSQL. Mientras que RDBMS usa tablas, NoSQL puede guardar cualquier tipo de dato sin un formato fijo, lo cual es útil para grandes cantidades de datos sin estructura específica.

Plataformas de software (Hadoop): Hadoop permite dividir el trabajo en partes para procesar los datos en muchos servidores a la vez, aumentando la velocidad sin reducir demasiado el rendimiento.

Presentación de datos: Hay herramientas que ayudan a visualizar los datos, permitiendo a las empresas analizar los resultados con gráficos y paneles interactivos.

Técnicas de Big Data

Pruebas A/B: Se prueban distintas versiones de algo (como un diseño de página web) para ver cuál funciona mejor, según métricas como clics o ventas.

Fusión de datos: Combinamos datos de distintas fuentes para obtener una visión más completa y precisa, en vez de analizar cada conjunto de datos por separado.

Análisis de crowdsourcing: Extraemos ideas y opiniones de contenidos generados por los usuarios en redes sociales o en reseñas de productos.

Aprendizaje automático: Las máquinas aprenden a mejorar en una tarea basándose en los datos, como los algoritmos de recomendación de películas.

Árboles de decisión: Ayudan a tomar decisiones al clasificar la información paso a paso en forma de árbol. Son útiles para predecir resultados en negocios y marketing.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Ayuda a que las máquinas entiendan el lenguaje humano, como cuando usamos asistentes virtuales como Siri o Alexa.

Redes neuronales: Imitan el funcionamiento del cerebro humano para reconocer patrones complejos en los datos, por ejemplo, identificar rostros en fotos.

Análisis de sentimientos: Usando PNL, se analizan opiniones en redes sociales para saber si las personas están hablando bien o mal de algo.

Análisis espacial: Usa ubicaciones geográficas exactas, útil para analizar mapas o encontrar ubicaciones óptimas para un negocio.

Técnicas de minería de datos en Big Data

Clasificación: Agrupamos datos en categorías para facilitar su análisis.

Análisis de conglomerados: Agrupamos objetos que son similares entre sí en un grupo.

Minería de reglas asociadas: Identificamos patrones comunes, como productos que la gente compra juntos en el supermercado.

Modelado predictivo: Ayuda a prever resultados futuros mediante modelos estadísticos, como la predicción de ventas basadas en tendencias anteriores.

Estas características, componentes y técnicas permiten a las empresas extraer valor de grandes volúmenes de datos, ayudándolas a tomar decisiones informadas y a mejorar sus productos y servicios.

2. BUSINESS INTELLIGENCE

2.1 DATA ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE

Los avances en Data Analytics han mejorado las soluciones tradicionales de Business Intelligence (BI), que no son algo nuevo para las empresas. Las empresas siempre han utilizado BI para seguir el rendimiento de sus actividades y tomar decisiones a tiempo.

El propósito de BI es básicamente recoger datos y generar información útil para seguir el progreso de un negocio, medir los efectos de estrategias, optimizar procesos y gestionar proyectos. Es como tener un informe sobre el rendimiento de un negocio, que te dice si estás haciendo las cosas bien o si necesitas mejorar.

El problema es que recoger los datos correctos y limpiar esos datos para que sean útiles es muy complicado. Los datos se generan en muchos lugares diferentes, en distintos formatos y con diferentes métodos de cálculo. Esto hace que sea muy difícil tener una visión clara de todo. Entonces, por mucho tiempo, las empresas usaban hojas de cálculo de Excel en diferentes departamentos, lo que hacía que los datos estuvieran desorganizados y dispersos.

Ahí es donde BI entra en acción. Las soluciones de BI centralizan los datos, organizándolos de manera que la empresa pueda tener un informe único, claro y accesible para todos, permitiendo tomar decisiones coherentes y basadas en datos. Hoy en día, BI no solo organiza los KPIs (Indicadores Clave de Desempeño), sino que también incluye algunas funciones de Data Analytics, gracias a las soluciones basadas en la nube o SaaS (Software como Servicio). Esto permite acceder a BI desde diferentes plataformas y mejorarla usando tecnologías como aprendizaje automático o inteligencia artificial (IA).

A veces se usan los términos Business Intelligence y Business Analytics de manera intercambiable, pero son diferentes. Business Intelligence se enfoca en tener datos organizados y estandarizados con una hipótesis clara sobre lo que se quiere analizar. En cambio, Business Analytics es más flexible: busca información dentro de grandes volúmenes de datos, a veces sin tener una hipótesis clara de antemano, y utiliza métodos como minería de datos o big data para descubrir patrones o significados ocultos.

2.2 BUSINESS INTELLIGENCE ¿PARA QUÉ?

La explotación de los datos transaccionales (los datos generados por las operaciones diarias de la empresa) para tomar decisiones es el principal objetivo de Business Intelligence. Para esto, muchos ERP (Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales) ofrecen módulos específicos de BI o envían los datos a aplicaciones especializadas que agregan, filtran y presentan los datos de manera que sea fácil analizarlos.

Las aplicaciones de BI van más allá de solo trabajar con datos de las transacciones; buscan usarlos para satisfacer las necesidades de información de la empresa a nivel táctico y estratégico. Vamos a ver qué significa cada uno de estos niveles:

Nivel Táctico

Este nivel se enfoca en decisiones a corto plazo. Es como cuando un gerente necesita tomar decisiones rápidas, como cuánto descuento ofrecer a un distribuidor en este momento. Para tomar decisiones de este tipo, se necesita información inmediata y detallada. Algunas características clave son:

Disponibilidad inmediata de la información: Los datos deben estar disponibles de forma rápida para tomar decisiones.

Tratamiento y presentación de la información: Los datos deben presentarse de forma clara para que las decisiones se tomen con facilidad.

Datos variados: Los datos pueden variar según la persona que los necesite y el momento en que se consulten. Por ejemplo, el director comercial necesitará diferentes tipos de datos que el director de producción.

No son necesidades previsibles ni repetitivas: La información que se necesita no siempre es la misma, y no se sabe con certeza qué datos serán importantes en el futuro.

Datos agregados: A veces se combinan varios datos bajo diferentes criterios para obtener información más útil.

Fuentes internas y externas: Los datos no solo provienen de dentro de la empresa, sino también de fuentes externas, como la información de la competencia o el mercado.

Por ejemplo, si un director comercial quiere saber si debe ofrecer un descuento en un producto, necesita datos tanto de pedidos previos (internos) como de contactos que hizo con los distribuidores en eventos de la industria (información externa).

Nivel Estratégico

Este nivel se enfoca en decisiones a largo plazo y en situaciones más complejas, donde las empresas intentan mejorar su competitividad. Aquí los sistemas de información son esenciales en las diferentes etapas de la planificación estratégica:

Planificación estratégica: En esta fase, además de analizar los resultados previos, los sistemas de información pueden aportar datos estructurados que ayudan a guiar los próximos pasos. Por ejemplo, puede ayudar a comparar los logros anteriores con los objetivos futuros y definir metas claras para los próximos años.

Implantación estratégica: Esta etapa requiere tomar decisiones en entornos complejos, considerando muchos factores. Los sistemas de información ayudan a los directivos a ver toda la información importante de manera organizada para elegir la mejor opción. Por ejemplo, un director podría tener que decidir entre varias opciones de inversión, y los sistemas de BI pueden mostrarle los posibles escenarios para ayudarle a elegir.

Control estratégico y operativo: Una vez que se implementa una estrategia, es esencial monitorear el progreso. Los sistemas de información permiten hacer esto de forma automática, siguiendo indicadores clave como las ventas o la satisfacción del cliente, lo que ayuda a saber si se están cumpliendo los objetivos y a hacer ajustes cuando sea necesario.

En resumen, Business Intelligence ayuda a las empresas a usar los datos para tomar decisiones informadas, ya sea para mejorar operaciones a corto plazo o para planificar estrategias a largo plazo, manteniendo un control constante sobre el rendimiento.

2.3 PRINCIPALES ETAPAS DE UN PROYECTO BI

A veces, las personas que dirigen las empresas no tienen toda la información que realmente necesitan para tomar buenas decisiones. No es que no tengan información, sino que esa información no siempre está bien organizada o claramente definida. Imagina que los directivos reciben informes, pero esos informes pueden no ser exactamente los datos que realmente necesitan. Como no está claro qué información es la más útil, los directivos piden más datos a los niveles inferiores de la empresa, quienes generan informes adicionales, pero estos informes suelen ser muy costosos de hacer.

Además, esos datos que se generan a menudo provienen de diferentes fuentes y se calculan de maneras distintas, lo que hace que los resultados sean confusos y a veces no tengan sentido, lo que puede dificultar la toma de decisiones eficaces.

Para evitar estos problemas y tener un buen sistema de información para la dirección, hay una serie de pasos que se deben seguir:

Identificar los factores clave para el éxito: Primero, la empresa debe saber qué hace que sea exitosa en su sector. Por ejemplo, en una empresa de tecnología, la rapidez de la innovación podría ser un factor clave. También se deben identificar los objetivos estratégicos de la empresa a todos los niveles de la dirección. Los objetivos podrían ser aumentar las ventas, mejorar la satisfacción del cliente, etc.

Definir qué información se necesita: Con base en los factores clave y los objetivos de la empresa, se debe definir qué tipo de información necesita cada nivel directivo. Por ejemplo, un director de marketing puede necesitar datos sobre el rendimiento de las campañas publicitarias, mientras que un director financiero podría necesitar datos sobre las ganancias y pérdidas.

Identificar los indicadores clave: Los indicadores son las variables o medidas que ayudarán a conocer cómo está funcionando cada área. Por ejemplo, un indicador de ventas podría ser el número de productos vendidos al mes. Estos indicadores deben ser fáciles de calcular y accesibles, y deben centrarse en lo que realmente importa para el negocio.

Definir cómo se calculan los indicadores: Es importante que todos estén de acuerdo en cómo calcular cada indicador. Esto significa establecer un procedimiento claro para obtener los datos de forma coherente.

Definir cómo se desglosarán los datos: Los indicadores pueden necesitar ser visualizados de diferentes maneras para facilitar su comprensión. Por ejemplo, los datos de ventas pueden desglosarse por región, por tipo de producto, por cliente, etc. Esto ayuda a entender mejor los datos y a tomar decisiones más informadas.

Diseñar los informes: Junto con la dirección, se deben crear informes estandarizados que presenten la información de forma clara. Estos informes deben mostrar cómo están evolucionando los indicadores clave y cómo están alineados con los factores y objetivos clave de la empresa.

Generar informes adicionales si es necesario: En algunos casos, puede ser necesario crear informes adicionales que incluyan otros indicadores o variables que puedan ser importantes en el futuro.

Ventajas del proceso de BI:

Ayuda a los directivos a identificar qué aspectos del negocio deben ser monitoreados con más atención. Por ejemplo, si un indicador muestra que las ventas en una región están bajando, los directivos pueden tomar medidas antes de que sea demasiado tarde.

Permite a la empresa empezar de cero en cuanto a los datos que necesita. No hay que depender de los datos actuales que podrían no ser útiles, sino que se cuestiona qué datos deberían ser recogidos para el futuro del negocio.

Ayuda a eliminar el gasto en la creación de informes que no aportan valor real a la empresa. Solo se hacen informes sobre lo que realmente es importante para la toma de decisiones.

Hace que se empiecen a capturar datos que antes se ignoraban, pero que son críticos para el éxito de la empresa.

Obliga a que la información que se recoge sea más objetiva y medible, en lugar de basarse solo en opiniones o percepciones.

Asegura que toda la dirección de la empresa tenga los mismos datos, calculados de la misma forma, lo que ayuda a evitar confusión o desacuerdos sobre los números.

2.4 PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS BI

Los sistemas de Business Intelligence (BI) están diseñados para ayudar a los directivos a ver rápidamente los datos más importantes del negocio y entender cómo están funcionando en comparación con los objetivos establecidos. La idea es que estos sistemas hagan el trabajo de recopilar y organizar los datos para que los directivos no tengan que hacerlo manualmente, y para que solo vean los datos clave que necesitan para tomar decisiones.

Un buen sistema BI debe tener las siguientes características:

Facilidad de uso para personas no expertas en tecnología: Los directivos no son necesariamente expertos en tecnología, por lo que los sistemas deben estar diseñados para ser fáciles de entender y usar. Por ejemplo, el sistema debe utilizar un lenguaje claro y sencillo que los directivos puedan entender, sin necesidad de conocimientos técnicos.

Intuición: Los sistemas BI deben ser fáciles de usar, incluso para personas que no los utilizan todos los días. La idea es que los directivos puedan acceder a la información rápidamente, sin perder tiempo en aprender a usar el sistema. Esto es importante porque los directivos suelen tener poco tiempo para analizar la información.

Uso uniforme: Los sistemas deben ser consistentes en su uso. Esto significa que la forma de ver los datos debe ser la misma para todas las personas, sin importar su ubicación o el área en la que trabajen. Por ejemplo, los informes de ventas deben verse igual para todos los departamentos, para que todos tengan la misma base de datos.

Uso de gráficos: Los sistemas deben aprovechar al máximo los gráficos para representar los datos de forma visual. Esto ayuda a entender los datos de forma más rápida y clara, ya que los gráficos permiten ver tendencias, comparaciones y patrones de manera sencilla.

Flexibilidad: Los sistemas deben ser lo suficientemente flexibles como para adaptarse a cambios en las necesidades de información. Por ejemplo, si un directivo decide que necesita un tipo de dato diferente para tomar decisiones, el sistema debe permitir esa personalización.

Consistencia: Los directivos deben poder confiar completamente en los datos proporcionados por el sistema. Si un sistema es consistente, significa que los datos no cambiarán de forma inesperada y siempre estarán bien organizados. Esto da confianza a los usuarios para que tomen decisiones basadas en la información proporcionada por el sistema.

2.5 FUNCIONALIDADES BÁSICAS DE LOS SISTEMAS BI

Los sistemas de Business Intelligence (BI) deben contar con una serie de funcionalidades clave para ayudar a los directivos a tomar decisiones informadas y mejorar la gestión de la empresa. Estas funcionalidades permiten recopilar, analizar y presentar los datos relevantes de manera eficiente. A continuación, se detallan algunas de las funcionalidades más importantes de los sistemas BI:

Extracción, consolidación y visualización de datos en tiempo real: Los sistemas BI deben ser capaces de extraer datos de diversas fuentes (internas y externas a la empresa), consolidarlos para que sean coherentes, y visualizarlos de forma clara. Esto permite que los directivos vean las variables críticas que deben controlar, como ventas, costos, desempeño de los empleados, entre otros, de manera actualizada y en tiempo real.

Ejemplo: Un director de ventas puede ver en tiempo real cómo están las ventas de un producto en particular a lo largo del día, comparadas con las metas de ventas.

Visualización de información histórica y tendencias: Además de mostrar los datos actuales, el sistema debe permitir ver información histórica y las tendencias que muestran cómo han cambiado las variables a lo largo del tiempo. También debe proporcionar informes sobre incidencias y mecanismos de alarma que alerten sobre desviaciones importantes en las variables críticas.

Ejemplo: Un gerente de marketing puede analizar las ventas de los últimos meses y comparar la tendencia para identificar si las ventas están disminuyendo o aumentando y recibir una alerta si hay una caída importante en las ventas.

Filtrar y desagregar datos por dimensiones clave: El sistema debe permitir filtrar los datos o indicadores (conocidos como KPIs o Key Performance Indicators) para analizar sólo las áreas más relevantes. Además, debe poder desagregar estos indicadores por diferentes dimensiones (por ejemplo, por región, producto, cliente, etc.) para ayudar a profundizar en el análisis y entender mejor las razones detrás de los cambios en las variables.

Ejemplo: Si un director de ventas observa una baja en las ventas de un producto, puede filtrar los datos por región o por canal de venta para saber qué área está experimentando la disminución y por qué.

Personalización para el usuario: Los sistemas BI deben ser personalizables para que cada usuario pueda adaptar la herramienta a sus necesidades específicas. Esto incluye la posibilidad de mostrar la información de manera que sea fácil de entender, utilizando gráficos, tablas, textos, entre otros. Estas herramientas de presentación, como dashboards o cuadros de mando, deben permitir al usuario analizar y supervisar los aspectos más críticos del negocio de manera efectiva.

Ejemplo: Un director financiero puede querer ver un dashboard que muestre de manera clara la rentabilidad, el flujo de caja y otros indicadores financieros clave, mientras que el director de operaciones puede querer ver datos sobre la eficiencia de la cadena de suministro.

Análisis de relaciones entre variables y patrones ocultos: Un buen sistema BI debe permitir estudiar las relaciones entre diferentes variables y detectar patrones de comportamiento que no son tan evidentes. Además, puede generar predicciones, crear escenarios futuros y construir modelos para ayudar a los directivos a entender mejor las dinámicas de su negocio y hacer predicciones más acertadas.

Ejemplo: Un analista de marketing puede usar el sistema BI para descubrir que existe una relación entre el número de visitas al sitio web y el número de ventas de un producto, lo que le permite ajustar las campañas de marketing para aumentar las conversiones.

Ejemplos de informes típicos en BI

Los sistemas BI permiten generar una variedad de informes clave para distintas áreas funcionales de la empresa. Algunos ejemplos incluyen:

Estos informes ayudan a cada departamento a entender cómo está funcionando y a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar el desempeño y alcanzar los objetivos de la empresa.

1. LA GESTIÓN DE PROCESOS

La coordinación se ha convertido en un elemento clave dentro de las organizaciones, especialmente a medida que estas crecen. Para mejorar la coordinación, muchas empresas han pasado de estructuras organizativas funcionales a un enfoque basado en procesos que cruzan áreas y enlazan actividades a lo largo de la organización. Esto permite reducir la burocracia y minimizar la intervención de intermediarios con valor añadido limitado. La gestión por procesos no elimina la organización funcional, sino que se añade de forma selectiva para optimizar los procesos clave de la empresa, buscando siempre mejorar la competitividad.

¿Qué es un proceso?

Un proceso de negocio es una secuencia ordenada de actividades relacionadas que transforman una entrada en un resultado que genera valor para el cliente. Un proceso se puede dividir en subprocesos, y cada subproceso puede dividirse en actividades. La gestión por procesos implica una visión horizontal de la empresa, donde las unidades organizativas se ven como eslabones de una cadena que aporta valor al cliente.

Ejemplos de procesos de negocio

Los procesos clave varían según el tipo de empresa. En una empresa de fabricación, por ejemplo, los procesos típicos pueden incluir:

Diseño y desarrollo de nuevos productos

Captación de clientes

Identificación de requerimientos de los clientes

Fabricación

Gestión de pedidos

Servicios postventa

Control de los resultados

Gestión de recursos humanos

Gestión de la información

Procesos clave en un negocio

Los procesos clave son aquellos que, si se gestionan bien, pueden diferenciar a la empresa de sus competidores. Estos procesos deben estar alineados con la estrategia del negocio y pueden variar en número dependiendo del tamaño de la empresa. En una pyme podrían ser entre tres y cuatro, mientras que en una gran empresa suelen ser alrededor de ocho. Algunos ejemplos incluyen:

Aspectos organizativos clave de la gestión por procesos

La gestión por procesos introduce varios cambios importantes en la estructura organizativa. Uno de los aspectos más críticos es el papel del propietario de los procesos, quien tiene la responsabilidad de definir, gestionar y optimizar los procesos clave. Este propietario debe tener la autoridad para influir en el funcionamiento de los departamentos y hacer propuestas de cambio, lo cual puede generar conflictos, ya que los procesos suelen implicar la modificación de actividades departamentales. Los roles que juegan un papel importante en la gestión de procesos incluyen:

Director de calidad, quien se asegura de mejorar la calidad de la gestión empresarial.

Director de sistemas de información, quien es responsable de la digitalización de la gestión por procesos.

Un aspecto clave para el éxito en la implantación de la gestión por procesos es tener un «champion» o «forofo» dentro del Comité de Dirección, una persona que pueda liderar y convencer a los demás sobre la importancia de este enfoque.

Control de gestión por procesos

Es fundamental decidir si se va a implementar el control de gestión por procesos. Esta herramienta permite identificar problemas a nivel global que un departamento individual podría no detectar. Además, permite identificar las áreas en las que se están cometiendo errores para aplicar las mejoras necesarias.

Pasos previos a la implantación de la gestión por procesos

Para implementar la gestión por procesos en una organización, es necesario seguir algunos pasos y condiciones previas:

Conseguir el apoyo del Consejo de Dirección.

Identificar y elegir los procesos más importantes para la empresa.

Desarrollar un proyecto piloto que sea sencillo, significativo y que tenga un impacto en el negocio, para visualizar las ventajas de la gestión por procesos.

Automatización y digitalización de procesos

Cuando un proceso se puede hacer de forma repetitiva y predecible, es ideal para ser automatizado o digitalizado. Es decir, usar tecnología para hacer que el proceso sea más rápido y eficiente. Algunas herramientas para hacerlo son:

Aplicaciones de flujo de trabajo: ayudan a organizar y coordinar los pasos del proceso.

BPM (Business Process Management): es un sistema que gestiona y mejora los procesos de negocio.

RPA (Automatización de procesos robóticos): usa robots digitales para realizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo.

En resumen, la gestión de procesos ayuda a las empresas a trabajar de forma más eficiente y a adaptarse mejor a las necesidades del cliente, utilizando tecnología y organización.

2. LAS APLICACIONES WORKFLOW

Las aplicaciones Workflow son como ayudantes virtuales que organizan el trabajo en las empresas. Imagina que tienes una tarea, como procesar una solicitud de crédito, y necesitas que varias personas hagan cosas diferentes en un orden específico para completarla. Un Workflow es un sistema que organiza ese trabajo, asegura que se haga en el orden correcto y ayuda a que las personas trabajen juntas sin perder tiempo ni cometer errores.

Por ejemplo, si una empresa tiene que aprobar un presupuesto, el proceso puede ser que una persona lo prepare, luego otro lo revise, luego alguien más lo apruebe, y al final lo envíen a finanzas para su ejecución. El Workflow se encarga de que el trabajo pase de una persona a otra sin que nadie se olvide o retrase el proceso.

Ahora, para explicarlo de manera más sencilla:

Qué hace un Workflow: Es un software que organiza el trabajo. Si tienes que hacer una tarea que implica varias personas, el Workflow asegura que cada persona reciba la tarea en el momento adecuado, la haga y luego la pase a la siguiente persona de forma ordenada.

Ventajas:

Mayor eficiencia: Las tareas se hacen rápido y de forma estandarizada.

Reducción de costes: Se gasta menos al hacer las cosas de forma más eficiente.

Satisfacción del cliente: Un mejor servicio mejora la experiencia del cliente.

Mejora de la calidad y la imagen: Los procesos bien ejecutados mejoran la reputación de la empresa.

Monitoreo de procesos: Permite ver problemas o cuellos de botella y solucionarlos rápidamente.

Asignación automática de tareas: El sistema asigna las tareas a las personas correctas.

Garantiza la disponibilidad de recursos: Asegura que los recursos necesarios estén disponibles cuando se asignan tareas.

Adaptabilidad: El sistema se ajusta fácilmente a los cambios de la empresa.

Tipos de procesos: Los Workflows se pueden usar para diferentes tipos de trabajo:

Tipos de sistemas Workflow:

Workflows transaccionales: Se usan para tareas muy específicas y repetitivas, como conceder créditos o gestionar pedidos. Están muy enfocados en el núcleo del negocio.

Workflows administrativos: Son para tareas comunes, como autorizar viajes o gestionar órdenes de compra. Son más generales y se aplican a todo el negocio.

Workflows colaborativos: Ayudan a que las personas trabajen juntas en proyectos más flexibles, como crear un grupo para desarrollar un producto.

Workflows ad-hoc: Son los más flexibles. Permiten que las personas creen nuevos caminos y tareas sobre la marcha, cuando el trabajo no sigue una estructura fija.

En resumen, un Workflow es como un asistente digital que organiza el trabajo, asegura que se haga de la mejor manera y permite que todo el proceso funcione sin problemas.

3. LOS SISTEMAS DE GESTIÓN DE PROCESOS (BPMS)

Los sistemas BPMS son una mejora de los sistemas Workflow. Se utilizan para gestionar y mejorar los procesos de negocio de una empresa. Esto ayuda a hacer más eficientes los procesos, reduciendo tiempo y costes. La idea es optimizar cómo se hacen las cosas en la empresa, mejorando tanto la forma en que se manejan las tareas, como la información y las personas involucradas en ellas.

Un sistema BPM ayuda a rediseñar y organizar los procesos de forma gráfica. Esto significa que puedes ver cómo debe fluir todo el trabajo de manera visual, sin necesidad de ser experto en programación. Además, un sistema BPM puede conectarse con las aplicaciones ya existentes en la empresa, como los programas de gestión de ventas o inventarios, para hacer que todo funcione más fácil y eficientemente.

Aunque tanto WorkFlow como BPM se utilizan para gestionar procesos, son diferentes. El Workflow es más sencillo, está centrado en un proceso específico y es automatizado. En cambio, el BPM no está vinculado a una sola herramienta, sino que coordina varios sistemas y se adapta mejor a cambios en los procesos de negocio.

Ventajas de los BPM:

Adaptabilidad: Un BPM puede adaptarse fácilmente a los cambios que ocurran en los procesos de negocio. Si algo cambia, puedes ajustarlo rápidamente para que siga funcionando bien.

Optimización: Ayuda a rediseñar y mejorar los procesos de trabajo para que sean más efectivos.

Compatibilidad: No reemplaza las aplicaciones que ya existen en la empresa. En cambio, trabaja junto con ellas, integrándose con los sistemas ya en uso.

Reducción de costes: Como los procesos son más eficientes, la empresa gasta menos dinero y tiempo en realizar tareas.

3.1 DISEÑO DE LOS PROCESOS EN BPM

Cuando se crean procesos en un sistema BPM, los diagramas de proceso son una parte esencial. Estos diagramas representan visualmente cómo deben llevarse a cabo las tareas y cómo se mueve la información en cada parte del proceso. Los diagramas pueden ser creados y luego mejorados con el tiempo.

Algunos conceptos claves en el diseño de los procesos son:

Subprocesos: Son partes más pequeñas de un proceso grande. Por ejemplo, si un proceso es vender un producto, un subproceso podría ser el manejo del pago, que tiene que ver con diferentes departamentos (contabilidad, ventas, etc.).

Tareas del usuario: Son tareas que deben hacer las personas dentro de la empresa. El sistema puede asignar estas tareas a diferentes personas.

Tareas del sistema: Son las tareas que hace el sistema de manera automática, como enviar un correo electrónico o actualizar datos.

Reglas del proceso: Definen qué se puede y qué no se puede hacer dentro de un proceso. Por ejemplo, una regla podría ser que el pedido no puede ser procesado si no se ha pagado primero.

Puntos de control: Son momentos clave en los procesos donde se pueden revisar los datos para ver si todo va como debería. Por ejemplo, un punto de control podría ser el momento en que un cliente recibe su producto.

3.2 IMPLANTACIÓN DE SOLUCIONES BPM: FACTORES CLAVE

Cuando se implementan herramientas BPM, hay varias cosas importantes a tener en cuenta:

Participación de los usuarios: Los empleados deben participar en el diseño de los procesos, para asegurarse de que las herramientas BPM realmente ayudan a mejorar la forma en que trabajan.

Conversión automática del diseño a la ejecución: Cuando se crea un proceso en el BPM, el sistema puede convertir ese diseño automáticamente en algo que pueda ejecutarse sin que se necesiten conocimientos técnicos.

Integración con otros sistemas: Un BPM debe poder trabajar bien con los sistemas existentes en la empresa, como los programas de gestión o de contabilidad.

Accesibilidad web: Los sistemas BPM deben ser fáciles de usar desde cualquier lugar, lo que significa que deberían ser accesibles a través de internet con solo un navegador web.

Simulación de procesos: Antes de poner en marcha un proceso, es útil poder simular cómo funcionará para asegurarse de que todo está correcto.

4. ROBOT PROCESS AUTOMATIZATION (RPA)

La Automatización de Procesos con Robots (RPA) es una tecnología que permite automatizar tareas repetitivas y administrativas que normalmente harían las personas en una computadora. Los «bots» (que son programas de software, no robots físicos) realizan estas tareas sin necesidad de intervención humana. Esto trae varias ventajas como:

Eliminación de errores humanos.

Mayor rapidez en la ejecución de tareas.

Reducción de costos para las empresas al hacer el trabajo más eficiente.

Los bots de RPA están programados para realizar tareas que siguen reglas específicas, como copiar y pegar información o mover archivos. Pueden trabajar en diferentes aplicaciones y sistemas informáticos sin necesidad de que un humano intervenga.

¿Qué tipos de tareas son ideales para RPA?

RPA es más efectivo cuando se aplica a procesos repetitivos y basados en reglas. Aquí te dejo algunas características de estos procesos:

Basados en reglas: Los pasos a seguir son siempre los mismos. Ejemplo: un bot puede llenar una factura siguiendo un conjunto de reglas que no cambian.

Repetitivos: La tarea se hace muchas veces, a intervalos regulares. Ejemplo: un bot puede procesar muchas devoluciones de productos.

Entradas y salidas definidas: El proceso tiene una estructura clara de qué datos entran y qué resultados deben salir. Por ejemplo, cuando un cliente devuelve un producto, hay datos de entrada como el número de pedido y la información del producto, y la salida es el reembolso al cliente.

Volumen de trabajo significativo: El proceso se realiza muchas veces, lo que hace que sea muy rentable automatizarlo.

Ejemplo práctico: Devoluciones en atención al cliente

En una tienda, el proceso de manejar las devoluciones de productos es algo que se repite una y otra vez. Un bot puede encargarse de estas tareas, como:

Enviar un mensaje confirmando la devolución.

Actualizar el inventario.

Ajustar el pago al cliente.

Actualizar el sistema de facturación.

Este tipo de tarea es ideal para ser automatizada por RPA porque es basada en reglas y se repite constantemente.

Beneficios de RPA

La automatización de tareas repetitivas permite que los trabajadores se centren en actividades más creativas y valiosas, como pensar en soluciones o ayudar a los clientes en tareas que requieren juicio humano.

Limitaciones de RPA

Aunque los bots son muy útiles para tareas repetitivas, no son flexibles. Si ocurre algo inesperado, como un cambio en el proceso o error en los datos, se necesita intervención humana para corregirlo. Los bots no pueden adaptarse fácilmente a situaciones imprevistas.

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