¿Cuántos disponemos, hoy día, de más información pero de menos tiempo para analizarla? La respuesta es universal: todos. La gestión logística no escapa a tal aspecto.
La cantidad de información que se maneja ha incrementado y actualmente interactúa en sentidos que, a primera vista, no comprendemos totalmente. Hay un desafío adicional: gestionar la velocidad de los cambios y las adecuaciones que se requieren.
Uso de la inteligencia de negocios para la industria
La tecnología de la información aplicada a la logística no implica sólo garantizar que las transacciones se ejecuten correctamente, sino que debe ir más allá según el nivel de madurez del sistema de información.
Éste nivel se mide por la aplicabilidad inteligente de los resultados, es decir, por cómo nos ayuda a tomar decisiones. Determinar esto es clave para saber qué hacer con los datos, cómo interpretar los resultados y cómo se llega a ellos.
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La inteligencia de negocios (business intelligence, BI por sus siglas) permite que lo anterior se pueda verificar. Según el glosario de Gartner, “es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área, para descubrir tendencias y patrones”.
Por ello, no podemos abstraernos del hecho que el BI también representa un sistema de comunicación que permite realizar hallazgos, generar cambios y ejecutar adecuaciones en toda la cadena de abastecimiento: ventas, operaciones, marketing, recursos humanos y finanzas.
5 elementos para la integración del business intelligence
En el caso de la gestión logística, para un uso adecuado de la inteligencia de negocios se necesitan cubrir cinco aspectos clave:
- Datos (origen)
- Información (gestión de datos)
- Herramienta (modelo de cálculo)
- Visibilidad (presentación y comunicación)
- Análisis de resultados (toma de decisiones).
Aquí el desglose de las mejores prácticas para cubrir dichos estamentos.
1. Datos (origen)
El proceso requiere que los datos sean tomados (capturados) directamente de las operaciones. Implica definir los periodos de registro y el punto de acopio, así como el flujo logístico que lo comanda.
Por ejemplo, en la logística asociada a un proceso de distribución, los puntos de registro serían: centro de distribución, programación de embarques y cliente. Siendo las variables a capturar: origen, producto, unidad, tiempo de carga, ruta de entrega y documentos.
2. Información (gestión de datos)
Aquí se canaliza cómo ingresar los datos (fuente), los pasos de la captura, la forma de registro y su validación, en función del tipo de sistema tecnológico que se esté empleando (ERP, CRM, SRM).
La gestión implica también definir el método de cálculo y la interacción que tendrán las variables que verterán los resultados, además de cómo se integran a la plataforma elegida.
3. Herramienta (modelo de cálculo)
Con la base de datos estandarizada, se establecen las reglas de cálculo e interacción, de forma sincronizada con la captura de los datos.
La secuencia es: captura – ingreso al modelo – cálculo – representación de resultados.
Es imperativo que ésta represente, fielmente, el flujo logístico. Este aspecto implica también seleccionar el elemento físico que servirá de apoyo para la gestión de datos (hardware), que debe ser intuitiva, sencilla, con soporte técnico comprobado y escalable.
4. Visibilidad (presentación y comunicación)
Es indispensable que se hagan visibles los resultados de la interacción informativa, pues ello contribuye al logro del objetivo de la gestión logística.
Emplear los indicadores clave de desempeño como parte de un sistema de inteligencia de negocios es determinante para su éxito. Permite enlazar la ejecución con el registro y el resultado, siendo éste medular para la gestión del costo logístico, al momento de discutir y diseñar planes de acción y la visibilidad integral. Ello es la mejor base de comparación.
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5. Análisis de resultados (toma de decisiones)
Los indicadores clave de desempeño implican también tendencias y comportamientos. Estos son la base que se requiere para lograr una inteligencia de negocios asertiva. Ya que no es un tema de lograr la meta per se, sino de conocer el por qué se alcanzó.
La gestión logística necesita ser confiable, reproducible y generadora de datos. Los resultados apuntalan las decisiones. Permiten ajustar modelos y, sobre todo, afianzar la resiliencia de la cadena de suministro.
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