Negociar los retos para alcanzar el ROI

El objetivo del análisis operativo

En pocas palabras, la analítica operativa debe ser capaz de proporcionar análisis relevantes al nivel en el que su organización opera realmente. No de forma resumida, sino detallada. En términos prácticos, esto significa conocer sus proyectos, productos o SKU, clientes, almacenes, personal de ventas, etc., y poder realizar análisis de rentabilidad en todas y cada una de las dimensiones de los datos.

El reto es que puede que no sepa exactamente qué análisis necesita realizar desde el primer día (una vez que los usuarios finales obtienen el análisis, ¡siempre quieren más!). Es posible que se necesite un modelo de datos flexible y global, incluso si más adelante se derivan análisis más sencillos por razones prácticas (véase más adelante Navegación de datos muy dimensionales). Piense en un enfoque ágil con la capacidad constante de flexibilizarse y cambiar a medida que surjan nuevos requisitos.

Planificación frente a análisis: la diferencia de los datos - Una advertencia

En este punto es importante señalar que un cubo de Análisis Operativo, quizás con 20 o más dimensiones, NO es un cubo de Planificación - los dos requisitos son muy diferentes. He trabajado con empresas que intentaban que sus representantes de ventas planificaran a un nivel operativo detallado, por ejemplo para cada SKU (20.000), para cada cliente, punto de venta, almacén, región, marca, empresa de origen, segmento industrial, tiempo y más. Esto se convierte en una pesadilla para el representante y en una fuente potencial de riesgos, ya que encontrar el lugar adecuado para colocar los datos es prácticamente imposible.

Una estrategia que he seguido consiste en crear un cubo de planificación sencillo que se rellena previamente con todas las combinaciones reales de datos de planificación (lo he llamado Nodos de planificación: cada nodo de planificación representa una única combinación real de muchas otras dimensiones)

combinación real de muchas otras dimensiones). Eso le da al representante los puntos de datos exactos para poner los datos del plan en SKU, Nodo de Planificación y Tiempo, simplificando inmensamente el proceso de planificación. A continuación, deje que el software CPM asigne esto en los cubos detallados para ellos. Cuanta más automatización se pueda conseguir en una solución CPM, mejor. En Prophix, utilizamos el Administrador de Planificación Detallada exactamente para este propósito.

Breakout de finanzas: arrebatar el control a los contables añadiendo valor

Así pues, uno de mis retos iniciales era conseguir que el departamento financiero, que suele ser el propietario de las soluciones de CPM, permitiera un uso más amplio de la solución. La forma más eficaz de conseguirlo es ofrecer valor, en nombre de la precisión y el detalle, a los datos que ya están recopilando. Normalmente, Finanzas sólo ve datos operativos resumidos en la cuenta de resultados. Ofrecer la posibilidad de profundizar en algunas de las líneas clave de la cuenta de resultados (como Ventas) y obtener información detallada sobre la rentabilidad de los clientes, o un cubo que muestre la diferencia entre las fechas de envío previstas y las reales por factura y cliente, puede dar a los directores financieros y a su personal una visión muy clara de la precisión de su proceso de planificación. También es posible realizar un análisis proactivo de los valores atípicos, enviando los problemas mensuales directamente a Finanzas mediante informes automatizados.

No es necesario conectar directamente los cubos operativos a los cubos financieros si no se desea; aunque algunas herramientas de CPM le dirán que puede conectar directamente muchos cubos entre sí, rara vez existe un buen argumento comercial; es mejor conectarlos por proceso (es decir, actualización bajo demanda en lugar de en tiempo real) para garantizar el rendimiento tanto para finanzas como para operaciones. Los datos de operaciones suelen cambiar mucho más rápidamente que los de finanzas, o simplemente se necesitan a diario.

Finanzas frente a TI: ¿dónde recae la responsabilidad?

También podría decir "¿quién debe ocuparse de los sistemas CPM, TI o la empresa? El reto es que el departamento de TI cuenta con personal técnicamente capacitado que puede tener experiencia en bases de datos y sistemas, pero que generalmente no dispone de mucho tiempo y es responsable de toda la empresa en lugar de ser experto en una parte concreta. Los departamentos comerciales son expertos en su área, pero no suelen ser expertos en sistemas y tampoco disponen de mucho tiempo.

Los proyectos que he visto tener más éxito han combinado varios recursos de la empresa:

1. Usuarios de la empresa: los usuarios de la empresa deben participar de forma continuada para garantizar su aceptación del futuro sistema.

2. Requisitos de los usuarios: la empresa debe controlar el ámbito de aplicación; no tenga miedo de replantearse los procesos actuales en lugar de volver a crear una nueva versión de lo que ya tiene.

3. Gestión de proyectos: aunque el proveedor gestione el proyecto de implantación, usted debe gestionar su participación en el proyecto; debe participar en cualquier proyecto para asegurarse de que puede gestionar la solución en el futuro.

4. TI: el departamento de TI debe comprometerse a proporcionarle la infraestructura y el apoyo necesarios a medida que avanza el proyecto.

Así que, siendo realistas, ya sea para el proyecto o de forma permanente, establecerá un equipo multidisciplinar o un "centro de competencia" en un modelo de servicio compartido, que apoye la solución. Las soluciones CPM deben evolucionar con la evolución de la empresa y este equipo podrá hacerlo.

Navegación de datos altamente dimensionales - Estrategias de usuario final

Uno de los retos de los datos altamente dimensionales es la navegación para los usuarios finales - ser capaz de analizar sus datos por día, SKU, cliente y otras 10 dimensiones es muy potente, pero en última instancia, terminará con un montón de celdas vacías, o cero datos como la dispersión llega a la milmillonésima parte del porcentaje, o menos, de celdas llenas.

En última instancia, lo que hay que hacer es controlar el acceso de los usuarios a los datos, o limitar los datos que se ponen a disposición de cada usuario. Puede parecer lo mismo, pero hay una sutil diferencia.

Asumiendo un único cubo de datos de gran tamaño, añadir un modelo de seguridad integral basado en grupos le permitirá limitar los datos de ese cubo que están disponibles para los usuarios finales. Normalmente, un modelo de seguridad basado en grupos es "aditivo" (es decir, si un usuario es miembro de más de un grupo, obtiene el acceso de ambos grupos combinados). Esto permite crear grupos para acceder a productos, clientes, regiones, versiones, departamentos o cualquier otra cosa, y luego dar a los usuarios varios grupos para definir su acceso. A medida que los usuarios necesiten diferentes accesos, se les puede añadir/eliminar de los grupos e incluso se puede tener un grupo para lectura/sólo lectura/escritura para conceder o eliminar rápidamente el acceso a los datos. Al final, puedes tener un modelo de seguridad tan complejo o simple como quieras.

El segundo método consiste en crear subcubos a partir del cubo maestro, que pueden tener muchas menos dimensiones y muchos menos datos. La ventaja de crear cubos más pequeños puede ser el rendimiento, la simplicidad y la flexibilidad. En productos como Prophix, la creación de un pequeño cubo con un subconjunto de datos es una tarea sencilla para los usuarios de la empresa, de modo que los cubos pueden crearse, eliminarse, sobre una base ad hoc. Algunos modelos minoristas más grandes tienen cubos diarios, cubos semanales, cubos periódicos para información de existencias y ventas en función de las diferentes necesidades de sus usuarios. De nuevo, la implementación real dependerá de sus necesidades.

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En resumen, ¡hágalo! Navegue por la política, entienda lo que está intentando conseguir y diseñe sus modelos para proporcionar los datos a los usuarios de una forma fácil de usar y eficaz.