Analíticos empresariales para ejecutivos. Segunda edición.

Por Daniel Trejo Medina

El manejo y comprensión de conceptos básicos para el análisis de datos, la inteligencia de negocios, los grandes volúmenes de datos, la inteligencia artificial y los analíticos son necesarios para cualquier directivo o ejecutivo, este libro presenta de una manera sencilla y perfilada para personas agnósticas a la profundidad técnica las materias relevantes que coadyuvan en la operación de los analíticos para aportar valor en sus organizaciones, presentando diversos ejemplos básicos que sirvan como referencia al estudio y aplicación de los conceptos. Esta segunda edición integra contenido adicional desde la perspectiva de la denominada Industria 5.0. Si usted es estudiante de un MBA, ingeniería en sistemas o incluso de ciencia de datos, hallará de manera comprensible diversos conceptos necesarios para la actividad profesional.

• Idioma: Español
• Editorial: Daniel Trejo Medina
• Fecha de lanzamiento: 5 ene 2022
• ISBN: 9781005814731

Daniel Trejo Medina

Reconocido especialista y académico de la administración del conocimiento, los analíticos, el gobierno de datos e instrumentaciones tecnológicas; con casi tres décadas de experiencia coadyuvando a diversas empresas y organizaciones en la implementación exitosa de diversos programas en dichos dominios. El Dr. Daniel Trejo Medina ha liderado iniciativas y equipos enfocados en mejorar los resultados de negocio y operativos a través de analíticos, la gestión de información y el gobierno de datos; es catedrático en la UNAM, el ITAM, la Universidad Anáhuac; además de ser conferencista en diversos foros internacionales. Su experiencia se balancea entre la planeación estratégica de tecnología, la gestión de proyectos y su aplicación práctica a resolver problemas organizacionales y de negocio.

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"Si se practica bien, la administración es la más noble de las profesiones. Ninguna otra ocupación ofrece tantas formas de ayudar a otros a aprender, crecer, asumir responsabilidades, ser reconocidos por sus logros y contribuir al éxito de un equipo.". Clayton M. Christensen.

Durante la lectura, el razonamiento y el absorber las bien recibidas críticas a la primera edición, bastantes de ellas escrutaban acerca de lo disruptivo o no que son los analíticos empresariales en la operación organizacional actual, y, cómo deberían atenderse las necesidades de nuevos mercados a partir de profundizar el análisis de los datos.

La respuesta no es sencilla por el contexto que cada mercado, industria, región o país tiene, menos aún con el factor llamado pandemia de COVID19 que sigue vigente, sin embargo, para ir construyendo una posible respuesta hay que recordar las ideas del primer gran teórico reconocido de la disrupción empresarial, el economista austríaco Joseph Schumpeter.

Schumpeter no utilizó como tal el término de disrupción, pero escribió de manera respetada y profunda sobre un fenómeno que definió como destrucción creativa, mediante el cual el capitalismo destruye inherentemente las industrias y los sistemas económicos previos a través del proceso de innovar en otros nuevos.

El ejemplo que presentó, y uno de los más conocidos, es el del desarrollo del ferrocarril, particularmente el de la empresa Illinois Central Railroad en los Estados Unidos: "La Illinois Central no significó únicamente un muy buen negocio mientras se construían las vías y mientras se construían nuevas ciudades alrededor de estas y se cultivaba la tierra, sino que deletreaba la sentencia de muerte para la [antigua] agricultura de Occidente"¹. [1 Schumpeter, J. A. (1991). The Economics and Sociology of Capitalism. Princeton University Press.]

Aseverando lo anterior, Schumpeter identificó la disrupción de la industria como un patrón nativo al capitalismo, dichos ciclos sucesivos de invención capitalista dan lugar a nuevas industrias al tiempo que destruyen a sus predecesores.

El reconocido Dr. Clayton Christensen fue quien en 1995 presentó una lúcida y elegante teoría de la tecnología disruptiva (posteriormente rebautizada como innovación disruptiva), siendo esta la primera teoría del cómo ocurre la disrupción, además, que comenzó a profundizar seriamente en sus mecanismos². [2 Christensen, C. M. (2011). The Innovator's Dilemma: The Revolutionary Book That Will Change the Way You Do Business. Harper Business.]

Para Christensen, el ente disruptor siempre inicia vendiendo a compradores en un mercado nuevo, es decir, ofrece a compradores que están fuera del mercado de los actuales clientes del producto original. Este disruptor del nuevo mercado ofrece un producto innovador que es inferior en términos de rendimiento y características, pero es más barato o accesible para aquellos que no pueden hacer uso de la oferta del vendedor original.

El patrón que sigue es previsible: el vendedor original ignora el producto inferior del retador porque sus propios clientes actuales no están interesados y, en cambio, continúa mejorando el rendimiento de sus productos de mayor precio.

Sin embargo, propone Christensen que, con el tiempo, el rendimiento de la innovación mejora gradualmente mientras sigue siendo mucho más barata o accesible que la original, en una coyuntura crítica, la nueva tecnología se vuelve lo sobradamente buena como para ser una alternativa viable para los propios clientes del vendedor original, y comienzan a cambiar de proveedor rápidamente en favor de la alternativa más barata o accesible. El productor original, que se ha mantenido casado con su producto estrella y modelo de negocio establecido, encuentra que es casi imposible competir al retador, lo que lleva a un declive³. [3 Rogers, D. L. (2016). The Digital Transformation Playbook. Rethink your business for the Digital Age. Columbia University Press.]

Trasladando lo antes mencionado y alineando lo a los datos y su análisis, muchas organizaciones comienzan la disrupción por la reducción de costos a través de la mejora de la calidad hasta el desarrollo digital o sistemático/informático de los productos y servicios existentes, a innovar mediante el uso de big data⁴ y el análisis de estos, donde, entonces, los datos se perciben valiosos en todos los ámbitos, sin embargo, no siempre observan un adecuado manejo de su conocimiento documentado para crear el dato, del gobierno del dato o incluso de la calidad del dato. [4 El término de big data fue mencionado por John Mashey de Silicon Graphics a mediados de 1990 de acuerdo con Steve Lohr en su artículo del New York Times del 1 de febrero de 2013, fuente: http://bits.blogs.nytimes.com/2013/02/01/the-origins-of-big-data-an-etymological-detective-story/ ]

La inquietud que rodea desde hace una década el tema de big data, su análisis básico o avanzado, el amplio (y pobre en algunas estructuras) uso de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ha impulsado que muchas organizaciones se enfoquen más en gestionar sus datos, que en gobernarlos, desde una óptica de tecnologías de la información, es decir -enfoque establecido-, el resultado fue que, nombraron directores de analíticos, de gobierno de datos como rol o título nobiliario, pero dejando de lado la oportunidad de definir un papel verdaderamente transformador; Usted como director o futuro director, debe tener presente y estar listo para una jornada donde el dato bien manejado y el analítico correctamente aplicado, tarde o temprano, afectará a cada departamento, trabajo y persona de su organización.

Considere que cada disruptor requiere una diferencia en la propuesta de valor que dramáticamente desplaza el valor proporcionado por el producto original, en este sentido, los analíticos pueden generar esa diferencia puede provenir o incluso crear de diversas fuentes.

Los modelos de negocios digitales suelen ofrecer el mismo producto o servicio, pero, a un precio sustancialmente más barato, ejemplo los libros electrónicos, pero, el cómo posicionarlos y atender el mercado requiere de tener identificados a los clientes objetivos (analíticos descriptivos al menos).

Un adecuado manejo y aplicación de los analíticos facilitaría la implementación de los disruptores digitales que Rogers (2016) menciona, y que incluye entre otros: la personalización de productos a un mercado o cliente, la agregación de valor y producto a los clientes o usuarios, la desagregación de servicios que no aportan valor a un cliente o usuario, la integración de servicio o valor que un producto no ofrecía, el acceso a nuevos servicios remotos.

En buena medida estos puntos de disrupción, que no son nuevos en la industria ni en la teoría académica y científica, sí pueden ser utilizados con la tecnología adecuada para ofrecer un analítico que a la organización en cuestión le brinde un mejor análisis de sus clientes, canales, socios de negocio, proveedores, redes o cadena de producción, productos complementarios, procesos, costos de operación, análisis de reputación o incluso, modelos de ingresos.

La evolución de la inteligencia de negocios ha seguido un camino que surgió con una tecnología que brindaba un enfoque reactivo al analizar datos históricos mediante estadística básica, reflejados a reportes y tableros de indicadores, con la tradicional analogía de manejar un automóvil viendo el retrovisor.

El nuevo mercado del dato fomentó un enfoque proactivo, de un análisis avanzado, para pronosticar el futuro a partir de datos y tener una visualización, generar escenario y exploraciones a partir de preguntas de negocio, lo que hoy comprendemos como analítica empresarial o analítica de negocio.

El insumo de valor llamado dato entonces puede ser comprendido para una organización como una fuente enorme de valor, puede ser visto como un catalizador del proceso o incluso como un determinador de la estrategia organizacional a perseguir.

Le porfío al lector mantener presente que el dato tiene un proceso que parte de entender claramente el problema o pregunta de negocio, lo cual en consecuencia da una ruta de cómo integrar o ingestar al dato, cómo ser almacenado, enriquecido, pero sobre todo gobernado, para posteriormente procesarlo para responder el problema o pregunta, el resultado se visualiza en un producto, alerta o sistema que habilita la conclusión que el tomador de decisiones ejecutará. Deje de lado la práctica de primero adquirir una herramienta (tecnológica) antes de saber cuál es su problema, innovación o disruptor a perseguir solventar.

Si usted es director de finanzas en su organización y aun no cuenta con una clara percepción de su operación y los datos debido al vínculo explícito de las cargas de trabajo con el costo que el dato tiene y lo que genera interrupciones de esto, tiene ya un retraso de tres años operativamente hablando.

Las organizaciones con procesos compartidos de ontologías, semánticas, gobernanza de datos y administración de conocimiento para permitir el intercambio de datos entre empresas u organizaciones superarán a las que no lo hacen, si su organización es grande y aun no hace esto, ya está siendo parte de la obsolescencia tecnológica, analítica y de conocimiento.

El modelo de gobernanza de analíticos es ya una evaluación para la empresa u organización, aumentando así el impacto empresarial de conocimientos fiables y nuevas eficiencias.

Omita caer en el error de alejarse de las iniciativas centradas en resultados de negocio, y enfocarse en estándares de datos, las primeras se considerarán capacidades esenciales del negocio u operación.

Los puntos previamente aludidos son algunos de los que se añaden y pretenden dar mayor argumento al lector del presente.

Daniel Trejo Medina

Noviembre 19, 2021

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Preámbulo

La declaración más elemental y valiosa de la ciencia, el comienzo de la sabiduría es: No lo sé. Star Trek.

A finales de la primera década de este milenio me reincorporé a la vida académica a tiempo parcial, después de muchos años de bregar en diversas empresas en proyectos de ingeniería de software, analíticos, gobierno de datos; con los alumnos de posgrado, particularmente maestría tuve un dialogo interesante que fomentó la escritura de diversos materiales para apoyo en las clases.

Algunos de estos estudiantes, brillantes empresarios, directivos y funcionarios comentaban la bondad de tener una referencia que facilitara e hiciera un poco más digeribles los conceptos de científico de datos, big data, minería de datos, aprendizaje automático aplicados a la labor de un director o gerente que incluso fuera agnóstico a la tecnología.

Si bien para los directivos con antecedente ingenieril o informático, era sencillo el flujo y entendimiento de conceptos, los directores de áreas de negocio, comerciales, estudiantes recién graduados o teóricos que, con profundo estudio y superficial aproximación en el mundo real, quedaba vago el cómo aplicar o visualizar estos elementos de los analíticos.

El hecho de que un ejecutivo debe decidir entre diferentes plataformas de análisis, sistemas de reportes, determinar cómo utilizar, solicitar o implementar componentes analíticos en sistemas integrados y de transmisión de información, y este cuenta con poca experiencia técnica necesita orientación no sólo sobre qué seleccionar, sino, lo que es más importante, qué considerar al tomar decisiones de análisis de datos, sustentó el desarrollo de este texto.

Incluso un gerente con perfil técnico, uno con experiencia en manejo de datos y sistemas informáticos, puede requerir orientación para temas tan sencillos como dar respuesta a ¿Por qué la empresa necesita una capacidad de analíticos y cuáles serán los resultados de negocio esperados al usarla? ¿Cuáles son las consideraciones, los requisitos y las capacidades clave que se deben perseguir? ¿Hay ejemplos de casos de uso? ¿Qué modelos ocupar?

Poder identificar ideas que motiven la necesidad de realizar análisis de datos, para potenciar las capacidades de la organización o coadyuvar a describir o perseguir elementos claves no evidentes, es uno de los objetivos que se pretende dar atención con este documento.

Usted como director o futuro director de negocio, deberá tomar decisiones todo el tiempo, las cuales beneficiarán o afectarán diversos aspectos de su negocio: operaciones, producción, personal, finanzas, recursos humanos, mercadotecnia. Algunas decisiones son netamente operativas del día a día, otra son reacciones tácticas a movimientos competitivos del mercado en el cual se desempeñe, otras serán decisiones estratégicas a largo plazo.

Sin embargo, todas las decisiones, de corto, mediano o largo plazo, inciden en los beneficios esperados para sus accionistas, empleados, ciudadanos o clientes, en consecuencia, son críticas, tomar una decisión con evidencia y sustento científico aproxima a una posible mayor probabilidad de obtener éxito.

En este contexto, una apuesta segura para cualquier organización dependerá más de la acumulación de habilidades y, especialmente, de las ganancias en la productividad multifactorial impulsada por la innovación y el capital basado en el conocimiento, que los analíticos le permitirá dar seguimiento puntual, preciso y mostrar posibles escenarios dónde aplicarlo u obtenerlo.

Pertinente es mencionar que un adecuado proceso de gobernanza de datos, desde su definición, concepción, operación y mantenimiento aportarán un importante valor al resultado que se persigue obtener con el manejo de los datos para generar cualquier analítico, esto no es un único proyecto, si no está claro, pregúntele al Director de Finanzas cómo va su proyecto de Dirección de Finanzas, al escuchar su respuesta comprenderá entonces de qué se trata la gobernanza.

La creciente importancia para las organizaciones de contar con un capital basado en el conocimiento para el crecimiento, combinada con la creciente internacionalización de dicho capital, el trabajo remoto y digital, plantea varios problemas.

Aumentar la integración de los datos de la empresa hará que los ciclos económicos y financieros, estén más sincronizados, lo que mejorará la eficacia de la estabilización organizacional y ampliará el alcance y los beneficios de la coordinación con proveedores y clientes, la transformación digital ha acelerado el mar de datos que contamos, hay que aprender a nadar en ellos para subirse a la ola de beneficios y no ahogarse en ellos.

Espero encuentre en esta nueva edición elementos que coadyuven a su labor analítica, directiva o cualquiera que sea esta para aportar valor en su organización o simplemente de actualización profesional.

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Introducción

La visión no viene únicamente de plantear a dónde queremos dirigirnos, sino analizar de dónde venimos, en dónde estamos y qué queremos resolver.

Hoy en día la transformación digital se ha potencializado, obligando a las empresas a incursionar en esta evolución tecnológica como una necesidad para mantenerse vigentes y fomentar la competitividad. Esto afecta a todos los sectores de la industria, tanto a la iniciativa privada como al sector público, sin importar la región o país. En este sentido se vuelve crucial que la alta dirección y los líderes de empresas se involucren en este proceso de transformación, finalmente es la dirección