La ciencia de datos -específicamente el análisis predictivo- puede ser una forma poderosa de descubrir eficiencias revolucionarias en la forma en que usted logra su misión y estrategia corporativa.
¿Qué es el análisis predictivo? el análisis predictivo puede dar a las organizaciones una ventaja competitiva. Descubra cómo hacerlo viendo este breve vídeo sobre la popular práctica de los grandes datos.
¿Puede construir mejores procesos de negocio de los que tiene ahora? Si tiene un equipo de ciencias de la información a su disposición, lo más probable es que pueda hacerlo.
Los líderes siempre están buscando maneras de hacer las cosas mejor: más rápido, más barato y de mayor calidad. Muchas de las empresas con las que he trabajado han llegado a construir una organización de mejora continua en su estructura. Se trata de empleados cuyo trabajo consiste en buscar formas de mejorar los procesos de negocio de la empresa. Es una buena idea.
Sin embargo, a veces se necesita algo más que una mejora incremental en los subprocesos. A veces es necesario volver a sus procesos globales de más alto nivel y repensar las mejores maneras de cumplir su misión y estrategia.
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La idea de la Reingeniería de Procesos de Negocio (BPR) surgió en los años 90 con esta filosofía fundamental: Empiece de nuevo y desafíe todo lo relacionado con sus procesos de negocio. Al igual que muchas otras modas de gestión, se desvaneció tan rápidamente como surgió, dando paso a la siguiente gran idea de gestión. Bueno, puede que sea el momento de revisar esta idea, porque en la década de 1990 no había datos científicos como los que tenemos ahora.
Cómo el análisis predictivo puede añadir valor a los esfuerzos de BPR
La ciencia de datos y la gran analítica de datos cambian las cosas cuando se trata de BPR. Hay varias áreas en las que la ciencia de datos puede agregar valor a sus esfuerzos de BPR, aunque la más convincente es la analítica predictiva. El análisis predictivo allana el camino para hacer saltar por los aires los supuestos existentes sobre sus procesos de negocio.
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Déjame explicarte: Muchas veces, un proceso de negocio esperará por información que no tiene. Piense en un flujo de trabajo típico de procesamiento de pedidos. Hace poco estuve hablando con un editor sobre cómo mejorar su sistema de gestión de pedidos. Su proceso comienza cuando un cliente llama por teléfono en un pedido, envía un fax en un pedido (¿puede creer que la gente todavía utiliza máquinas de fax?), o pide una publicación a través de la web.
Este es un lugar razonable para que comience el flujo de trabajo de procesamiento de pedidos, pero ¿qué pasaría si pudieran predecir qué clientes van a hacer un pedido basándose en sus patrones de compra anteriores? Podrían saltarse la espera y simplemente enviar las publicaciones adecuadas a sus clientes. En las raras ocasiones en las que un cliente no quería la publicación que se le enviaba, el editor se comía el coste y/o se lo ponía fácil al cliente para que devolviera la publicación.
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El primer paso es echar un vistazo crítico a sus procesos y preguntarse dónde un motor de predicción fiable podría alterar todo su flujo de trabajo. Podría estar en puntos de activación, como en el ejemplo anterior, o podría estar en otras colas en las que el proceso está esperando información que pueda predecirse. Puede que no sea obvio en los diagramas de flujo de sus procesos actuales, por lo que necesitará que sus expertos en negocios le ayuden a identificar estas áreas. Pero antes de contratar a sus expertos en negocios, piense en ello desde su punto de vista.
Cómo BPR puede afectar a los expertos en negocios
Un desafío común para todos los líderes que se embarcan en cualquier iniciativa de reestructuración de los procesos institucionales es la participación de los expertos empresariales que, con el tiempo, se verán desplazados por el nuevo proceso. La mayoría de las veces, los esfuerzos de BPR son alimentados por la expectativa de que alguna nueva tecnología, al menos en parte, reemplazará a los humanos que actualmente están haciendo el trabajo; esto presenta un problema obvio para los humanos. Por lo tanto, si su plan es aprovechar sus conocimientos, es mejor tener un plan de gestión del cambio antes de plantear la posibilidad de asociarse en su nueva empresa BPR.
Resolver este problema no es tan difícil como usted piensa inicialmente, a menos que su objetivo principal sea reducir el número de empleados para ahorrar costos, en cuyo caso no puedo ayudarle. Si desea renovar sus procesos y aún así retener a los expertos en negocios que albergan su conocimiento institucional, entonces considere cómo se utilizará el análisis predictivo. Las personas que están actualmente en el negocio de la predicción en su empresa son las mejores para saber qué hacer después de que se hace la predicción.
VER: Glosario rápido: Grandes datos (Tech Pro Research)
En el ejemplo anterior, no recomendaría la liberación de los representantes de servicio al cliente porque se puede predecir qué y cuándo pedirán los clientes; ellos son los que mejor conocen a los clientes, por lo que dejarlos ir sería un gran error. Ahora que su tiempo de procesamiento de pedidos se ha liberado, pueden dedicar más tiempo a atender a los clientes de otras maneras y establecer relaciones.
Conclusión
Si usted está buscando volar sus procesos existentes y comenzar de nuevo con un poco de pensamiento fresco, usted sería negligente si pasara por alto su departamento de ciencias de la información. La ciencia de datos -específicamente el análisis predictivo- puede ser un arma poderosa para derrotar las suposiciones actuales y descubrir eficiencias revolucionarias en la forma en que usted logra su misión y estrategia corporativa.
Comenzando en su nivel más alto de proceso global, vaya sistemáticamente a través de sus flujos de trabajo preguntándose a sí mismo: «¿Puedo mejorar esto prediciendo lo que va a pasar?» Asóciese con los expertos de su negocio para identificar las mayores oportunidades, pero asegúrese de que tengan un hogar cuando todo esté dicho y hecho. BPR puede ser emocionante, gratificante y extremadamente efectivo cuando la analítica predictiva está en la mezcla.
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