Big Data como habilitador de productividad y competitividad empresarial
Gregg Gordon, director de Marketing Senior de Kronos, expone que compañías enteras se han construido en torno a la disponibilidad de datos masivos, así como otras que han explorado las profundidades de Big Data para obtener conocimientos críticos de sus mercados.
Como ejemplo el directivo menciona al sector retail, que utiliza dicha herramienta, desde sus puntos de venta para predecir lo que los clientes comprarán en su siguiente visita, y crear así promociones personalizadas que impulsen esa venta, y agrega que actualmente existe una variedad de métodos para recolectar la información laboral, cuyos costos se reducen conforme las nuevas tecnologías se vuelven disponibles.
Kronos Latinoamérica, señaló que el aprovechamiento empresarial entorno a Big Data puede lograrse mediante las siguientes consideraciones:
–Una estrategia de Big Data permite a las empresas transformar grandes cantidades de su propia información laboral en un valor comercial importante. Al igual que las mejoras en cualquier aspecto de la fabricación, esta transformación se inicia con la comprensión del proceso, lo cual puede representarse con una ecuación: Datos + Análisis + Acción = Ganancia.
–La información (materia prima para la toma de decisiones) tiene impacto en la ganancia del negocio y, al igual que cualquier materia prima, el reto es reducir su costo mientras se garantiza la calidad del producto final al cliente.
–La precisión de Big Data está determinada por el nivel de detalle de la información recopilada y la frecuencia con que se actualiza; esto depende de la naturaleza de los datos y su uso final.
–Con base en la información requerida, la información laboral se debe recolectar en cuatro formas, cada una de las cuales proporciona un nivel diferente de precisión y representa diferentes costos: 1 Recolección de datos inferidos, 2 Recolección de datos promediados o estimados, 3 Recolección de tiempo basado en excepciones, 4 Seguimiento en tiempo real.
–Las empresas deben buscar soluciones de Big Data que integren su información en lugar de separarla. Esto impulsará una toma de decisiones basada en información que es fácil de ordenar.
–Big Data cambia la forma en que la información es analizada y utilizada para tomar medidas. Tradicionalmente, la información se reportaba para resolver objetivos específicos, pero con los terabytes de datos ahora disponibles, las empresas pueden hacer frente a los desafíos globales que están menos definidos.
Nuevo perfil de empleados y oportunidades de Big Data
Dado que las empresas utilizan Big Data para cumplir con esos desafíos, necesitan empleados con un nuevo perfil de habilidades que incluye: las analíticas, perspectiva de la visión global y capacidad de contar una historia, para poner sus conclusiones en contexto.
Asimismo, las empresas están en posibilidades de encontrar información crítica para su negocio a través de estrategias que no requieren grandes inversiones. Por ejemplo:
–Cambio de una sola variable. Uno de los usos más simples de Big Data es medir una única variable, tales como el ausentismo o los registros horarios tempranos/tardíos. La captura de esta información permite a los gerentes tener visibilidad y oportunidades de crear soluciones más eficaces.
–Búsqueda de datos. Big Data se adapta a la identificación de una relación entre dos o más variables. Esto a menudo es un problema que las soluciones tradicionales no pueden resolver; como el manejo de horas extras que es constantemente un problema para las empresas ya que son una respuesta a muchos escenarios (aumento de la demanda, equipos de bajo rendimiento, etc.), y que a menudo su causa es difícil de determinar.
–Evitar la tortura (Mejora continua). Las metodologías de mejora han reducido la disminución de las ganancias de las operaciones, pero el rendimiento todavía no es como debería ser. Muchos retrasos pequeños no detectados se suman a otros más grandes llevando a un efecto acumulativo imposible de resolver si no se modela estadísticamente con Big Data sobre el trabajo y la producción.
–Modelado predictivo. Los gerentes pueden utilizar Big Data para diseñar programas con anticipación que tengan en cuenta las habilidades, ausencias previstas, cambios estacionales de la demanda, y predecir el ausentismo de los empleados, resultado de inteligencia empresarial apoyada de experiencias de lo que ha funcionado en el pasado.
Para saber cómo Kronos puede ayudar a las empresas a aprovechar las herramientas de gestión de mano de obra para mejorar la contribución estratégica de grandes datos puede visitar: http://www.kronos.mx/industria/manufactura/administracion-de-la-fuerza-laboral-en-la-manufactura.aspx
