Cómo aplicar el Business Intelligence en tu supply chain

El primer uso conocido del término inteligencia empresarial se encuentra en la Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes de Richard Millar Devens (1865). Devens usó el término para describir cómo el banquero Sir Henry Furnese obtuvo ganancias al tomar acción antes que sus competidores en base a información de mercado.

En toda Holanda, Flandes, Francia y Alemania mantuvo un completo y perfecto equipo de inteligencia empresarial para obtener información de las batallas durante la Guerra de los nueve años. Así, él fue el primero en recibir la noticia de las numerosas batallas libradas, incluida la caída de Namur. Con esta información privilegiada podía actuar en la bolsa de Londres con anticipación en comparación con sus competidores y ganó muchísimo dinero de esta manera.

Tanto en aquel lejano siglo XIX como hoy en día es imprescindible poder usar todos los datos que tengamos disponibles en provecho de nuestro negocio.

Cuando hablamos de Business Intelligence no nos referimos ni a Excel, SQL, Power BI, ni Tableau, ni Python.

Business Intelligence no es una herramienta, sino más bien es tu habilidad para detectar patrones en los datos y poder tomar decisiones una vez los has transformado en conocimientos accionables.

La pirámide del Business Intelligence

El proceso de BI siempre lo describimos utilizando la pirámide de BI

Los datos son la base de la pirámide, por eso la gestión de datos es tan importante. ​El análisis de los datos comienza con la estrategia de la dirección: ¿Cuál será el papel de los datos? ¿Quién los va a analizar? ¿Quién es el responsable de la propiedad de los datos? ​

Hay que tener en cuenta que los analistas de datos pasan cerca del 75% del tiempo procesando los datos antes de que puedan ser utilizados para su análisis. ​

Luego hay que transformar los datos en información. Por ejemplo, podemos analizar los datos de una categoría de artículos para determinar cuál debe ser su nivel de stock.

Estos datos se transforman en información que nos proporciona un conocimiento. Una vez contamos con un conocimiento de cuál es el estado de un cliente, un proveedor o un grupo de productos, podremos tomar acciones como dejar de comprar a un proveedor con muchas variaciones en sus plazos de entrega​, proyectar el inventario de un grupo de productos o lanzar una determinada promoción sobre un grupo de artículos.

De modo que podemos definir el BI como el proceso de recopilación y análisis de datos y los procesos posteriores que dan lugar a una acción adecuada.

Beneficios del BI

Si lo ejecutas correctamente, el BI tiene muchos beneficios:

Permite una visión holística

A través de BI podemos juntar de manera sencilla muchos informes de Excel. Con estos reports podemos analizar todos los datos y en tiempo real. Esto nos permitirá identificar posibles problemas en nuestra empresa y detectar tendencias y patrones relacionados con el negocio.

Decisiones estratégicas informadas

El Business Intelligence permite tomar decisiones estratégicas informadas respaldadas por datos. Y es que la inteligencia empresarial proporciona una vista integral de los datos comerciales. Así, facilita la generación de conocimientos visuales para mejorar la comprensión de la información y la toma de decisiones efectivas.

Fast and accurate reporting

According to BI-Survey, 64% of companies say business intelligence helps them generate reports and analyse data more agilely. By embracing business intelligence, companies can visualise data in charts, tables, and graphs in real time, allowing them to act more quickly.

Informes rápidos y precisos

De acuerdo con BI-Survey, el 64 % de empresas señala que la inteligencia empresarial ayuda a generar reportes y análisis de forma más ágil. Y es que, gracias a esta solución, las empresas pueden obtener cuadros, tablas y gráficos en tiempo real, permitiéndoles actuar en menor tiempo.

Identificar tendencias y patrones

Como se mencionó en el primer punto, uno de los mayores beneficios del Business Intelligence es la capacidad de tomar decisiones basadas en datos. Esto es gracias a que brinda herramientas para detectar tendencias y patrones. Así, permite a las organizaciones conocer mejor sus negocios y el entorno en el que operan.

Metodología para generar Business Intelligence

Pasamos a analizar la metodología para generar nuestro Business Intelligence. Vamos a ver aquí las diferentes fases del proceso para lograrlo:

Extracción, transformación y carga de datos

Este paso es una combinación entre el almacenamiento de los datos y el proceso ETL: Extract, Transform y Load. Es decir, el proceso de recopilación, limpieza y transformación de datos de múltiples fuentes en un formato adecuado para su análisis.

Almacenamiento de los datos

Creamos un repositorio centralizado donde se almacenan los datos empresariales para su acceso y análisis.

Análisis de datos

En este punto procedemos al análisis y ya podemos utilizar técnicas y herramientas como Python, Power BI u otras para explorar, visualizar y extraer conocimientos de los datos.

Creación de informes y paneles de control

Hacemos una presentación visual de datos e indicadores clave de rendimiento o KPI de Supply Chain para facilitar el seguimiento del desempeño empresarial.

¿Qué necesitamos para arrancar nuestro BI?

Entonces, ¿Qué necesitamos para arrancar nuestro BI? Pues bien, tenemos que traducir los datos en información.

Para ello usaremos técnicas y herramientas para explorar, visualizar y extraer conocimiento de los datos. Es decir, usaremos la pirámide de BI completa.

Utilizaremos el proceso de ETL y vamos a hacer los reportes en herramientas de gráfico como pueda ser Tableau, Power BI,… Así haremos un reporte que cuenta una historia y que nos permitirá la visualización de datos y KPIs para facilitar el seguimiento del desempeñoempresarial.

A partir de ahí tomaremos decisiones operacionales, tácticas y estratégicas basadas en conocimiento.

Como base de todo este proceso está la gobernanza de los datos.

La gestión de los datos para generar Business Intelligence

A lo mejor has escuchado alguna vez la frase Garbage in, garbage out. Esto simplemente significa que si metemos basura en el proceso lo que obtendremos será también basura.

Hay tres elementos a tener en cuenta para llevar a cabo la gestión de los datos.

Es necesaria la conciencia de datos. Es decir, definir el papel de los datos en las operaciones, quién realizará los planes, quién es responsable de los datos y quién es el propietario.

Esto implica que los datos deben ser precisos, completos, fiables y coherentes. También implica que se debe trabajar en la disponibilidad de los datos, gestionar la definición de estos, así como su seguridad. Los datos tienen un gran valor y deben estar a buen recaudo.

Los datos y los KPIs deben ser coherentes en toda la organización.

Si no disponemos de informaciones claras y uniformes, las diferentes partes de la empresa hablarán de diferentes conceptos, unidades de medida y todo será un gran embrollo.

La gobernanza de datos es la combinación de las estrategias, personas y procesos que han de estar alineados hacia un objetivo común, que no es otro que la calidad de los datos.

La responsabilidad de que esto se produzca recae en la dirección, pero también en los empleados. En general, es muy sencillo: ¿un empleado genera datos? Que él/ella sea el propietario de esos datos.

Business Intelligence en la supply chain

Y ahora vamos a hablar más en detalle de la relación entre el Business Inteligence y la cadena de suministro. Empecemos por preguntarnos, ¿Por qué necesitamos BI en la supply chain?

En primer lugar, porque la cadena de suministro tiene un papel central en todas las organizaciones y porque esta gestión es difícil. También la gestión de inventarios es muy compleja. Implica a un conjunto de actores que están interconectados, como los proveedores, nosotros mismos y nuestros clientes.

Por eso debe ser una prioridad estratégica. Si la supply chain no cuenta con esta relevancia, vamos a reducir la eficacia de nuestra compañía. Y por esto es importante compartir la información de la cadena de suministro. Y de ahí nace la importancia del proceso de BI en la cadena de suministro y la gestión de inventarios

Aspectos a medir en la supply chain con Business Intelligence

Es importante fijar de antemano los objetivos de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con la supply chain y el inventario.

Para ello, conviene saber cómo se articulan los KPI. Los KPIs en la planificación de inventarios no pueden entenderse por separado. La planificación de inventarios consta principalmente de 3 aspectos interconectados:

• El nivel de servicio alcanzado al cliente o del proveedor.
• Las existencias necesarias.
• Las capacidades necesarias de personas y recursos.

Estos tres aspectos están siempre conectados y es importante controlar los tres indicadores a la vez. Si sólo te centras en un área, irremediablemente obtendrás una suboptimización en alguna de las otras.

Por ejemplo, si el objetivo es reducir las existencias y aumentar el índice de rotación, basta con dejar de hacer pedidos. Mientras no se mida el nivel de servicio que es la razón del nivel de existencias deseado, se consigue el objetivo, pero se está olvidando uno de los objetivos.

Otro ejemplo: si el objetivo es mejorar el servicio, lo podríamos conseguir con unos niveles de stock muy altos, pero entonces el nivel de existencias se dispara.

Todo está interconectado y hay que encontrar el equilibrio.

Para entender mejor esta correlación entre los objetivos de la empresa, debemos hablar de las estrategias empresariales básicas.

Estrategias empresariales en la supply chain

Liderazgo en producto

Para conseguir el liderazgo en este apartado debes tratar de contar con el mejor producto a través de:

Una gran innovación tecnológica.

Una imagen de marca superior.

Un plazo de comercialización (time to market) mejor que el de la competencia.

Si nuestra estrategia es de liderazgo en producto, debemos contar con una cadena de suministro rápida y ágil en la que la gama de productos esté en cambio constante y donde tengamos que vigilar los productos que se nos quedan. El principal elemento a cuidar será el exceso de stock.

Liderazgo en Servicio

La segunda posible estrategia empresarial es ser capaces de darle el mejor nivel de servicio. Es decir,la intimidad con el cliente :

• Esto implica una alta satisfacción del cliente.
• Y dar el máximo servicio con el stock que necesario e incluso con Integración con los sistemas del cliente.

Si nuestra estrategia es la de liderar en servicio, debemos contar con una cadena fiable y ágil en la que la gama de productos contemple las diferentes necesidades de los clientes. Por ello tenemos que vigilar las salidas de stock y cómo estamos sirviendo al cliente. El principal indicador a monitorizar en la cadena de suministro en estos casos será el nivel de servicio.

Liderazgo en costes y Excelencia operativa

Y la tercera estrategia consiste en la excelencia operativa. Es decir, ser capaces de operar con el menor coste posible:

• Tener un alto grado de fiabilidad
• Contar con una cartera específica
• Tener siempre en cuenta el coste total de propiedad (Total Cost of Ownership)

Por último, si nuestra estrategia es de liderazgo en costes – es decir la excelencia operativa- debemos contar con una cadena de suministro eficaz en la que la gama de producto sea eficiente y corta y donde tendremos que vigilar los niveles de rotación.

Poniendo un ejemplo de cada una de estas estrategias, podemos pensar en Apple como liderazgo en producto, El Corte Inglés como liderazgo en servicio y -pidiendo de antemano perdón a la propia cadena de supermercados- en alguna cadena de descuento como liderazgo en costes, con muy pocas opciones por cada tipo de producto y unos costes muy controlados.

Es importante que definas una estrategia clara, ya que si no la tienes no sabrás hacia dónde enfocarte.

Qué KPIs de la supply chain son relevantes en nuestro Business Intelligence

Veamos que KPIs de la supply chain deberíamos medir con nuestro proceso de Business Intelligence.

Si lo que queremos es medir el rendimiento general de la supply chain, y pensando en unos indicadores más comunes y entendibles para toda la organización, nos deberíamos centrar en la disponibilidad, los días de stock, la rotación, el valor de stock, el nivel de servicio y el exceso stock y obsoletos. Tal y como hemos comentado antes, nunca mires solo un KPI. Debes mirar varios para que la gestión de la cadena de suministro no se desequilibre.

El segundo elemento a controlar sería la previsión o forecast. Para controlarlo, utilizaremos el forecast accuracy, los patrones a nivel agrupado por segmento o clúster y la gestión de las promociones o eventos especiales.

El tercer elemento sería la gestión del aprovisionamiento, y controlaríamos la desviación entre las sugerencias de pedido y los pedidos, las alertas de rotura y los excesos de stock y la cantidad de pedidos abiertos y su cumplimiento.

También es importante controlar el desempeño de los proveedores. Para eso controlamos el OTIF (On time in full o los pedidos que se entregan a tiempo y completos) y el CVP (Porcentaje de volumen confirmado) que es una medición menos conocida ymenos exigente que calcula la bondad del proveedor como porcentaje de cumplimiento. Si en un pedido de 100 cajas el proveedor me sirve 90, esto será un 0 para medir el OTIF, pero un 90% en la medición del CVP). Con estos datos podemos elaborar un ranking de proveedores.

Para hacer un buen análisis tenemos que estructurar los reportes para ver los KPIs por dimensiones relevantes (bien sea por categorías, almacenes, planificador, etc.). También hay que elegir los KPIs en que quieres enfocarte y definir las acciones relacionadas para mejorarlos.

Recomendaciones para contar con un buen proceso de BI

Vamos a empezar por las 5 claves que debemos cumplir para tener éxito en el proceso de inteligencia de negocio.

Contar con objetivos SMART en la inteligencia de negocio.

Los objetivos que se planteen en la organización han de ser SMART: específicos, medibles, alcanzables, realistas y con un marco temporal. Un ejemplo de un objetivo SMART, podría ser: “Queremos que al menos el 80% de los directivos tomen decisiones a través de BI en los próximos 12 meses”. Se trata de algo específico, medible, alcanzable, realista y con un marco temporal claro.

Analizar los componentes clave para adoptar business intelligence

Debemos considerar los elementos clave de la compañía: las personas, los procesos y las herramientas tecnológicas.

Hablando de personas, debemos controlar los sponsors y el liderazgo del proyecto. Además, los equipos deben contar con las competencias técnicas y la capacitación necesaria.

Hablando de procesos, podemos pensar en los procesos de gestión del dato, la gobernanza de los datos y la posible gestión del cambio.

En lo que se refiere a las herramientas, debemos seleccionar qué herramienta concreta usaremos, bien sea Power BI, Tableau, Python u otras.

Evitar una selva de reportes

Debemos evitar tener una selva de reportes ya que, de lo contrario, puede ser que los árboles no nos dejen ver el bosque o que entremos en parálisis por el excesivo análisis.

No debemos crear un nuevo reporte para cada necesidad, sino que podemos reutilizarlos. Es importante definir bien el reporte antes de lanzarse a desarrollarlo.

Hay que tener cuidado con los detalles y hay que ponerse objetivos KISS. Es decir, Keep It Simple Stupid… Tratemos de mantener todo lo más simple posible.

A la hora de pensar si hacer un nuevo reporte o no, pregúntate: ¿es imprescindible? Si no lo es, no lo hagas.

Considerar las diferentes necesidades de información

Tenemos que considerar las diferentes necesidades de información. Cada parte de la empresa necesita la información a un nivel diferente.

En cada reporte podemos disponer de varios niveles de detalle para que cada departamento tenga la información que busca de manera rápida. No es lo mismo lo que busca el director de la compañía que lo que busca el controlador de gestión o la persona que está operando el proceso de previsiones o de aprovisionamiento.

Errores comunes en el BI y cómo evitarlos

Y ya como último punto, es importante evitar ciertos errores comunes.

El primero sería la falta de responsables sobre la calidad del dato. La manera de atajar este problema es fijar una matriz RACI clara.

El segundo es la ausencia de definiciones de datos. Como acción correctora tendríamos la edición de una lista completa de definiciones.

El tercer error sería contar con una baja calidad de los datos. Para corregir este problema, debemos crear conciencia y gobernanza de los datos.

El cuarto error es que no todos compartan el valor que deben tener los datos. Este problema lo atajaríamos con comunicación y formación, comunicando las ventajas de BI y el impacto de datos incorrectos en toda la organización.