Los datos, el nuevo petróleo

Por: Esther Vázquez, Especialista en Gestión de Empresas Alimentarias: Calidad Alimentaria y Eficiencia Operacional. Directora de EV Consultoría Alimentaria (España).

Fotos: Tiger Lily (Pexels)

A estas alturas muchos ya habrán escuchado hablar del poder del dato, de hecho, se dice que el dato es el nuevo petróleo o que los datos son el activo más importante de la economía mundial. Aunque este adjetivo ya se le acuñó hace años, es ahora, en plena época de la Industria 4.0, y en concreto en gran parte debido a la tecnología de Big Data, cuando ha tomado más relevancia.

Los datos siempre han estado ahí, datos sobre el funcionamiento de la empresa, sobre procesos, sobre asuntos cotidianos de la vida. Desde siempre los hemos usado para tomar decisiones. Por ejemplo, recopilamos datos de precios y características de un producto antes de hacer una compra o bien recopilamos datos financieros y contables de una empresa para hacer un diagnóstico económico financiero. Ambos ejemplos tienen en común que la cantidad de datos que se manejan son relativamente pequeños y se procesan de manera fácil.

Se dice que el dato es el nuevo petróleo o que los datos son el activo más importante de la economía mundial.

¿Cómo ha llegado el dato a convertirse en el nuevo petróleo?

Como acabamos de ver, la ciencia de recopilar datos y analizarlos no es nueva. Si nos vamos al área de la economía, es habitual utilizar los datos en forma de indicadores como pueden ser la media, la mediana, la correlación o la varianza. Y esto lo podemos hacer con programas de hoja de cálculo sencillos.

Si nos vamos a un nivel más avanzado de análisis tenemos los programas de funciones estadísticas. La metodología Six Sigma es un ejemplo del tratamiento estadístico de datos para la mejora de los procesos a través de analizar datos sobre los mismos.

Y de ahí llegamos a la tecnología Big Data que podría decirse que se trata de un gran desarrollo de lo anterior, y además caracterizado por la capacidad de procesar una enorme cantidad de datos y a una velocidad muy grande. Un ejemplo de uso de gran capacidad de datos para controlar un proceso de manera continua son los gráficos de control que ya se hacían con la metodología Six Sigma y que actualmente, con el apoyo del uso de sensores, se convierte en una tecnología de gran valor.

Manejo del dato para la reducción de costos en las empresas alimentarias

Aplicada al mundo de la empresa, esta ciencia de recogida y procesamiento de datos tiene diversos usos como pueden ser el realizar un diagnóstico de un problema, tomar decisiones basadas en datos y reducir costos operativos. En muchos casos, su uso para tomar decisiones acertadas está muy ligado a su uso para reducir costos.

¿De dónde se pueden reducir costes? Se pueden recoger datos de cualquier área de la empresa, por lo tanto podemos decir que en cualquier área se puede hacer un análisis de los mismos y, en base a ello, tomar decisiones encaminadas a reducir costos en cualquier sector de la empresa.

Aplicaciones

Centrándonos en la aplicación del dato con la finalidad de reducir costos y gastos en las empresas alimentarias, vamos a poner algunos ejemplos que pueden ayudar a entender por qué el dato tiene tanto valor.

• El Dato y la Estrategia Empresarial

El análisis de datos nos pude ayudar a definir la estrategia empresarial. Por ejemplo, tomando datos del consumidor una empresa puede conocer más acerca de cómo se consume su producto, dónde, cuándo, etc., y así enfocar su estrategia hacia un colectivo de personas, por unos determinados canales de venta, hacia unos países concretos, entre otros. Con ello se reduce el gasto de “equivocarse” por el simple hecho de tomar decisiones acertadas a la primera.

• El Dato y el área Productiva

Recopilar datos tanto sobre el producto, sobre el funcionamiento de las máquinas o sobre los procesos nos puede dar idea de las desviaciones de parámetros de fabricación y de las distintas causas por la cuales se producen. El análisis de esos datos nos ayudará a saber si la causa es por mal ajuste de las máquinas o por la falta de mantenimiento de las mismas, por las personas u otras razones. También podemos recopilar datos sobre parámetros del ambiente de fabricación, por ejemplo desde el punto de vista de temperatura como de condiciones microbiológicas del ambiente. Una posible aplicación en este sentido sería la de recoger datos sobre las temperaturas de las cámaras de frío y someterlos a gráficos de control de manera que nos podamos adelantar a detectar un posible fallo. Otro uso es recopilar datos de los productos defectuosos que se fabrican. Con ello podremos conocer el porcentaje de productos defectuosos fabricados, las causas que los producen y empezar a plantear mejoras para solucionar este problema que es claramente un gasto para la empresa.

las consideraciones a tener en cuenta para obtener información valiosa y veraz a través de los datos tienen que ver con el trabajo previo

En las tareas de inspección también se pueden reducir costos. Podemos recopilar, por ejemplo, datos de las inspecciones de materia prima o de las inspecciones que se hacen al producto final. Tras un análisis se puede llegar a concluir cambiar estas inspecciones en forma, frecuencia y alcance de manera que se garanticen igualmente la seguridad alimentaria y la calidad del producto, pero que el gasto en inspección sea menor ya que se trata de un gasto que no aporta valor en sí mismo. Al mismo tiempo, al analizar las inspecciones de las recepciones de materia prima también podemos evaluar el comportamiento de nuestros proveedores y así tomar decisiones de mejora respecto a los mismos, bien cambiando de proveedor o renegociando las condiciones de entrega de los productos

A nivel de tareas de fabricación podemos recopilar datos respecto a la realización de una tarea. Esto me ayudará, entre otras cosas, a identificar errores en el diseño de la línea de producción, planificar la producción de manera eficiente e identificar la mejor forma de realizar una tarea determinada. Incluso en procesos ajenos a la fabricación como pueden ser el de limpieza y desinfección de una empresa alimentaria, nos podemos apoyar en el dato para reducir gastos. Analizando distintos datos podremos plantear mejoras que redundarán en una disminución del gasto en este concepto.

• El Dato y el área de Venta

Podemos recoger datos sobre ventas, stocks y sobre comportamientos del consumidor, por ejemplo. Procesando estos datos la empresa puede adaptar mejor el inventario y no incurrir en sobrecostos derivados de tener un inventario excesivo. Por otro lado, conociendo el comportamiento del consumidor la empresa puede elaborar campañas de marketing mejor dirigidas con lo que la eficiencia de las campañas aumenta y, por lo tanto, el gasto en marketing o publicidad disminuye. En el área de ventas es muy importante la correcta atención a las incidencias y reclamos de los clientes. En esto también nos pude ayudar el procesamiento de datos para poder corregir el problema o dar la mejor respuesta. Gestionando bien esta área de la empresa, más que reducir costos, podemos evitar el perder un cliente.

• El Dato y el área Administrativa

En el área administrativa también se pueden realizar mejoras a raíz de recoger datos y procesarlos. Por ejemplo, se pueden medir los tiempos que dedican las personas a realizar distintas tareas como atender llamadas, rellenar formularios, buscar cierta información, entre otras. Tras un análisis podemos conocer los factores que influyen en esos tiempos y así podremos implantar mejoras de manera que las tareas administrativas se hagan de una manera más eficiente.

• El Dato y el área de Innovación

Si estoy innovando un producto con una nueva fórmula y el resultado final no es satisfactorio en algún parámetro (textura, sabor, consistencia, por ejemplo), podemos recopilar datos y analizarlos para ver qué variable puede estar influyendo de forma significativa. Una vez que lo conocemos podemos encontrar la solución más rápidamente. De nuevo, el ahorro de gastos está, en gran parte, en el menor tiempo invertido.

Consideraciones importantes a la hora de procesar datos

Aunque pudiese parecer de perogrullo lo que voy a decir a continuación,  muchos conocemos de experiencias en empresas en las que, tras haber invertido mucho tiempo y dinero haciendo pruebas y ensayos, llegaron a la conclusión de que se hubieran ahorrado dinero y tiempo si se hubiesen hecho bien las cosas desde el principio.

Realmente, las consideraciones a tener en cuenta para obtener información valiosa y veraz a través de los datos tienen que ver con el trabajo previo que se debería hacer antes de abordar un proyecto de mejora o de reducción de costos. En términos generales, las consideraciones importantes a tener en cuenta son:

• A. Pensar qué es lo que quiero conseguir, qué información quiero tener. El no hacerlo así sería el caso de esa empresa que se pone a recoger un montón de datos, de naturaleza muy variada, sin criterio y sin saber muy bien para qué y que finalmente acaba concluyendo que con unos pocos datos bien recogidos y bien procesados obtenía la información que estaba buscando Esta forma de actuar responde al dicho de “empezar la casa por el tejado”, lo cual suele conllevar a gastos innecesarios.
• B. Pensar en qué datos vamos a recoger. 
• C. Pensar en cómo se van a recoger esos datos. No hacer esto puede suponer muchos dolores de cabeza y mucho gasto innecesario. Aquí aplica muy bien el dicho muy utilizado en el mundo informático: “si pones basura, obtendrás basura”. Es decir, si cargas datos erróneos obtendrás información errónea. Para entender esto, un ejemplo sencillo dentro de la empresa alimentaria puede ser la recogida de muestras. Si lo hacemos de manera incorrecta (tanto de superficies, como de alimentos, como del aire) podemos tener resultados que no son reales y estaremos tomando decisiones erróneas que pueden significar enormes gastos. 
• D. Pensar en la cantidad de datos que puedo necesitar para obtener una información veraz.

En resumen 

El dato por sí mismo no tiene ningún valor si no se recoge correctamente y si no se hace un procesamiento correcto del mismo. Sin embargo, si el dato se recoge correctamente y se procesa eficazmente, se merece ser considerado como el nuevo petróleo.

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