Hemos hablado anteriormente de la
Transformación Digital (TD), y es algo que ya está ocurriendo, independientemente que cada empresa tenga en marcha o planificada su estrategia para abordarla o reinventarse, y así adaptarse a esta realidad.
Uno de los temas que queremos recordar respecto a qué implica la TD, es que a partir de una
Identidad Digital, la organización defina su estrategia, diseñe (o rediseñe) sus productos, ofertas y servicios, canales de contacto/atención y sobre todo,
opere con este nuevo enfoque/paradigma que ya es algo habitual para todos en nuestra vida cotidiada. Y con la palabra opere, me refiero al día a día, que
en gran parte son los procesos.
Cuando hablamos de
repensar o definir los procesos, alcanza a todos: los de impacto
directo con el cliente, los procesos
internos de la organización y los que implican un
vínculo con otros agentes externos (socios/proveedores/stakeholders/etc). ¿Por qué? Porque todos, ya no sólo desde un rol de cliente, esperamos que nuestra experiencia con cada organización sea como en nuestra vida fuera del trabajo (poder hacer nuestras actividades en cualquier momento, lugar, desde diversos dispositivos, a través del canal que mejor se adapte a cada situación, e incluso alternando en canales de atención al mismo tiempo (¿Quién no suele buscar desde su celular un producto, mientras ya está siendo atendido en un local para adquirirlo o conocer las ofertas relacionadas? ¿Quién no está con su app de home banking abierta consultando la información mientras habla telefónicamente con un asesor del banco, corroborando en tiempo real lo que le está siendo informado o haciendo otras gestiones en simultáneo?)...
Sumado a ello, la necesidad de respuestas e información tiende o aspira al tiempo real, y
la
colaboración, las facilidades para compartir datos y
la transparencia respecto a la
información se suman a los issues que toda organización debe
resolver.
¿Por dónde empezar?
Como siempre mencionamos,
Analytics habilita la TD y
se le suman dos prácticas (implementadas con ayuda de la tecnología)
que hacen sinergia con Analytics para apalancar y materializar las acciones de Transformación Digital. Se pueden implementar por separado, en diverso orden o en paralelo….pero
se infiere un orden natural, que en caso de ser posible, podría ser el recomendado. A continuación, un resumen de cada una:
- Analytics First (mensaje de IQ4B en otros artículos del blog): un Business Discovery, permite conocer no sólo los resultados de negocio y lo que está pasando y ocurrió, sino también obtener "insights" (hallazgos), tanto del negocio como de los mismos datos, para: definir, medir y confirmar/corregir planes y estrategias a lo largo de todo el ciclo de vida de la organización.
- La Gestión de Datos desde la visión conceptual (cuáles son mis entidades de datos principales, qué actores en la organización son los responsables de su calidad y seguridad, cuál es su ciclo de vida desde la visión de los procesos, qué necesidades de gestión sobre esos datos tiene la organización y de disponibilidad y acceso) y física (resguardo, medidas de seguridad, validaciones, interfaces, permisos y perfiles de acceso, etc), asegura que toda iniciativa de procesos y soluciones digitales sean consistentes. Esto es el Governance y hay componentes de SW para facilitarlo y hacerlo posible.
- Process Mining (PM): son prácticas llevadas a cabo con plataformas específicas que permiten - a partir de las transacciones registradas en los sistemas de la organización - inferir haciendo una especie de ingeniería inversa, los procesos actuales y documentarlos automáticamente. Embarcarse en PM con mejores datos, enriquecería su implementación. Los casos de uso/aplicación de PM son variados, los siguientes son los principales:
- Documentar los procesos desde la operación misma: lo hace directo la solución, ahorrando horas y horas de relevamiento.
- Conocer los procesos “As Is”: saber cómo realmente se está ejecutando un proceso, y si hay más de una variante para el mismo.
- Conocer riesgos y cuellos de botella.
- Controlar o auditar un modelo objetivo contra la situación actual.
- Benchmarking: realizar comparaciones de los procesos de la organización contra mejores prácticas.
- Definir el modelo objetivo de procesos “To Be” y tomar decisiones para ajustar y optimizar los procesos.
Conocer bien los procesos, ayuda no sólo a optimizarlos desde su re diseño, sino detectando oportunidades de automatización. Es aquí cuando entra en juego la última práctica que quiero mencionar:
- RPA (Robotic Process Automation). Hoy en día, hay soluciones que permiten automatizar tareas y procesos, de forma tal que las personas en las organizaciones puedan hacer foco en tareas de innovación, mejora contínua de procesos, productos, servicios y en la experiencia del cliente.
Y entonces, vuelvo a
Analytics (junto con Advanced Analytics y prácticas de IA) que
en una integración continua con PM y RPA, permite:
- Integrar la visión de más de un proceso y profundizar en los datos que ingresan, se procesan y generan / transforman
- Seguir generando hallazgos y brindar la visión cross de todo el negocio y de la organización, y poniendo a disposición los datos para el día a día de cada persona. Para que las conversaciones estén basadas, argumentadas en datos. Y también como soporte al monitoreo y seguimiento desde KPI, OKRs e indicadores que se requieran para el seguimiento de los planes, proyectos, procesos y estrategias definidas y en constante revisión y ajuste.
Por último, no menor,
Data literacy: es un cambio cultural a nivel sociedad y en cada organización. La nueva economía está basada en los datos.
Una cultura analítica requiere Data Literacy: "Habilidad para leer, trabajar, analizar y argumentar/sustentar decisiones con Datos”. En las Tendencias de Gartner y Qlik para BI 2019 mencionaban que: “Data literacy será un indicador clave de gestión (KPI) en las organizaciones” y que “Tener un
alto puntaje de alfabetización en datos también puede convertirse en un
factor en la contratación”. En las tendencias de BI para 2020, ya se habla de:
"The emergence of Data Literacy as a service". IDC suma:
“By 2022, a third of Global 2000 companies will have formal data literacy improvement initiatives in place to drive insights at scale, create sustainable trusted relationships, and counter misinformation.”