Las pruebas son contundentes. Sin datos fiables, la previsión no es sólo una pérdida de tiempo, sino que también es potencialmente perjudicial para los negocios. La calidad de datos es crucial para el éxito de una iniciativa de analítica avanzada, mucho más cuando se trata de hacer predicciones y pronósticos que comprometerán el futuro de la organización. Data quality marca la diferencia entre unas empresas, líderes, y otras, aún en el camino.
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El escenario: la importancia de la calidad de datos
El fracaso de las predicciones resulta particularmente doloroso, cuando sucede, dada la necesidad de forecasting, en constante aumento. El dinamismo de los mercados actuales implica:
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Ciclos de producción reducidos.
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Vida útil de un producto considerablemente más corta.
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Globalización de la competencia.
Para poder hacer frente a estas circunstancias, los negocios necesitan apoyarse en información consistente, asegurando la calidad de datos, para poder garantizar:
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La flexibilidad de la empresa y su capacidad de adaptación al cambio.
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Su visión de futuro, imprescindible para sobrevivir.
La madurez de las organizaciones, los avances tecnológicos y la sofisticación de las herramientas permiten experimentar capacidades de forecasting realmente excepcionales. Mediciones más precisas y una mejor integración se traducen en capacidades de planificación renovadas, con un elevado componente estratégico.
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Mucho más que la calidad de los datos
El rendimiento de negocio de éxito está estrechamente ligado a la aplicación de mejores prácticas en el pronóstico, lo que implica la observación de los principios de calidad de datos. Sólo así se puede responder a las transformaciones, ser proactivo, gestionar el riesgo y reconocer las oportunidades.
Pero, cuando las previsiones no cuentan con el respaldo de un escenario donde la calidad de datos está asegurada, implementar el cambio puede ser peligroso. Herramientas y técnicas por sí solas no bastan para garantizar el éxito en una iniciativa empresarial. Hacen falta otros elementos, que pueden reducirse a tres fundamentales:
1. Fin: todo pronóstico ha de responder a una necesidad. Las previsiones deben motivarse en un argumento, un motivo, que justifique el esfuerzo que se invierte en obtener información de futuro para facilitar la toma de decisiones empresariales específicas.
2. Datos: las decisiones de negocio se tienen que poder apoyar en información de calidad, sólo así se estará en disposición de adquirir conocimiento. Para ello hay que contar con datos precisos, relevantes y consistentes; registrados, adquiridos y mantenidos de la manera adecuada.
3. Visión: se materializa en el compromiso de la gestión del negocio de forma prospectiva. En una forma de plantearse la evolución de la organización como resultado del afianzamiento del proceso de previsión y el uso consistente de los métodos de pronóstico como elemento clave para la toma de decisiones estratégicas.
La diferencia entre los líderes y los que no llegan a ese nivel, son estos elementos. Quienes ostentan una buena capacidad de pronóstico y en las mejores condiciones de fiabilidad y alineación no llegan a la cuarta parte de las empresas que aplican técnicas de analítica predictiva. El punto de inflexión lo marca el nivel de calidad de datos, elemento que determina el nivel de eficacia que puede alcanzar el pronóstico.
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