Los datos tienen el potencial de transformar una compañía. Pueden hacerla más organizada, más productiva y, en definitiva, más eficiente. Por ello, entre los objetivos de numerosas empresas está el de convertirse en compañías data driven. Es decir, aquellas que dejan atrás la toma de decisiones basada en opiniones o estimaciones para pasar a basarse en algo mucho más sólido: la interpretación de los datos.
Hasta ahora, la recogida, el análisis y el reporting de datos en el sector de la construcción no siempre han recibido la atención que se merecen. Sin embargo, esto es algo que está cambiando a medida que se van conociendo sus ventajas. Cada vez más, las compañías entienden que los datos son fundamentales para analizar el presente y mejorar el futuro.
El reporting de datos es fundamental en esta transformación. Se trata del paso en el que los datos se convierten en información que empleados, directivos y otros agentes involucrados pueden entender fácilmente. El paso en el que dejan de ser solo datos para transformarse en herramientas para tomar las mejores decisiones.
De datos sueltos a información valiosa
Antes, muchas decisiones empresariales se basaban en el “lo digo yo”. La nueva concepción de compañía que conocemos como data driven busca cambiar esta premisa y basarse en la interpretación de datos que indican cuál es la mejor opción posible.
La cantidad de datos que pueden recopilar y organizar las empresas es enorme. Compañías como la mía, centrada en la construcción, hacen lo que podríamos considerar un big data a pequeña escala: utiliza un conjunto de datos grandes, pero a un nivel bastante acotado.
Estos datos provienen de prácticamente cualquier ámbito: analizamos la ejecución de las obras, la actividad del personal, aspectos financieros o todo lo relacionado con la compra de materiales, por ejemplo. En una compañía data driven, nada debe quedarse sin someter al estudio de los datos.
Estos son recopilados y almacenados con herramientas de big data, como por ejemplo data lakes (repositorios de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto que se mantienen allí hasta que sea necesario). Posteriormente, es necesario analizarlos y organizarlos para convertirlos en información útil.
El reporting y las técnicas de estandarización y búsqueda de patrones nos ayudan a organizar estas ideas y hacer catálogos acotados de información que una persona puede entender fácilmente. Dentro de una obra, se pueden reportar muchos aspectos: el nivel de ejecución, el uso de recursos o el cumplimiento de los plazos, por ejemplo.
Tras el análisis, llega la predicción. Y es que esta información ayuda entender qué hace falta y mejorar las acciones empresariales. Da los conocimientos necesarios para cambiar aquello que restó calidad a una ejecución, para optimizar el uso de recursos y para no repetir de nuevo el error que provocó un pequeño retraso en los plazos. Se van tomando decisiones conscientes, basadas en cuestiones objetivas, para ganar en competitividad.
Seguridad, equipos y otros cambios
Dado que el uso de los datos está normalmente relacionado con tomas de decisiones que implican diferentes aspectos, a menudo es difícil identificar casos de éxito en los que en los datos hayan sido el único un motor de cambio. Pero sí podemos señalar que la analítica retrospectiva ha sido fundamental para establecer mejoras en nuestra compañía.
Un buen ejemplo lo tenemos en el análisis de la siniestralidad en nuestras obras, que nos permitió identificar factores que influyen en los accidentes mortales. Constatamos que no es suficiente con lanzar mensajes como “ponte el casco”. Los datos nos han permitido analizar, por ejemplo, si los trabajadores tienen que conducir mucho tiempo para llegar a las obras y, por lo tanto, están más cansados y se despistan durante su jornada laboral. Nos dan la oportunidad de ver más allá y proponer cambios que, hasta ahora, no se habían planteado.
El reporting de datos también se ha usado para mejorar el Global Workforce Planning. El departamento de Recursos Humanos tenía dificultades para saber qué personal tenía en las obras y prever cuántos trabajadores necesitaría para nuevos proyectos. Hace años, el departamento hubiese tomado decisiones basándose en estimaciones o en conclusiones sacadas de experiencias pasadas.
Esta vez, los datos les sirvieron para saber a cuántos trabajadores debían contratar y a qué profesionales de la plantilla podían reubicar para sacar adelante los proyectos nuevos. Además, les dieron información sobre qué perfiles eran los más adecuados. Todo esto resultó fundamental para optimizar el trabajo del departamento de Recursos Humanos.
A estos ejemplos podrían sumarse muchos más. Y es que los datos tienen la capacidad de dar un giro de 180 grados a la forma en que se organiza el trabajo en empresas y organizaciones. En el sector de la construcción, por ejemplo, pueden ayudar a lograr una evolución circular, a ajustar los presupuestos, a mejorar las predicciones y, en definitiva, a optimizar el negocio.
Los datos permiten que empresas como la mía basen sus decisiones en los cimientos más sólidos de todos: aquellos que se apoyan en la objetividad. Gracias a este esfuerzo constante por recopilar, analizar e interpretar los datos, podemos lograr que sean data driven y tomen, así, las decisiones más acertadas.
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