Escuchar¿Cuánto tiempo tarda su empresa para generar un informe sobre las ventas de un producto, los resultados de un punto de venta o los ingresos que se producen por una campaña de mercadeo digital? ¿Están a la mano o tarda una y hasta dos semanas?
Es probable que tarde varios días, si no es que semanas. En parte por la falta de integración de los sistemas, que están instalados y operan como silos o islas. En parte porque los datos son masivos, están dispersos en diferentes canales, no tienen una estructura unificada y la evidencia se encuentren en formatos dispares: fotos, actas, formularios, reportes, correos electrónicos, carpetas o aplicaciones de mensajería.
Todo eso incrementa el riesgo de pérdida de información, inconsistencias y demoras en la toma de decisiones. “La falta de integración hace que los equipos inviertan horas valiosas consolidando datos manualmente, con un alto costo operativo y poca visibilidad en tiempo real. Esta situación afecta tanto la eficiencia como la capacidad de demostrar trazabilidad ante auditorías, entes reguladores o financiadores de proyectos”, dijo Yeudy Molina, CEO de StartX Consulting, una firma que comercializa su solución en la nube CaptuData de gestión de datos.
Molina señaló que más de 20 entidades públicas, privadas y organismos internacionales usan esta plataforma en 14 países de Latinoamérica en áreas de infraestructura vial, fiscalización de establecimientos farmacéuticos, supervisión de programas de agua y saneamiento, monitoreo de vivienda social, gestión de proyectos sociales en zonas rurales y seguimiento de parques inclusivos y proyectos de bionegocios, entre otros.
En general, los problemas de información también tienen que ver con errores en la segmentación y en las campañas de mercadeo, fugas en el embudo de ventas y pérdida de oportunidades comerciales, aumento de costos operativos por corrección de errores, reprocesamiento de información, pérdida de clientes por mala experiencia, errores en la atención, multas, sanciones por incumplimiento normativo y desperdicio de tiempo, pues los empleados pueden perder hasta un 27% de su tiempo resolviendo problemas de datos.
Las empresas pueden perder entre un 15% y un 30% de sus ingresos anuales debido a la mala calidad o gestión de los datos. Gartner indica que el impacto financiero promedio de la mala calidad de los datos asciende hasta $15 millones en una firma.
Procesos digitalizados
Cuando los datos se capturan de manera incompleta o dispersa —por ejemplo, con formatos manuales, fotos en celulares sin control o reportes que tardan semanas— las decisiones son tardías o basadas en información desactualizada, hay una mayor exposición a riesgos operativos o legales por falta de trazabilidad y costos ocultos debido a reprocesos, visitas duplicadas o auditorías que no encuentran evidencia confiable.
La presión regulatoria, las expectativas de transparencia y la velocidad con la que evolucionan los mercados hacen indispensable que las empresas cuenten con datos confiables, georreferenciados y actualizados en tiempo real.
Las empresas no pueden perder de vista las mayores exigencias actuales de transparencia, trazabilidad y eficiencia tanto desde la ciudadanía como los reguladores y los financiadores. En el mercado existen opciones para automatizar y gestionar datos desde hace décadas, como las de IBM, AWS y Oracle, cada una respondiendo a diferentes estados de evolución en el manejo de la información y la tecnología.
El Colegio de Farmacéuticos de Costa Rica implementó la solución de StartX para digitalizar los procesos de captura y gestión de datos requeridos en sus funciones de supervisión de establecimientos farmacéuticos y subsanar los puntos críticos que presentaban.
La plataforma les permitió digitalizar el proceso, reducir el uso de papel y la entrega rápida de informes mediante correo electrónico. Asimismo, facilitó la creación de formularios digitales ajustables, permitiendo la verificación de cada ítem con evidencia multimedia (fotos, videos, audio y texto), la sincronización automática de datos en la nube y la visualización en tiempo real.
“Incorporar el factor tecnológico ha sido bien aceptado por los usuarios y nos ha permitido ser más eficientes. Los colegiados ahora tienen sus informes de forma rápida y el proceso es más claro y preciso”, indicó Tamara Mora, fiscal adjunta del Colegio, según el resumen del caso de éxito publicado.
LEA MÁS: El lado oculto de la ciencia de datos
LEA MÁS: ¿Es buena idea iniciar un negocio cuando la situación económica es difícil? En StartX lo hicieron
La mejora en la gestión de los datos va más allá de digitalizar documentos y más bien depende de diseñar procesos más inteligentes, simples, auditables y digitalizados. ¿Cómo hacerlo?
1. Revise cada etapa del flujo de información: cómo se recogen los datos, quién los valida, dónde se almacenan y cómo se utilizan, considerando además las aplicaciones y dispositivos de Internet de las cosas (IoT), incluyendo sensores, máquinas y equipos.
2. Unificar la captura: pasar de formatos dispersos (papel, hojas de cálculo, correos) a plataformas centralizadas que registren datos directamente en campo, idealmente con evidencia multimedia y georreferenciación.
3. Automatizar la validación y el procesamiento: incorporar reglas de negocio que verifiquen consistencia en tiempo real y generen reportes automáticos que reduzcan los errores humanos.
4. Asegure la integridad y trazabilidad: contar con historiales de cambios, usuarios responsables y evidencias que permitan auditar la información en cualquier momento.
5. Integre y sincronice las diferentes plataformas: utilice soluciones de captura y procesamiento automático de datos con los sistemas gerenciales tipo Enterprise Resource Planning (ERP), los sistemas financieros y las plataformas de planificación institucional. La automatización permite reducir los ciclos de generación de informes de supervisión de hasta 20 días a tan solo 2 días máximo.
6. Otorgue capacidades de inteligencia analítica: para que los datos recolectados se transformen en información accionable mediante paneles, indicadores y visualizaciones adaptadas.
7. Utilice interfaz intuitiva: la experiencia de usuario es un factor crítico para la adopción y uso intensivo de los datos, por lo que las herramientas deben ser modulares y adaptables a los procesos y presentar la información según el perfil de usuario (operativo, técnico o ejecutivo).
8. Prepárese para la IA: la calidad y confiabilidad de las información es clave para aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial (IA), para que no genere errores en particular, en la predicción de comportamientos y prioridades de intervención.
9. Defina límites, protección y la ética del uso de datos: la empresa debe tener claro cuáles datos puede capturar, cómo almacenarlos, con qué propósito procesarlos y cómo asegurar la privacidad de los clientes y la seguridad de la información.
