Autor: KMG

16 Mar 2018

Transformación digital analítica: reto y oportunidad para las empresas de hoy

El avance de la tecnología ha hecho que nuestras vidas cambien radicalmente: Tenemos nuevas formas de hacer y ver las cosas, y estos cambios profundos también tienen un impacto en el mundo de los negocios. ¿Cómo las empresas están asumiendo el reto de la transformación digital? ¿Cómo la metodología de KMG puede impulsar este proceso para optimizar el funcionamiento de tu negocio? Éste y otros interrogantes los despejamos en esta entrevista con el CEO de KMG, Diego Machena.

¿Qué cambios están sucediendo en los negocios a partir de la transformación digital?

Cambian fundamentalmente los modelos de negocio de las empresas. Antes, los cambios en los modelos se producían generalmente por el precio y/o la comodidad, hoy se ven disparados por la tecnología. Muchos hábitos de las personas, ya sea para consumir, entretenerse o trabajar están fuertemente influenciados por la tecnología.

¿Qué significa la transformación digital en Analytics?

Tal vez estemos acostumbrados a ver Analytics como un conjunto de herramientas que permiten utilizar datos conocidos para analizarlos desde una nueva perspectiva de negocios para obtener insights. Muchas veces sucede que esos datos no están lo suficientemente ordenados o disponibles y requieren bastante trabajo manual para poder ser utilizados.

El eje de la transformación digital en Analytics consiste en evolucionar de un análisis descriptivo, como el antes mencionado, a un análisis inteligente de toda la información que tiene una compañía apoyándose en tecnologías vinculadas a las ciencias de datos como son las predictivas, prescriptivas, cognitivas y también aquellas que proporcionan inteligencia artificial.

Es importante tener claro que los datos son el combustible de la Transformación Digital. No hay viabilidad para la Ciencia de Datos (Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Predictive Analytics) si existen silos desconectados de esos datos ocultos en centenares de planillas, bases de datos desarmonizadas y otros archivos. En este punto, creo que las empresas tienen mucho espacio de mejora automatizando procesos de manipulación de datos que no son de valor agregado, y por ende tienen un retorno negativo si son hechos manualmente por analistas. Los analistas, en este caso, podrían hacer un aporte destacado a la organización en el análisis y la búsqueda de insights.

¿Cómo ves el futuro de la transformación digital en Argentina?

En general podría decir que la adopción aún es dispar y seguramente más lenta de lo que desearían las empresas tecnológicas. Es importante diferenciar a las empresas que nacen digitales como el Banco Wanap de las empresas que deben repensar su modelo de negocios existente para adoptar la digitalización. Estas últimas empresas, aún están estructurando la gestión del cambio internamente (personas, procesos y estrategia) para abordar esta disrupción de su modelo.

Tanto proveedores tecnológicos como clientes están transitando un proceso de evangelización. Si bien abunda información y propuestas sobre cómo abordar la transformación digital, entiendo que las empresas todavía están asimilando la enorme cantidad de información que hay al respecto y analizando cómo podrían efectivamente abordar este cambio internamente para que no se convierta en una iniciativa frustrada.

¿Cómo asume KMG el reto de la transformación Digital?

La transformación digital no consiste simplemente en comprar la última tecnología disponible para la organización. Es un concepto mucho más amplio vinculado directamente con los objetivos y la cultura organizacional de la compañía, más allá de la compra de software, drones o robots.

Como mencioné anteriormente, vemos dos ejes principales en este tema: trabajar sobre los datos entendiendo su rol de combustible esencial para la transformación y por otro lado integrando tecnologías asociadas a la ciencia de datos para sumarla a las capacidades de la analítica descriptiva existente (dashboards, reportes, etc).

Hemos visto a lo largo de los años, la gran cantidad de iniciativas de origen tecnológico que no han entregado el valor inicial prometido a las empresas. Por ello, nosotros trabajamos en un abordaje integral de esta transformación, pero a través de un roadmap evolutivo que permita obtener resultados tangibles en el corto plazo, con una inversión moderada y un retorno de la inversión concreto.

¿Tu empresa está en plena transformación digital? Podemos ayudarte.

14 Feb 2018
optimización matemática

Newsletter febrero: La clave para optimizar tu negocio está… ¿En una ecuación?

La optimización matemática es la mejor aliada de las organizaciones a la hora de tomar decisiones para resolver problemas de negocio complejos que estén en consonancia con las restricciones del entorno y no impliquen un gasto adicional de recursos. Te decimos todo lo que debes saber para implementar con éxito la optimización a la toma de decisiones de la mano de ILOG® CPLEX® Optimization Studio de IBM en el newsletter de febrero, ¡Encuéntralo aquí!

02 Feb 2018
Optimización matemática

Optimización: transformá tu negocio con la ciencia de los datos

Los tomadores de decisiones de las empresas tienen que hacer concesiones constantes entre los objetivos de negocio y las limitaciones, por lo que su principal reto es encontrar la mejor solución para que los recursos disponibles trabajen al máximo en favor de las metas que tienen que alcanzar; es decir, dar con la decisión óptima. En esta nota, conoceremos cómo la optimización influye en la analítica de negocio.

Optimización: ¿Cómo se aplica en los negocios?

La optimización permite seleccionar el mejor elemento entre un conjunto de elementos disponibles, haciendo cálculos con funciones y siguiendo un criterio previamente establecido.

Los modelos de optimización potencian el análisis de negocio basado en indicadores y tableros, reemplazando la intuición con decisiones basadas en cálculos matemáticos exactos. Permite por ejemplo mejorar la toma de decisiones para la planificación y gestión de operaciones en diversas áreas como: producción, cadenas de suministro, control de inventarios, transporte, ingeniería de control, finanzas, diseño de políticas, etc.  

Con modelos de optimización se pueden encontrar soluciones que la mente humana no hubiese podido encontrar por sí sola, utilizando los recursos disponibles y tomando en cuenta las restricciones del entorno. Esto permite incrementar la eficiencia operativa de las empresas y deriva en incrementos considerables del ROI sin generar gastos adicionales.

Reaccioná a cambios repentinos sin alejarte de los objetivos de negocio

El entorno actual está lleno de incertidumbres y cambios bruscos que desafían la operatividad del negocio, contar con una herramienta de optimización de decisiones permite tomar cualquier problema de negocio y transformarlo en un modelo matemático y resolverlo para obtener la hoja de ruta más favorable para la organización, tomando como base los datos históricos, los objetivos y las restricciones del momento.

IBM ILOG® CPLEX® Optimization Studio

Esta tecnología de optimización probada por más de 25 años de experiencia permite resolver problemas de negocio complejos, que superan las capacidades de las hojas de cálculo y la mente humana.

Proporciona poderosas herramientas de modelado para convertir un problema de negocio en un modelo matemático y resolverlo, obteniendo una solución óptima basada en hechos y cuantificable.

Se adapta a los constantes cambios de negocio gracias a su flexibilidad y rapidez en el desarrollo de modelos según las restricciones y las necesidades de la organización:

El core de ILOG® CPLEX® Optimization Studio ofrece:

  • Soporte para modelos de optimización de todos los tamaños, sin límite de restricciones o variables.
  • Modelado en tiempo real para apoyar los requerimientos de procesos operacionales.
  • Algoritmos de solución múltiple para distintos tipos de modelos que permiten encontrar el algoritmo que se adapte a cualquier escenario de negocio.
  • Diseño de modelos de optimización interactivos que se adaptan a situaciones del mundo real donde los datos y las condiciones de negocio cambian constantemente.

Ofrece al usuario flexibilidad total para el modelado gracias a su lenguaje de programación interactivo, y un entorno de desarrollo integrado con gran variedad de servicios de creación de modelos.

¿Estás listo para llevar la ciencia de los datos a tu organización?

12 Jan 2018

Analytics Lifecycle: Las 5 etapas de la analítica de negocio

La era los datos marcó un punto de inflexión para las empresas: ahora disponen de una enorme cantidad de información de negocio que pueden utilizar para tomar decisiones estratégicas para el logro de objetivos. Sin embargo, los datos sirven de poco si no se cuenta con un concepto claro de las distintas etapas de análisis por las que deben pasar los datos y qué información se extrae en cada una, para poder convertirlos en conocimiento accionable que coincida con los tiempos de negocio. Estas etapas conforman el ciclo de vida de la analítica, o Analytics Lifecycle, y en esta nota te explicamos en qué consiste cada fase.

Las etapas del Analytics Lifecycle

Como mencionamos antes, los datos deberían pasar por distintas etapas de análisis, en las cuales se aplican distintas técnicas de analítica que nos permiten obtener información que abarca distintas aristas del negocio. Estas etapas son:

Análisis descriptivo: ¿Qué pasó?

La primera etapa del Analytics Lifecycle consta del análisis descriptivo, que permite comprender qué pasó y qué está pasando en el negocio actualmente, al procesar los datos en crudo y transformarlos en información que los usuarios puedan comprender y utilizar para comprender la situación en el que se encuentra la empresa y tener un contexto válido sobre el que preparar acciones futuras. Para hacer este análisis las empresas se valen de soluciones de Business Intelligence y minería de datos, y suelen usar Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) propios de cada industria, como frecuencia de eventos, horas trabajadas o costos para comprender el estado de sus operaciones. Es el tipo de análisis más usado por las empresas y el producto final suele presentarse en un reporte o un tablero.

Diagnóstico: ¿Por qué pasó?

La siguiente etapa consiste en tomar la información depurada del reporte de análisis descriptivo y analizarla para descubrir las causas del estado actual de la organización. Las herramientas analíticas de diagnóstico (normalmente los filtros que ya vienen incorporados en las soluciones de BI) les permiten a los analistas profundizar en la información producto del análisis descriptivo y aislar las causas de problemas que se estén presentando en el negocio.

Análisis predictivo: ¿Qué pasará?

Como su nombre lo indica, éste análisis busca predecir qué podría suceder en el futuro, basándose en el análisis de los datos históricos producto del análisis descriptivo, a través de trabajos de simulación y forecasting para ayudar a los tomadores de decisiones a planificar con base en los posibles escenarios que se puedan presentar. El análisis predictivo se caracteriza por el uso de tendencias de datos a lo largo del tiempo y correlaciones para identificar patrones y brindar hipótesis basadas en datos que permiten a las empresas prepararse para todo tipo de realidad: desde situaciones operativas cotidianas hasta complejos escenarios de negocio.

Análisis prescriptivo: ¿Qué deberías hacer?

Si bien el análisis predictivo da una visión clara de los distintos escenarios a los que podría enfrentarse una organización, no da indicios de cuáles serían los pasos a seguir más convenientes para que el desempeño del negocio sea el más eficiente en un contexto determinado.

El análisis predictivo toma la información del negocio y, apoyándose en modelos de optimización matemática, el sistema de reglas de negocio y comparaciones, da una serie de rutas de acción posibles, los posibles resultados de cada ruta, y cuál de estas rutas podría ser la más conveniente para el negocio.  

El análisis prescriptivo optimiza la toma de decisiones complejas y ayuda a los tomadores de decisiones a dar con la solución más adecuada para el logro de los objetivos minimizando riesgos.

Planning: ¿Cuál es el plan?

Ya que procesamos los datos del negocio y se conocen todas las aristas de información que nos pueden dar, tenemos la materia prima para armar un plan de acción sólido y basado en hechos, que será la clave para lograr los objetivos propuestos incrementando la eficacia operativa y mejorando el desempeño de la organización en general. El proceso de Planning puede automatizarse con la ayuda de herramientas que permitan la automatización que se necesita para obtener los mejores resultados de negocio.

Las etapas del Analytics Lifecycle. Fuente: IBM

Importancia del Analytics Lifecycle

El Analytics Lifecycle puede dar un giro de 360° al impacto que tus datos tienen en el desempeño de tu negocio:

  • Máximo aprovechamiento de los datos para la mejora del negocio: siguiendo las etapas del Analytics Lifecycle se puede extraer toda la información que tus datos esconden para tomar decisiones informadas y tratar problemas de complejidad variable, también le da a la organización un margen de maniobra clave para adaptarse a cambios repentinos, manteniendo su competitividad y los plazos del logro de objetivos.
  • Información accionable y confiable: con datos procesados por todas las etapas del Analytics Lifecycle, se obtiene información fiable y lista para una toma de decisiones y planificación que respete los tiempos del negocio.
  • Mejor toma de decisiones: los gerentes pueden tomar decisiones de las que ya tienen una noción previa de sus resultados, dando mayores garantías del logro de los resultados que se necesitan para la mejora del negocio.

¿Estás listo para sacar el máximo provecho a tus datos?

En KMG podemos acompañarte en el proceso de adopción del Analytics Lifecycle, para mayor información, comunicate con nosotros.

22 Nov 2017
grandes volúmenes de datos financieros

El manejo de grandes volúmenes de datos en el sector financiero: problemas y soluciones

La principal materia prima de los departamentos de finanzas de las empresas son los números. Sin una garantía de la calidad y disponibilidad de los datos, tanto la integridad como la efectividad de dicho departamento podrían verse cuestionadas. En este sentido, el desafío más importante del sector es lidiar con una mayor cantidad de números y con la complejidad de las fuentes de datos.

Problemas a resolver

Ahora bien, ¿cuáles son los inconvenientes que pueden presentarse?

  1. En primer lugar, los profesionales deben dedicar mucho tiempo en la recolección, revisión y preparación de grandes volúmenes de datos financieros antes de poder analizarlos y trabajar con ellos. Esto implica repetir tareas mecánicas en vez de aportar sus conocimientos y valores estratégicos por los cuales han sido contratados.
  2. En segundo lugar, muchos ejecutivos senior de finanzas pasan por alto las dificultades del manejo de los datos y no les dan la importancia que se merece. Por ejemplo, el proceso de extracción de los mismos de múltiples fuentes y sistemas para crear reportes es más complejo de lo que ellos podrían imaginarse.
  3. En tercer lugar, la información es compleja y a menudo se carga de manera manual, dado que en una misma organización pueden coexistir sistemas dispersos y heterogéneos.
  4. Además pueden surgir otras necesidades en lo relativo al acceso de datos. Tal es el caso de procesos efectivos para extraer metadata, los permisos de seguridad para que solo las personas apropiadas puedan ver o editar la información y la posibilidad de que los usuarios puedan establecer una conexión entre los datos actuales con los originales.
  5. Muchas compañías han recurrido al menos a algún tipo de automatización para poder enfrentarse a grandes volúmenes de datos financieros. Este es un proceso que involucra programación y encriptación personalizada. Sin embargo, puede ser una carga para mantener y puede fallar cuando deben hacerse actualizaciones o modificaciones en los sistemas. Otras de las desventajas de la automatización es que requiere del equipo de IT, lo cual limita la flexibilidad del departamento de finanzas para adaptarse rápidamente ante distintas condiciones.     

Soluciones

Afortunadamente existen herramientas económicas y productos de software que permiten automatizar el esfuerzo de reunir, de sistemas diversos, grandes volúmenes de datos financieros y transformarlos en utilizables para los profesionales.

Como no todos los productos disponibles se ajustan a las necesidades específicas de cada uno de los departamentos de finanzas, hay que tener en cuenta las siguientes características del producto:

  • Debe poder encargarse de cualquier sistema o almacenamiento de datos.
  • Debe poder satisfacer desde los requerimientos primarios hasta los más complejos, automatizar los movimientos complejos de datos y ofrecer características tales como seguridad, validación, revisión y control de datos.
  • Tiene que estar diseñado para que cualquier profesional del área financiera, sin tener un profundo conocimiento o entrenamiento técnico, pueda utilizarlo sin que se involucre el equipo IT.
  • Debe permitir un manejo automatizado de base de datos.
  • Tiene que poder permitir el acceso a los usuarios desde diferentes dispositivos para que puedan conectarse en cualquier lugar y franja horaria.  
  • Debe cumplir con requerimientos de antifraude y control, tales como registros de auditoría que pueden ser analizados para detectar actividades sospechosas.

Conclusión

Los departamentos de finanzas de las empresas tienen como desafío lidiar con una mayor cantidad de números y con la complejidad de las fuentes de datos. Si bien se detectan problemas en cuanto al acceso y manejo de los datos, afortunadamente existen herramientas económicas y productos de software capaces de solucionarlos.

07 Nov 2017

Newsletter noviembre: El nuevo ebook para ejecutivos financieros que tenés que leer

Al momento de ejecutar los procesos de planeamiento y presupuestación financiera, muchas empresas suelen ser culpables de cometer al menos uno de los 7 pecados capitales que hemos detectado. Es por ello que decidimos compilarlos en un ebook que te ayudará a identificarlos y corregir esos errores que alejan a tu empresa del logro de sus objetivos financieros. Tenemos esto y mucho más en el newsletter de noviembre que podrás encontrar aquí.

03 Nov 2017

Mejorá la generación de información de gestión con herramientas World Class

El proceso de cierre y reporte es clave para saber si un negocio está logrando sus objetivos y tener una base para la toma de decisiones. Sin embargo, muchas empresas manejan y procesan estos datos de forma lenta y engorrosa, lo que ocasiona retrasos en la generación de información para el análisis.

La implementación de una solución World Class que apoye el proceso de cierre y reporte es necesaria para ajustarse a los cambios bruscos del mercado de hoy, y las empresas lo reconocen, pero aún son muchas las que no toman los correctivos necesarios.

En este post te hablaremos de cómo una solución especializada puede ayudarte a sacar el máximo provecho de tu data financiera y mejorar tu proceso de generación de información de gestión.

Los retos en la generación de información de gestión

Cada mes, las organizaciones hacen el proceso de cierre y reporte, y los tomadores de decisiones necesitan de la data depurada que se generó durante la contabilidad , que involucra los totales de ingresos y gastos que se generaron durante del mes, para contar con herramientas de análisis , que involucra transformar los números en información relevante, fácil de leer y poder compararla con los objetivos de negocio.

Los problemas de este proceso comienzan cuando al momento de hacer el cierre y las transformaciones de información necesarias, los miembros del equipo se enfrentan a una gran cantidad de hojas de Excel que deben procesar, con la colaboración de otros departamentos involucrados, lo que resulta en un proceso lento, engorroso y con gran probabilidad de errores. Contradictoriamente, las empresas reconocen que deberían incorporar herramientas que agilicen y optimicen este proceso, pero no lo hacen: de acuerdo a una investigación realizada por la consultora Ventana Research, 58% de las empresas participantes declararon que consideran importante realizar mejoras significativas en el procesamiento de su data financiera; no obstante, solo el 28% de ellas ha realizado cambios en su proceso.

¿Las razones? La consultora concluye en su reporte que las empresas pueden verse intimidadas al momento de integrar un software de analítica financiera por el tiempo que tendrían que invertir en la capacitación de los usuarios, o no ven un beneficio lo suficientemente atractivo como para tomar la decisión de alterar sus procesos actuales. Sin embargo, la importancia que tiene que las empresas tengan un procesamiento de datos contables rápido, preciso y más sencillo para generar la información de gestión es cada día mayor por la necesidad de tomar decisiones informadas rápido para adaptarse a los cambios.

La importancia de la información de gestión para la toma de decisiones

La generación de información de gestión es clave para el logro de objetivos y crecimiento de una empresa: permite a los directivos observar el desempeño financiero de la organización y compararlo con la planificación y el presupuesto, ya sea de forma global o por rubros de gastos, y observar la evolución de estos gastos a lo largo del tiempo. De esta forma las empresas son capaces de controlar desvíos y hacer ajustes presupuestarios acordes a las necesidades del negocio y las exigencias del mercado.

Debido a la repercusión que tiene la generación de información de gestión en el desempeño de una organización, es vital que los datos resultantes de la contabilidad sean procesados de forma rápida y consistente para obtener reportes con información clara que se pueda usar para la toma de decisiones. Y es cuando el uso de una solución World Class juega un papel cada vez más determinante en las organizaciones de hoy.

Las ventajas de una solución World Class para la generación de información de gestión

Incorporar una solución especializada en tu proceso de cierre y reporte significa un cambio radical en la forma cómo procesas tus registros contables y la profundidad de la información que puedes obtener de ellos. Estas son algunas de las ventajas para tu negocio de contar con una solución World Class:

  • Procesar gran cantidad de datos en menos tiempo: procesar la data en planillas Excel puede ser una tarea extenuante y poco efectiva, porque la información resultante suele estar plagada de errores que alteran la calidad del análisis. Las soluciones de KMG basadas en Planning Analytics (ex TM1) permiten el rápido procesamiento de grandes cantidades de datos para acortar el tiempo de reporting y dedicárselo al análisis.
  • Fomentar una dinámica de trabajo colaborativa: como mencionamos arriba, el cierre contable es un proceso que suele involucrar el trabajo de usuarios que trabajan en áreas distintas a contabilidad, y que ejecutarlo sin una solución que unifique la forma de trabajo de todos da como resultado datos de dudosa veracidad. Las soluciones basadas en Planning Analytics (ex TM1) eliminan este riesgo fomentando un entorno altamente colaborativo que estandariza el procesamiento de la data en todas las áreas involucradas.
  • Implementación guiada para usuarios finales: Planning Analytics (ex TM1) es una plataforma pensada para el uso cotidiano de los usuarios finales, es intuitiva y fácil de utilizar, por lo que el tiempo de capacitación es mínimo.

La información de gestión oportuna le da a los decisores de las empresas la guía que necesitan para tomar las mejores decisiones. Mejorar la calidad de este proceso inevitablemente significará la toma de mejores decisiones y el logro de los objetivos propuestos.

¿Qué esperas para mejorar la calidad de tus decisiones?

11 Oct 2017
Rolling forecast

Newsletter octubre: Adaptate a los retos del mercado con Rolling Forecast

Rolling Forecast es el proceso que mantiene la planificación de tu negocio alineada con la situación del mercado y te permite concebir tu negocio como un proceso dinámico que tiene que adaptarse a los cambios del entorno para lograr sus objetivos. Te invitamos a conocer más sobre Rolling Forecast y otras novedades en nuestro newsletter de octubre haciendo click aquí.

29 Sep 2017
Budgeting & Planning

¿Qué deben buscar los CFOs en una solución de Budgeting & Planning?

El proceso de Planificación y presupuesto puede ser engorroso y doloroso para las empresas, y es cuando muchos CFOs se plantean buscar una solución que facilite esta tarea y complemente el trabajo que se hace en Excel. En este post, detallaremos qué deben tomar en consideración los CFOs cuando emprendan la búsqueda de una solución de Budgeting & Planning.

¿Por qué implementar una solución World Class?

Conforme el tamaño de la empresa aumenta, más complicado se hace ejecutar sus procesos financieros críticos en herramientas como Excel, la preferida de muchos profesionales financieros por su facilidad de uso. Sin embargo, las capacidades de Excel son limitadas y se llega a un punto en que es necesario implementar una herramienta que complemente y potencie el trabajo de Budgeting & Planning que se hace en Excel. Es ahí donde entran en juego las soluciones World Class.

Estas son algunas de las ventajas de implementar una solución World Class:

  • Planificación más rápida y confiable: las soluciones World Class permiten planificar en torno a indicadores clave para el negocio (tipo de cambio, inflación, tasas de crecimiento de venta, etc.), lo que da mayor seguridad sobre los resultados esperados, optimiza tu tiempo y recursos, y los de tu equipo.
  • Mayor capacidad de análisis y velocidad de respuesta ante los desafíos del entorno: apoyarse solo en Excel para tu proceso de Budgeting & Planning limita las capacidades de Analytics y toma de decisiones de tu equipo financiero. Una solución World Class consolida toda tu información financiera de forma ágil y permite hacer una comparación entre los datos reales y la planificación para replantear estrategias en función del análisis.
  • Facilita la colaboración de distintas áreas: si tu empresa maneja su data financiera solo por Excel, unificar la información que venga de distintos departamentos puede ser un proceso basado en el envío de muchos correos, lo que lo hace lento y lleno de errores que perjudican la planeación. Las soluciones World Class cuentan con workflows que facilitan la comunicación, el seguimiento y la consolidación automática, permitiendo contar rápidamente con información confiable de la salud financiera de toda la organización.
  • Información consistente y análisis de impacto de decisiones: las soluciones World Class permiten ejecutar ajustes Top-down que permiten hacer simulaciones basadas en información real ingresada previamente (planificación bottom-up), lo que resulta en información consistente y la posibilidad de analizar el impacto de una decisión en las demás variables del negocio.

¿Qué debe incluir una solución de Budgeting & Planning?

Ahora que ya conocés los beneficios de complementar tu presupuestación y planificación financiera en Excel con una solución de Budgeting & Planning World Class, es momento de saber qué características esenciales debe tener para que acompañe y mejore el logro de objetivos de negocio:

  • Rápida implementación: si el objetivo es facilitar tu vida y la de tu equipo, la solución que elijas debe ser de rápida integración y con una necesidad de capacitación mínima para los usuarios finales. Nuestras soluciones de Budgeting & Planning se despliegan en solo 10 semanas, están previamente parametrizadas según las necesidades del negocio y puede ser administrada por el usuario final, sin necesidad de soporte de Sistemas.
  • Inclusión de mejores prácticas: como mencionamos arriba, una de las ventajas de una solución World Class es la posibilidad de planificar y hacer análisis en función de indicadores clave que determinen el logro de objetivos. Nuestras soluciones integran los drivers de tu negocio, lo que te da la oportunidad de ejecutar análisis What-if con múltiples escenarios simultáneamente; además, dan la posibilidad de combinar data real con información planificada (Forecast).
  • Consolidación de la información financiera: buscá una solución que te permita unificar todas las tablas de Excel que usás para el proceso de planificación y presupuestación para poder hacer un análisis profundo y un reporting eficiente, que sea auditable para tomar decisiones clave y efectuar cambios a la velocidad que requiere el negocio.
  • Adaptable a los requerimientos del negocio: una solución World Class debe ofrecer una amplia capacidad de análisis de la información que cubra todos los aspectos de la planeación y presupuestación de tu organización. En KMG, implementamos soluciones que cubren aspectos fundamentales como:
  • Facilidad de implementación de procesos colaborativos: el proceso de Budgeting & Planning involucra datos de las áreas operativas y financieras de una organización, una buena solución facilita la colaboración interdepartamental para recopilar y consolidar data eficientemente. En KMG, implementamos soluciones que contemplan la creación de workflows de aprobación y carga de data descentralizada, con alertas por e-mail para los usuarios involucrados para notificaciones de aprobaciones, rechazos o incumplimiento de fechas límite.

Complementar el proceso de Budgeting & Planning que se realiza en Excel con una solución Ad-hoc es fundamental para el logro de los objetivos de las empresas de hoy: sujetas a los repentinos cambios del entorno y en plena expansión. Una solución World Class es clave para lograr una planificación certera que impulse los logros financieros de tu negocio.

¿Cómo te ayudamos a dar el paso al Budgeting & Planning World Class?

09 Aug 2017

Transformá tus procesos con HR Analytics

En un mundo guiado por los datos, utilizarlos para tomar decisiones informadas que mejoren los procesos de Recursos Humanos es clave para cuidar el activo más importante de toda empresa, a la vez que mejora los resultados de tu negocio.

En esta oportunidad ahondaremos en los procesos de HR Analytics, y en cómo implementarlos en tu empresa puede ayudarte a desarrollar el potencial de toda la organización.

¿Qué es HR Analytics?

HR Analytics (también conocida como Analítica de RRHH) es la aplicación de técnicas de analítica de datos en la información que las organizaciones tienen en sus departamentos de Recursos Humanos para obtener una perspectiva amplia y poder tomar mejores decisiones estratégicas para optimizar sus procesos.

La metodología del HR Analytics correlaciona los datos de negocio y los de su personal para obtener datos clave que revelan el impacto del desempeño de los Recursos Humanos en la organización como un todo, estableciendo las causas de los resultados obtenidos: de esta forma es posible crear estrategias basadas en el funcionamiento de la empresa y las personas que hacen vida en ella.

¿Cómo funciona?

HR Analytics combina grandes cantidades de datos cualitativos y cuantitativos que tengas almacenados en tu departamento de Recursos Humanos y extrae con procesos de minería patrones y relaciones ocultas en 3 niveles:

  • Nivel 1 (Analítica esencial): es el más superficial y el que la mayoría de las empresas puede aplicar. Hace uso de datos descriptivos básicos para dar una mirada más detallada de un aspecto de los RRHH en concreto y responder preguntas como: ¿Cuántas horas laborales han sido facturadas en un mes? o ¿Cuál es la relación de la evaluación de desempeño previa de un empleado respecto a su perfil actual?

 

  • Nivel 2 (Analítica multidimensional): este nivel, además de proporcionar la información obtenida con la analítica básica, combina distintos tipos de datos en el análisis y busca encontrar las causas o los antecedentes de una situación en específico, tomando en cuenta factores que pueden involucrar actividades de la empresa como un todo y sucesos externos a la organización. Algunas de las preguntas que se pueden responder con este análisis son: ¿Cuál es el nivel de nuestra tasa de rotación respecto a la competencia? ¿Qué departamentos son los más satisfechos? ¿Cuáles son los resultados en motivación y desempeño de un área luego de un cambio en el liderazgo?

 

 

  • Nivel 3 (Analítica predictiva): la aplicación de este nivel requiere de datos robustos y de alta calidad y tecnología especializada para procesarlos. Busca usar la información recopilada en RRHH para predecir sucesos futuros, tener una visión de posibles escenarios del comportamiento de la fuerza de trabajo y su potencial impacto en el negocio, de esta forma, se garantiza una capacidad de respuesta adecuada.

 

¿Cómo se implementa?

Para que la aplicación de HR Analytics en tu empresa de los mejores resultados, es necesario pasar por 9 etapas:

 

  • Planificación: involucra fijar expectativas, metas y objetivos, además de conocer las necesidades de la organización. De esta forma se tiene una idea clara de qué solución va a responder mejor a la situación en la que se está trabajando.
  • Definición de métricas y KPIs: en esta etapa se busca determinar qué indicadores van a determinar el desempeño de la solución de HR Analytics que se haya seleccionado.
  • Auditoría: busca evaluar la calidad de la data que el departamento de RRHH posee para detectar brechas que se deban solventar antes de iniciar el análisis.
  • Diseño del proyecto: en esta fase se definen los roles y responsabilidades de los participantes del proyecto y se determinan necesidades adicionales.
  • Diseño de recolección de datos: implica establecer las etapas de recopilación y procesamiento de datos.
  • Recolección de datos: es la etapa en la que se recopilan los datos desde las diversas fuentes disponibles: ya sean digitales, manuales.
  • Análisis de datos: se procesa la data y se obtienen insights en formato de reportes o recomendaciones para las partes involucradas en el proyecto.
  • Reporting: se entregan reportes con información clara y sencilla que darán pie a la toma de decisiones.
  • Evaluación: consta de la evaluación del sistema de recolección-recolección y análisis para determinar si requiere ajustes.

 

¿Qué alcance tiene?

El principal objetivo de HR Analytics es proveer a la organización de información detallada de sus propias operaciones, lo que le da la oportunidad de hacer ajustes que permitan alcanzar los objetivos de negocio de forma más rápida y eficiente.

Por otro lado, la información obtenida permite mejorar la gestión de recursos humanos en todos sus aspectos: desde los procesos de contratación, el desarrollo de plan de carrera de cada empleado, hasta la optimización de la entrega de bonos, ascensos y salarios. Estas tareas normalmente se apoyan demasiado en los instintos y la subjetividad de los miembros del departamento de RRHH, lo que tarde o temprano suele generar conflictos que alteran el funcionamiento del negocio.

Los resultados de HR Analytics en todos sus niveles implica un salto de calidad importante en el desempeño de la empresa: gracias a esta disciplina, los profesionales de Recursos Humanos tienen el input necesario para tomar decisiones fundamentales sobre el talento de la empresa, incrementando su competitividad.

Nuestras soluciones HR Analytics

En KMG apoyamos la aplicaciones de HR Analytics en tu negocio a través de IBM Watson, que permite un análisis Ad Hoc de la data recopilada según tus requerimientos y necesidades. Además, permite la elaboración de reportes detallados con recomendaciones y puntos clave para la toma de decisiones en puntos estratégicos de la gestión del talento y mejorar el rendimiento de la organización desde sus procesos más esenciales con el poder de la analítica predictiva.

¿No crees que es el momento de dar un salto y descubrir todo lo que HR Analytics puede hacer por tu organización?