Cinco tecnologías para mejorar la planificación de negocio

El panorama empresarial, cada vez más competitivo, exigía a las organizaciones recurrir a tecnologías nuevas y más sofisticadas para optimizar tareas como la planificación, la elaboración de presupuestos, el forecasting y la generación del reporting. En la actualidad, con la COVID-19 y sus consecuencias sociales y económicas, ha elevado la presión, haciendo que las actualizaciones tecnológicas pasen de ser algo útil a algo imprescindible. Incluso que la propia supervivencia de compañías pueda depender de ello.

Los profundos y precipitados cambios del entorno, disparados por las alteraciones relacionadas con la COVID-19, han aumentado la necesidad de que los equipos de planificación y análisis (BP&A) -así como los equipos tradicionales de planificación y análisis financiero- sean más rápidos, flexibles y ágiles para responder en tiempo y forma a las condiciones cambiantes del entorno. Y es en este punto la implantación tecnologías avanzadas y sofisticadas permite anticipar los cambios en los business drivers, modificar los objetivos estratégicos y proporcionar una mejor información a la Alta Dirección.

Ofrecer análisis y conocimientos prácticos

La tecnología emergente y las soluciones de Data Analytics (D&A) permiten a los equipos de BP&A analizar conjuntos enormes de datos de manera más eficiente y rápida que antes. Como resultado, los analistas pueden mejorar y acelerar la velocidad de ejecución de las operaciones diarias de sus organizaciones, crear previsiones más precisas a pesar de las incertidumbres que rodean al mercado actual y proporcionar un medio más eficaz para transmitir esa información al resto de la organización.

El panorama tecnológico actual presenta cada vez más capacidades de análisis predictivo, respaldadas por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Al mismo tiempo, incorpora herramientas innovadoras de visualización que crean gráficos interactivos, fáciles de usar y comprender para ayudar a los equipos de finanzas y a los profesionales no financieros en el   entendimiento de los datos. El último objetivo, más que nunca, consiste en tomar decisiones en tiempo real basadas en datos actualizados de forma continua.

Ya no basta con que los equipos de BP&A se limiten a recopilar datos. La Alta Dirección requiere que proporcionen información que pueda ser utilizada para tomar decisiones en función de los cambios del entorno. Estas capacidades avanzadas de D&A permiten influir en toda la empresa aprovechando los datos de forma diferente, integrando los datos internos e históricos con las señales externas y presentando puntos de vista innovadores que puedan convertirse en oportunidades potenciales.

¿Disponen tus equipos de planificación y análisis de las mejores herramientas?

Cinco pilares de las tecnologías BP&A

Existe un amplio conjunto de tecnologías y plataformas que los equipos de BP&A pueden utilizar para mejorar la planificación dinámica y el análisis en toda su organización. A continuación, recopilamos los pilares, objetivos y utilidades que permiten las herramientas que están impulsando la mejora de la planificación de negocio en estos tiempos complejos:

  1. Almacenamiento e ingesta de datos

Estas plataformas constituyen la base de cualquier estrategia de datos empresarial. De hecho, el uso de múltiples tecnologías de almacenamiento e ingesta de datos ha desplazado a los tradicionales datawarehouses.

El principal cambio reside en que estas tecnologías y sus capacidades ampliadas permiten recuperar, extraer, transformar y trabajar con estructuras y datos no estructurados.  El equipo de analistas es entonces capaz de consolidar estos datos y presentarlos de forma innovadora, coherente y comprensible. Se trata de una consideración crítica, ya que la COVID-19 ha revolucionado muchas tendencias históricas, con lo cual la capacidad de acceder a los datos más actualizados nunca ha sido tan importante.

  1. La nube

La nube es otro facilitador digital fundamental de una organización. Una plataforma en la nube puede crecer y evolucionar con el negocio y proporcionar acceso a capacidades de última generación.  Además, la tecnología en la nube facilita el acceso de los usuarios a los datos, una capacidad cada vez más importante ya que cada vez hay más personas que trabajan de forma remota como consecuencia.

Además, la nube permite que una empresa disponga de datos uniformes y coherentes mediante la integración de los procesos y aplicaciones empresariales y la integración y disponibilidad de los datos, al tiempo que se reduce el gasto en IT.

  1. Análisis predictivo

Este tipo de tecnología analiza grandes volúmenes de datos, tanto internos como externos, que previamente eran inmanejables, para identificar las tendencias y los business drivers que tienen relación con los objetivos de la organización. Proporciona una visión innovadora a través de técnicas avanzadas de modelización estadística, permite un nivel mucho más alto de transparencia en torno a los business drivers, y produce resultados de forma rápida y rentable.

Los análisis predictivos se basan en datos de alta calidad y emplean la IA y el aprendizaje automático para producir pronósticos precisos. Se trata de una tecnología crítica a la luz de los rápidos cambios demográficos y de los mercados, estimulados por la COVID- 19.

Tradicionalmente, las empresas tenían ciclos estacionales, pero ese no es el caso en la actualidad. El análisis predictivo puede ayudar a su organización a mantener el rumbo de lo que probablemente sea una montaña rusa en el próximo año o incluso los próximos tres a cinco años.

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  1. RPA

La automatización de procesos (RPA) es la forma más básica de trabajo digital. Los robots -que eventualmente serán programas de software- realizan tareas programadas y repetitivas, como empaquetar informes y enviarlos a los usuarios.

Los equipos de BP&A avanzados pueden aumentar las capacidades de aprendizaje automático de RPA añadiendo nuevos datos y combinándolos con una plataforma de previsión basada en el análisis predictivo. Esto puede eliminar el sesgo en el proceso de recopilación e introducción de datos, y también facilita las capacidades para acceder y procesar la información a la velocidad del rayo.

  1. Visualización de datos

En los últimos años se han producido increíbles avances en este ámbito. La tecnología de visualización de datos permite a los equipos de Control de Gestión alejarse de las hojas de cálculo estáticas y dirigirse a aplicaciones que presentan los mismos datos de forma dinámica y fácil de usar.

Esto puede ayudar a detectar más fácilmente patrones, análisis de tendencias, valores atípicos, etc. Además, los elementos visuales mejoran en gran medida la capacidad para justificar análisis, ideas y recomendaciones ante la Alta Dirección y otras unidades de negocio.

Por último, esta tecnología permite que las personas puedan acceder a la información de forma más visual, con informes fáciles de entender y de usar, desde sus ordenadores portátiles, de sobremesa, aplicaciones móviles u otros dispositivos, y, además, es compatible con las capacidades de autoservicio.

Próximos pasos: Poner en marcha un plan tecnológico basado en pilotos

Aunque no existe una solución única, el premio por acertar puede ser importante. Para ello, el primer paso consiste en elaborar una hoja de ruta tecnológica alineada con la estrategia, la visión y los objetivos de la organización.

La atención no debe centrarse únicamente en la mejora de la recopilación de datos, también debe ponerse el foco en la mejora del análisis, del cálculo de previsiones de lo que está por venir, y lo más relevante: qué hacer al respecto.

Por último, debemos tener en cuenta que no se puede hacer una transformación tecnológica de una sola vez; se debe hacer poco a poco. De hecho, lo deseable es actualizar la tecnología mediante programas piloto que den credibilidad e impulso para abordar un proceso de transformación más potente.

En este sentido, recomendamos iniciar la actualización tecnológica centrando el esfuerzo en un objetivo que parezca alcanzable y que pueda lograrse en cuestión de semanas o de unos pocos meses, no de años. Por ejemplo, a través de una inversión en un programa piloto de análisis predictivo o de visualización de datos en una unidad de negocio discreta.

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