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Creando Negocio mediante la explotación de datos en activos/procesos industriales


Bienvenido/a,

No te voy a mentir, esto es un blog técnico, aunque no trata sobre tecnologías específicas. Expongo la motivación que hay detrás del diseño de cada sistema, y sus resultados. No voy a darte una explicación técnica de cada tecnología que diseño o utilizo. No vamos a "ver las tripas".

En estos últimos doce años, en los que he ejercido de gerente, he podido ver cómo la explotación inteligente de datos mejora de forma notable los resultados en diferentes ámbitos de la empresa. En este blog comparto esas experiencias, explicadas de forma resumida pero clara.

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En la mayoría de posts verás que incluyo una ficha que encabeza la lectura, y que ofrece una visión instantánea de lo que encontrarás si decides continuar. La mayoría de artículos los podrás leer en 3-4 minutos de tu tiempo.

Busco ofrecer un formato de micro-posts que giren en torno a la búsqueda de valor añadido buceando en datos crudos. Y siempre orientados a la divulgación de las experiencias que he vivido en esta obsesión que tengo por aplicar tecnología, a veces sencilla pero suficiente, en cada ámbito de la empresa.

Espero que lo disfrutes tanto como yo.

- Fernando Sáenz -

Ingeniería de Datos

01/07/20 gestión no hay comentarios # , , , , ,

Error 2/5: Una mala estrategia de análisis de datos te puede impedir rentabilizar tu inversión (parte 3)

La semana pasada estuvimos analizando la relación que existe entre el Analista y el Experto del Dominio dentro de la serie de artículos «del 4.0 al 4.1» en la que estamos revisando los 5 errores más comunes que impiden a muchos proyectos rentabilizar la inversión en digitalización.

Vimos que existía un riesgo muy claro en este proceso. El Experto del Dominio puede percibir un proyecto de Transformación Digital como una amenaza hacia su trabajo, algo que hay que evitar de forma muy temprana creando relaciones de trabajo conjunto. El Experto debe participar activamente en el proyecto, impulsarlo, e incluso sentirse identificado con él. Esta semana vamos a pasar a un aspecto más práctico, diseñando las bases para crear un lenguaje común compartido por Analistas y Expertos.

¿Cómo logramos involucrar al Experto en los trabajos de análisis de datos?

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18/06/20 gestión no hay comentarios # , , , , ,

Error 2/5: Una mala estrategia de análisis de datos te puede impedir rentabilizar tu inversión (parte 2)

Continuamos dentro de la serie de artículos «del 4.0 al 4.1» con el segundo error más común que impide a muchos proyectos rentabilizar la inversión en digitalización. La semana pasada vimos por qué era importante respetar la especificidad de cada sector y evitar la indefinición al tener que diseñar una estrategia de análisis de datos.

Esta semana nos centraremos en entender la relación entre el Analista y el Experto del Dominio, una relación que resulta vital para que los proyectos de análisis de datos puedan llegar a buen puerto.

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11/06/20 gestión no hay comentarios # , , , ,

Error 2/5: Una mala estrategia de análisis de datos te puede impedir rentabilizar tu inversión (parte 1)

A estas alturas son muchas las empresas que han iniciado procesos de transformación digital, o están en proceso de hacerlo. Es probable que ya tengas a tu disposición diferentes datos de tu producción, tu proceso, o de las máquinas que comercializas, y estés intentando obtener un valor a través del estudio de los mismos. A estas alturas ya sabrás que necesitas hacer un análisis de datos efectivo que te permita llegar a los objetivos planteados. Por eso, en este nuevo artículo voy a tratar los puntos que considero más relevantes a la hora de acometer un proyecto de análisis de datos.

Recordemos que en el artículo “Por qué no todas las plataformas pueden habilitar tu negocio digital” ya traté la importancia estratégica de la elección de tecnologías, en esta ocasión me centraré en la ejecución del proyecto de análisis. El objetivo de este artículo no es tratar de forma exhaustiva todos los pasos que conforman un proyecto de este tipo, sino mencionar aquellos puntos que muchas veces se dan por hechos, o que incluso se ignoran, pero que pueden hacer que un proyecto sea exitoso o no. Además, voy a ser muy específico y me voy a centrar en los proyectos de análisis de datos en entornos industriales,  ya que ese es mi ámbito de conocimiento.

Pues bien ¿cuáles son esas 6 claves?

  1. Respetar la especificidad de cada sector
  2. Evitar la indefinición; es nuestra enemiga
  3. Entender la relación entre el Analista y el Experto del Dominio
  4. Crear un lenguaje común y alinear objetivos
  5. Identificar oportunidades (descubrimiento)
  6. Lograr las mejoras (optimización)

Veamos pues, punto por punto, cuáles son los aspectos a los que tenemos que prestar especial atención, y cuáles son los errores que se deben evitar:

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