El mundo moderno genera cada día más datos, y a medida que las personas y las empresas recopilan grandes cantidades de estos datos en sistemas de producción, sitios web, teléfonos inteligentes, hogares inteligentes y dispositivos del Internet de las cosas (IoT), garantizar la fiabilidad de los datos se convierte en un reto cada vez mayor. Los datos de calidad son el corazón de cualquier negocio, pero los datos de mala calidad pueden acarrear consecuencias negativas.
Una pregunta que todos debemos hacernos es: ¿con qué eficacia se utilizan los datos en nuestra empresa? ¿Hay alguna forma de evaluarlo?
En la industria avícola, el índice de conversión alimenticia (IC) se utiliza como criterio universal para evaluar la eficacia con la que el pienso se transforma en peso vivo del ave. A veces, las aves pueden comer mucho pienso pero no crecen mucho, lo que nos pone en alerta y nos obliga a evaluar muchos factores, mientras que las aves que comen piensos de alta energía y excelente calidad y crecen muy rápido nos confirman que estamos haciendo lo correcto. A pesar de que los piensos de alta energía tienen un costo más elevado y, por lo tanto, un mayor costo por peso vivo, el FCR sigue siendo un indicador fundamental.
Si pensamos en los datos como el combustible para el crecimiento de tu negocio, podemos considerar la medición del DCR – Índice de conversión de datos. La empresa recopila datos y los convierte en información valiosa que ayuda en el análisis, el cálculo del rendimiento y la toma de decisiones basada en datos, o lo que en términos empresariales equivaldría al peso de un pájaro.
¿Qué pasa si el DCR es bajo? Esto puede ocurrir cuando no se recopila suficiente información esencial, como datos críticos para la misión- mortalidad, peso, consumo de pienso, producción de huevos, datos sobre la puesta y la eclosión, entre otros. Hoy en día, puede que sean pocos los casos en los que esa información no se recopile de forma regular, pero es muy probable que se siga recopilando de forma retroactiva o con retraso, lo que reduce considerablemente la tasa de conversión de datos (DCR). Si una empresa no dispone de los datos a tiempo, no tiene forma de convertirlos en información útil.
Otros posibles problemas: datos recopilados y almacenados en silos sin integración. Esto es bastante común en muchas empresas. Los datos de las granjas se almacenan por separado de los datos de los incubaderos o de las fábricas de piensos, y no existe un flujo de datos a lo largo de la cadena de suministro. Las diferencias en los métodos o formatos de almacenamiento también pueden afectar negativamente al DCR. Como comentamos en una publicación anterior, el “aislamiento” de los datos puede provocar su degradación y restarles aún más valor. Los puntos de datos que faltan suelen ser también información valiosa, una señal de que algo anda mal y de que su proceso requiere atención.
¿Puede una empresa disponer de numerosos puntos de recopilación de datos, recopilar datos en tiempo real e integrarlos a lo largo de toda la cadena de suministro y, aun así, tener una tasa de conversión de datos baja? ¡Por supuesto! Al igual que un pienso de alta calidad requiere un buen entorno y aves sanas para surtir efecto, los datos necesitan ayuda para aportar todo su valor. Si se recopilan datos pero no hay forma de convertirlos en información útil, entonces no se les está prestando la atención necesaria. El análisis mediante herramientas como la inteligencia empresarial ayuda a maximizar el valor de los datos y a obtener el mejor DCR posible.
¿Cuáles son los pasos clave para mejorar la tasa de conversión de datos de tu empresa? Lo primero es centrarse en cómo se recopilan los datos. Los datos deben recopilarse lo más cerca posible de la fuente y tan pronto como sea posible después de su generación. Recuerda que los datos también deben consolidarse y vincularse para garantizar su trazabilidad. Saca los datos de los silos e intégralos en una versión única y centralizada de la verdad. Por último, los datos bien estructurados pueden convertirse mediante herramientas de inteligencia empresarial en conocimientos e información valiosos. Con un DCR elevado, los datos pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales cruciales. Un antiguo proverbio ruso dice: “Mide siete veces y corta una sola vez”.
Hoy te lo volveré a preguntar: ¿Consideras que los datos son el núcleo de tu negocio avícola?
