En el mundo moderno se generan más y más datos cada día, y mientras las personas y las compañías distribuyen grandes cantidades de estos datos desde y hacia los sistemas de producción, las páginas web, los teléfonos y las casas inteligentes, el internet de las cosas (dispositivos loT), se convierte en un reto cada vez mayor el asegurarse de que dichos datos son confiables. Una data correcta es el corazón de toda organización, pero una data incorrecta puede generar resultados negativos.
Una pregunta que todos deberíamos hacernos es: cuán efectivamente se están usando los datos en nuestros negocios? Hay alguna forma de evaluar esto)?
En la industria avícola, la medida universal de conversión es usada para evaluar qué tan efectivamente el alimento está siendo convertido en peso del ave viva. En ocasiones, las aves pudieran estar consumiendo grandes cantidades de alimento pero no estar creciendo suficientemente, lo cual dispara las alarmas y nos obliga a evaluar la información; mientras que las aves que están consumiendo una buena cantidad de alimentos de alta carga energética y creciendo rápidamente, nos confirma que estamos haciendo las cosas correctamente. Aparte del hecho de que los alimentos con buena carga energética conllevan costos más altos y, por consiguiente, un costo más elevado de peso vivo, la conversión sigue siendo un indicador crítico
Si pensamos en la data, como en el alimento para hacer crecer nuestros negocios, podemos considerar como una buena medida la Tasa de Conversión de Datos -TCD. Los negocios recopilan datos y los convierten en información valiosa que ayuda a realizar análisis, cálculos de desempeño y a la toma de decisiones basadas en datos, o el equivalente al peso del ave en términos de negocios.
¿Qué ocurre si la DCR es baja? Esto puede ocurrir cuando no se recoge suficiente información esencial, como datos críticos para la misión - mortalidad, pesos, consumo de pienso, producción de huevos, datos de puesta e incubación, y otros. Hoy en día pueden ser raros los casos en los que no se recopila regularmente este tipo de información, pero es muy probable que se siga recopilando con carácter retroactivo o con retraso, lo que reduce enormemente la DCR. Si una empresa no dispone de datos a tiempo, no tiene forma de convertirlos en inteligencia procesable.
Otro posible problema: los datos son recolectados y almacenados en silos sin integración. Esto es bastante común en muchas compañías. Los datos de granja son almacenados separadamente de los datos de criaderos o de la planta de alimento y no hay flujo de información a lo largo de la cadena de producción. Diferencias en los formatos o métodos de archivo también pueden afectar negativamente el TCD. Como lo discutimos en un post anterior, el aislamiento de datos puede conducir a la degradación de los mismos y anular aún más el valor. Los cuellos de botella también son frecuentemente una señal de que algo anda mal y de que los procesos necesitan atención.
¿Puede una empresa tener muchos puntos de recogida de datos, recopilarlos en tiempo real y conectarlos a lo largo de la cadena de suministro y aun así tener un bajo índice de conversión de datos? Por supuesto que sí. Al igual que los piensos de alta calidad necesitan un buen entorno y aves sanas para cumplir su función, los datos necesitan ayuda para devolver todo su valor. Si se recopilan datos pero no hay forma de convertirlos en información consumible, 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 su 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 se generen. Recuerde que los datos también deben consolidarse y vincularse para su trazabilidad. Saque los datos de los silos y póngalos en una versión central y única de la verdad. Por último, los datos bien estructurados pueden ser convertidos por las herramientas de inteligencia empresarial en información y perspectivas valiosas. Con un alto DCR, los datos pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales críticas. Un viejo proverbio ruso dice: "Mide siete veces, corta una".
Hoy te preguntaré de nuevo: ¿tienes los datos en el corazón de tu negocio avícola?
