MEJORA EN LA EFICIENCIA OPERACIONAL: AUDI AG
NECESIDADES DEL NEGOCIO Vender vehículos de lujo bajo demanda en un negocio desafiante, especialmente desde la perspectiva de recopilación de datos, ya que tiene como intermediario a los concesionarios y no es una relación directa con el usuario final del vehículo. En 1999 se ejecuto un sondeo de la satisfacción de sus clientes a nivel mundo; debido a la mala información de los clientes que se tenia, este proceso seria muy complicad, costoso y de un tiempo muy largo. Con el resultado de los datos ya obtenidos y con el proceso finalizado AUDI descubrió que el 95 % de los clientes compraría el mismo vehículo Después de obtener estos resultados la primera incoativa que tomo Audi fue en el departamento de línea de ensamblaje, esta línea requiere complejos proceso de planifica acción, y análisis de rendimiento para optimizar, la producción total y corregir cuellos de botella. Para dirigir la línea de ensamblaje, los gerentes de operaciones necesitan analizar cientos de mediciones simultáneas para varios puntos en línea desde diversas perspectivas,
SOLUCION Mediante la ayuda de consultores externos quienes trabajaban con los gerentes de operaciones de Audi, se llego a desarrollar un modelos de flexible que pudiera cubrir las necesidades de análisis de los gerentes de línea, ya que con una solo línea de producción se parodia producir cualquier tipo de modelo y con las características de interior y exterior., con un diseño de modelo de datos que incluyo mas de 50 dimensiones y cientos de medidas. Con ayuda de incrementación de un sistema llamado OLAP proporcionado por Microsoft, El siguiente paso fue el comprender los retos de hacer un diseño mas sofisticado del sistema, comprender los retos que se necesita, como la extracción a tiempo desde la base de datos de simulación hasta la base de datos implantadas por OLAP, para proporcionar una inteligencia inmediata que los gerentes requerían, el equipo utilizo DTS servicio de transformación de datos para actualizar la base de datos OLAP en incrementos cada 60 minutos. Con esta mejora, la base de datos ahora almacenara de forma separada datos históricos, para permitir a los gerentes de operaciones ejecutar informes de excepciones y tendencias de la línea de ensamblaje sobre largos periodos de tiempo
LOS BENEFICIOS DE LA SOLUCION Para recibir cada hora las actualizaciones de datos simulados, los gerentes no de operaciones no necesitan confiarse mas en conjeturas para dirigir la línea de ensamblaje, utilizando reportes en línea interactivos tal como muestra la siguiente figura
La habilidad de tomar acciones correctivas antes de que el proceso de la línea de ensamblaje comience, ha situado a AUDI dentro de una nueva era de ahorro de costos y eficiencia operacional Al tener acceso flexible a los datos de simulación, los gerentes de operaciones tienen ahora la posibilidad de identificar rápidamente problemas potenciales de ensamblaje, diseño y control de sus proveedores, facilitando la corrección inmediata antes de que la línea de ensamblaje comience
LA RENTABILIDAD : FRANK RUSELL COMPANY
NECESIDADES DE LA EMPRESA Reconociendo que el acceso oportuno a la información es fundamental para la gestión de las operaciones diarias, Russell estableció un entorno en el cual cada unidad de negocio podría independientemente consultar los datos y analizar con anticipación el mercado de valores. Los usuarios de tenían acceso a informes predefinidos en los cuales ellos podían hacer cambios sencillos, como especificar rangos de fechas o seleccionar fondos específicos, sin embargo con las condiciones siempre cambiantes del mercado, nuevas preguntas acerca del impacto potencial sobre los ingresos proyectados emergen constantemente Los analistas necesitan respuestas rápidas para este tipo de preguntas, y de esta forma tomar los correctivos necesarios para proteger los ingresos tan bien como sea posible, para mejorar el acceso a la información, se designó un analista dentro de cada unidad de negocio; este fue capacitado para utilizar herramientas de consulta y reportan gerencia de informes los analistas podrían utilizar herramientas para crear informes y responder a preguntas bajo demanda, en lugar de confiarse de los informes predefinidos. Para cubrir estos requerimientos de dentro de data werehouse,ellostendrian que conocer con anticipación las combinaciones de la información que debía ser consolidada, pero esto era solo una parte del problema
Debido a que no hubo una forma de conocer que combinaciones valdrían la pena el esfuerzo, asistieron a una presentación introductoria sobre tecnología OLAP, se creyó que finalmente resolver los problemas de consulta dando la posibilidad a los usuarios de explorar directamente los datos, y tener mas flexibilidad El objetivo del proyecto fue reconstruir un prototipo, con datos provenientes de la unidad de operaciones de fondos mutuales, para verificar que OLAP era la plataforma adecuada, utilizando herramientas que estaban en la empresa, mediante una combinación de las capacidades de reportan de Cognos con la funcionalidad del OLAP para crear una solución de bussines intelligence con ningun costo adicional de software
LA SOLUCIÓN PICASSO El objetivo del proyecto fue construir un sistema que permitiera a los usuarios analizar interactivamente la comercialización de los fondos mutuales, para cubrir las necesidades de tener acceso a la mayoría de la información posible. Un proceso ejecuta cada noche para extraer las transacciones que ocurren durante el día provenientes de un sistema de administración almacenado, estos datos son cargado en SQl, donde están organizando para actualizar el sistema OLAP, diseñado especialmente para analizar las transacciones diarias de fondos mutuales.
Los usuarios pueden ahora analizar las tendencias de flujo de caja, activos gestionados y la actividad de los fondos, como un fondo de inicio, los usuarios entran en una pagina de internet diseñada para Picasso, con informes que contienen gráficos y datos en tablas Los usuarios esporádicos, típicamente los gerentes, tienen acceso a la información utilizando una intranet dela compañía, mientras que otros usuarios con necesidades de informes mas avanzados usan la versión de COGNOS POWER PLAY
LOS BENEFICIOS DE LA SOLUCIÓN Uno de los beneficios de Picasso es la reducción en el tiempo invertido para obtener los datos operacionales antes a los dos pm ahora en los cinco primeros minutos del día de trabajo El tiempo requerido para desarrollar un nuevo informe también se ha mejorado radicalmente, ahora esta listos inmediatamente. De mayor importancia es el echo de que cada usuario tiene acceso directo a la información que necesita rápidamente, para fundamentar sus decisiones individuales
LA SOLUCION EISTEIN Después de Picasso, el departamento de tecnología encontró una oportunidad para desarrollar otra solución BI, El departamento de tecnología es similar a una firma de consultoría, porque ellos deben buscar el interés del <<cliente>> internos para vender las soluciones, todo esto través de seminarios internos para compartir conocimientos y mejores practicas La unidad de negocio de corretaje institucional conoció acerca de la tecnología por los usuarios PICASSO, esta situación comprometió al departamento de tecnología para lanzar el proyecto BI conocido como Einstein, que se basa en la mejora de sus habilidades de gestión de la rentabilidad de sus productos y relaciones con sus proveedores Con Einstein en marcha, los usuarios tenían acceso a la información que anteriormente era imposible conseguir, los gerentes podrían ahora cuantificar el valor de sus decisiones con un mínimo esfuerzo. Este sistema fue creado para apoyar el análisis de ingresos provenientes de las operaciones ejecutadas por los gerentes, y para estudiar la rentabilidad de los productos
LOS BENEFICIOS DE LA SOLUCION Los directivos de la compañía ahora tienen la posibilidad de prepararse para las negociaciones con los proveedores y usar este conocimiento para tener descuentos mas favorables sobre las comisiones de operación Tener mejor gestión de proveedores al proporcionar acceso a la información de ratios sobre nuestro negocio, en particular tenemos la posibilidad de hacer consultas rápidas para apoyar nuestras posiciones de negociaciacion Desarrollo de análisis continuo, teniendo la posibilidad, en una forma oportuna de analizar la decadencia y el flujo de nuestro negocio a través de servicios regiones, clientes, precios,, divisas, y factores de mercado
IMPACTOEN LOS RESULTADOS : COMPUSA INC
NECESSIDADES DEL NEGOCIO El equipo de gestión de operaciones de tienda abarca toda la organización e incluye al director general de cada tienda, directores generales, directores regionales, directores de división y ejecutivos corporativos, Puesto que el resultado de las ventas del día anterior son las que impulsan las acciones de este equipo, anteriormente cada día comenzaba con los informes de análisis de ventas obtenidos de los sistemas antiguos de control, en estos informes ofrecían una información limitada, tal como ventas, márgenes, y cantidad de ventas reales en comparación con las visitas de clientes sell-trougth de cada producto vendido el día anterior en cada tienda Los servicios de venta corporativas, formación y tecnológicos tenían excepciones que los sistemas de punto al por menor no podrían albergar, por ejemplo : se podían vender un curso de formación a una persona que quiere asistir a una clase normal impartida por un instructor, o a una organización que desea que vaya un instructor a sus oficinas a impartir la formación sobre el mismo paquete de software a varios empleados La idea que hay dentro de Bussiness Analytics Data Werehouse era ofrecer una solución que respondiese a esta necesidades proporcionando un repositorio centralizado de la información de ventas detallada y la flexibilidad suficiente para que ele usuario pudiera adaptar los informes para obtener vistas distintas de la información
LA SOLUCION Teniendo mucha experiencia en los sistemas OTLP, necesitaban tener la experiencia en almacenamiento de datos que les ayude en aprender como construir y mantener el sistema. llegaron tres consultores para crear un modelo de los datos, diseñar la arquitectura de las bases de datos de operación OLAP, diseñar los procedimientos de almacenamiento que transpírenlos datos entre las bases de datos y diseñar la arquitectura de la web Una vez incorporada en el diseño la información recibida de la direcciónese tomo un enfoque interactivo para construir el almacén de datos. El equipo comenzó a obtener datos de una sola tienda para introducirlos en el almacén de datos El siguiente paso fue extraer datos de todas las tiendas de una región y combinándolos en el almacén de datos, poco a poco ir añadiendo el resto de las regiones y tener una consolidación satisfactoria de los datos de venta de la compañía
BENEFICIOS DE LA SOLUCIÓN Después de completar la primera fase de implementación, los beneficios del Bussiness Analytics Data Warehouse han sido enseguida aparentes a todos los niveles de la organización, El acceso a la información ha permitido a la dirección tomar medidas especificas para mejorar las operaciones día a día del negocio mediante MEJORAS DE RENDIIENTO DE VENTAS MEJORAS EN LA CALIDAD DE DATOS PREVEENCION DE PERDIDAS MEJORA DE LAPRODUCTIVIDAD En un periodo de seis meses, CompUSA fue capaz de coger montañas de datos que eran inaccesibles a nivel practico y transformarlos en información que los ejecutivos y directores pudieran usar a diario, ahora es posible tomar acciones no solo para invertir el efecto de las tendencias bajistas, sino también para reforzar las practicas que llevan a mayores ventas y a la mejora de los márgenes. A medida que se siga implementando el BADW, el resultado neto será un balance final mas fuerte para la compañía y una experiencia incomparable para los clientes
MANTENER LA FIDELIDAD DE LOS CLIENTES: DISCO S.A.
NECESIDADES DEL NEGOCIO El programa Disco Plus no solo bonificaba a los clientes frecuentes sino que también proporcionaba a los gerentes de Disco una valiosa fuente de recursos para identificar y expandir las oportunidades del servicio a cliente Para acceder a la información recopilada por el programa disco plus, los usuarios de la compañía estuvieron dependiendo históricamente del departamento de tecnología para conocer la información proveniente de los sistemas transaccionales, los cuales consistían en servidores sincronizados en cada región de se tiene presencia No solo el acceso a los datos de los clientes estaba limitado en alcance y en formatos, sino también en puntualidad de información estaba igualmente limitada, los informes podían ser actualizados con nuevos datos en intervalos semanales, adicionalmente, producir un nuevo informe con datos provenientes de los sistemas transaccionales frecuentemente tomaba varias horas y siempre era necesaria la participación de la gente de tecnología. Con esta situación, Disco se embarco en la creación de una solución Bussines Intelegence efectiva con finalidad de cubrir necesidades de información de sus gerentes y analistas. Para apoyar sus propios esfuerzos Disco ha valorado la tecnología y como muestra de ello, ha desarrollado un plan de inversiones durante algunos años.
Cuando el departamento de tecnología sugirió que la implementación de un data werehouse podría resolver los problemas de acceso a la información y de esta forma responder a las necesidades de información de los usuarios de negocio, la dirección estuvo de acuerdo en apoyar la iniciativa ya que era un deseo conocer la fidelidad de los clientes así como también la posibilidad de retener a los clientes existente y atraer a nuevos, debido a al desarrollo de productos y a los servicios hechos a la medida del cliente
LA SOLUCIÓN Dado el valor potencial de los datos recopilados a través del programa DiscoPlus, el equipo de Datawherehouse enfoco sus esfuerzos en encontrar las necesidades del departamento que pudiera extraer beneficio inmediato de la información de comprador frecuente El departamento de marketing podría utilizar la información detallada de los clientes para desarrollar los estudios analíticos asociados con las actividades de gestión de relación con los clientes de DISCO Para dirigir las necesidades del departamento de marketing, el equipo evaluó la funcionalidad de OLAP y de data mining y se llego a la conclusión de que la mejor opción es el equipo OLAP para cubrir estas necesidades El siguiente paso en el proyecto requirió de la identificación de las fuentes de datos apropiadas, así como los datos necesarios que podrían ser extraídos desde diversas fuentes y cargados dentro de DW, el cual estaba hospedado en una base de datos Microsoft SQL Server. Con los datos recopilados y organizados para data mining, el equipo de DW selecciono una técnica apropiada de data mining para responder a las necesidades de análisis del departamento de marketing
Mediante una técnica descriptiva que descubre patrones en los datos para explicar comportamientos, tales como localizar combinaciones no intuitivas de productos comprados comúnmente en conjunto La técnica predictiva descubre patrones que son utilizados para identificar propensión o tendencias, tales como localizar características de clientes quienes están gustosos de comprar un producto en particular Los resultados obtenidos del modelos de Data mining fueron almacenados en el cubo OLAP que el equipo utilizó para crear el modelo de mining, este cubo OLAP le proporciona a los usuarios finales una rápida vista multidimensional de datos de ventas de los clientes El departamento de marketing de Disco ahora comprende mejor el comportamiento del cliente y tiene la posibilidad de diseñar campañas de marketing que sean mas apropiadas para cada perfil Además del conocimiento proporcionado por el data mining, los usuarios en los departamentos de precio, marketing, contabilidad y comercialización de cada un de las cinco oficinas principales a lo largo de Argentina tienen ahora acceso directo al DW para resolver sus consultas sin tener la necesidad de confiar en la información entregada por el departamento de tecnología
RETOS DEL PROYECTO La exitosa implementación de la solución BI requirió que el de DW resolviera algunos retos, uno de los retos encontrados por el equipo del proyecto fue la necesidad de formar a los usuarios en el uso del DW Las planillas creadas por el equipo permitían a los usuarios comenzar de una manera simple a desarrollar sus habilidades para luego tener una interacción mas avanzada con el cubo OLAP que finalmente fueron exitosos Sin embargo el esfuerzo extra para recopilar y preparar adecuadamente los datos ha resultado en un DW que pueda dar soporte a muchos proyectos de DATA MINING por venir Disco ha hecho posible la toma de mejores decisiones rápidamente a través de sus exitosos proyectos de innovación de tecnológica en BI, en efecto la compañía ha añadido valor a la información por expandir su uso a través de la aplicación de las técnicas de data mining y permitiendo a sus empleados alcanzar en mayor entendimiento de la base de clientes
GESTIONAR LA ESTACIONALIDAD : CASCADA DESIGN