En un escenario de cambios constantes y competencia feroz, la capacidad de analizar y utilizar los datos de forma estratégica se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las organizaciones. La necesidad de cumplir las prioridades de planificación estratégica y aumentar la eficiencia operativa impulsa la búsqueda de soluciones que permitan una toma de decisiones más racional y eficaz .

El análisis estratégico de datos se ha convertido en un pilar fundamental en la formulación y ejecución de estrategias empresariales de éxito, ya que mediante la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus clientes, el mercado, las operaciones y el rendimiento general, e incluso generar nuevos negocios.

Recientemente, la encuesta de PwC sobre el Índice de Transformación Digital Brasil (ITDBr) para 2023 analizó que la transformación digital está fundamentalmente vinculada a los desafíos del negocio, la estrategia de datos, la gobernanza diferenciada que involucra la tecnología y la innovación, y tiene impactos importantes en la capacidad operativa y el servicio al cliente y a las personas. En este proceso, las organizaciones buscan analizar y utilizar los datos de forma más estratégica para tomar decisiones basadas en información fiable y actualizada.

Consciente de todo este escenario, una gran empresa del sector del gas recurrió a AMcom para implantar soluciones de Data & Analytics, con el objetivo de aumentar la gobernanza de los datos y disponer más rápidamente de información estratégica para la toma de decisiones y la generación de ingresos.

Contexto de la empresa

Proporcionando un suministro fiable y seguro de gas natural a todos los segmentos del mercado, nuestro cliente es una empresa líder en el transporte de gas natural en Brasil. Con una vasta red de gasoductos de más de 4.700 kilómetros que se extiende por las regiones Norte, Nordeste y Sudeste, y una capacidad firme de manipulación de gas natural de 74,67 millones de m³/día, garantiza el servicio a más de 78 grandes clientes en todo el país.

Retos

La empresa se enfrentaba a una serie de retos a la hora de gestionar sus datos procedentes de más de 17 fuentes de información diferentes. Esta fragmentación de los datos hacía que la generación de informes fuera un proceso largo y laborioso, que requería la participación de varios empleados y consumía una cantidad de tiempo excesiva. Incluso repercutía en el tiempo necesario para generar ingresos.

La recopilación manual de datos y la elaboración de informes consumían unas 120 horas al mes por analista, lo que ponía en peligro la entrega de información empresarial crucial. La incoherencia y duplicación de datos en distintas hojas de cálculo generaba inseguridad y falta de fiabilidad en la información, lo que dificultaba la toma de decisiones asertivas .

Sin una visión completa y fiable de los datos, las áreas jurídica, de facturación, contable, de operaciones y de cobros se enfrentaban a dificultades para llevar a cabo sus actividades de forma eficaz y segura, lo que supone una amenaza para empresas como ésta, que operan en un entorno complejo y regulado .

Además, la fragmentación y la falta de estructura de los datos impedían el mantenimiento de informes importantes para la empresa, limitando la visión estratégica del negocio. Los errores en los datos daban lugar a más de 20 versiones diferentes de los informes, lo que generaba repeticiones y pérdidas de información valiosa.

En resumen, la gestión manual e ineficiente de los datos generaba una serie de dolores que limitaban a la empresa, tales como:

• Retrasos en la entrega de información estratégica;
• Falta de control y trazabilidad de los datos;
• Inconsistencias y disparidades en la información.

Estos dolores se tradujeron en pérdidas significativas para la empresa, tales como:

• Reducción de la productividad y la eficiencia;
• Aumento de los costes;
• Dificultad en la toma de decisiones;
• Retraso en la generación de ingresos.

Solución

Para superar estos retos y eliminar los dolores de la empresa, AMcom realizó un análisis completo, examinando los procesos, los negocios y las tecnologías utilizadas. Esta visión global permitió realizar un diagnóstico preciso y coherente de los problemas. A partir de este diagnóstico, AMcom puso en práctica su experiencia en arquitectura de datos, creación de almacenes de datos/ETL, integración de datos y modelos relacionales y dimensionales. Mediante un trabajo meticuloso, la empresa consolidó y enriqueció los datos, integrándolos con otros sistemas. El resultado fueron análisis fiables, rápidos, completos y ricos.

Además, mediante la creación de cuadros de mando interactivos, los datos se transformaron en información visual y fácil de entender, que ahora está disponible en estructuras analíticas y visuales para las áreas de negocio.

Gracias a la experiencia de AMcom, la empresa dispone por fin de datos organizados, fiables y procesables, lo que la sitúa en una posición ventajosa para alcanzar sus objetivos estratégicos.

Resultados:

Con esta implantación, la empresa logró resultados cruciales como:

• Reducción del 100% de los errores de datos;
• Generación de ingresos y toma de decisiones 15 días más rápidas;
• 100% de trazabilidad y no conformidades;
• Posibilidad de hacer regresiones lineales y calcular la previsibilidad;
• Posibilidad de realizar cálculos predictivos sobre el volumen necesario;
• Gobernanza de datos, con niveles de autorización y conformidad (RLS - Row Level Secutiry )
• Mayor posibilidad de extraer insights de negocio

La Transformación Digital y la implantación de tecnologías disruptivas e innovadoras son objetivos de todas las empresas hoy en día. Sin embargo, una buena estructura de Data & Analytics, entre otras prácticas, es la base crucial para permitir estas innovaciones.

¿Está buscando soluciones personalizadas de gestión de datos para superar los retos de su empresa? AMcom es el socio ideal para ayudarle en su viaje hacia la transformación digital.

Creación de ETLs/Integración de datos; Implementación de herramientas de visualización de datos; Creación de almacenes de datos; Creación de pipelines de datos; Creación de cuadros de mando interactivos; Arquitectura de datos ;