El poder del análisis de datos en la toma de decisiones: Lecciones del pasado para el presente
En 1855, durante la Guerra de Crimea, las condiciones en los hospitales británicos eran desastrosas. Las enfermedades infecciosas causaban más muertes que las balas enemigas.
En medio de este caos, una mujer joven y decidida, Florence Nightingale, estaba a punto de cambiar la historia.
La enfermera que transformó la medicina con números
Florence, con su linterna turca en mano, no solo era conocida por su valentía en el campo de batalla sino también por su innovador enfoque hacia la enfermería moderna.
Pocos saben que Florence Nightingale también fue pionera en el uso de datos para la toma de decisiones.
Observó, registró y analizó meticulosamente las causas de muerte de los soldados.
A través de gráficos y estadísticas, descubrió que la mayoría de las muertes eran evitables, causadas por infecciones debido a la falta de higiene. Con estos datos en mano, Nightingale persuadió a los responsables para que implementaran mejoras sanitarias, lo que redujo drásticamente la tasa de mortalidad en los hospitales de campaña. No fue la intuición, sino los datos, lo que cambió el rumbo de la historia y salvó miles de vidas.
Hoy, en un mundo más complejo y conectado, los datos siguen siendo esenciales para tomar decisiones informadas. Sin embargo, muchos líderes empresariales aún confían en la intuición en lugar de aprovechar el poder de los datos.
Al igual que Florence Nightingale, aquellos que comprendan y utilicen los datos estarán mejor preparados para enfrentar desafíos y aprovechar oportunidades.
Al finalizar este post, te comparto una imagen del trabajo junto con algunos de los reflexivos pensamientos de Florence Nightingale tras la Guerra de Crimea.
Por qué los datos son cruciales
En la era digital, los datos se han convertido en un recurso invaluable para cualquier organización.
No es una exageración decir que los datos son el “nuevo petróleo” como lo expresa el matemático Clive Humby.
Cada transacción, interacción y salida de un proceso genera una gran cantidad de información que, si se analiza correctamente, puede proporcionar una ventaja competitiva significativa.
Los datos permiten a las empresas conocer mejor a sus clientes, anticipar tendencias del mercado, optimizar operaciones y tomar decisiones más informadas.
Sin embargo, cuando se ignoran, las decisiones se basan en intuiciones y suposiciones que, aunque a veces pueden ser correctas, a menudo conducen a errores costosos.
El costo de ignorar los datos
No es necesario mirar muy lejos para encontrar ejemplos de empresas que han fracasado por no utilizar datos correctamente.
Blockbuster es un caso emblemático. En lugar de adaptarse a la creciente demanda de servicios de streaming, Blockbuster siguió confiando en su modelo tradicional de alquiler de DVDs. Ignoraron los datos que mostraban un cambio en el comportamiento del consumidor hacia plataformas digitales, lo que permitió a Netflix, una empresa mucho más joven, dominar el mercado.
Kodak es otro ejemplo. A pesar de haber inventado la primera cámara digital, Kodak no supo aprovechar el cambio hacia la fotografía digital. Confiaron en su intuición de que el mercado seguiría prefiriendo las películas fotográficas, subestimando los datos que indicaban una rápida adopción de la fotografía digital. Este error estratégico llevó a la bancarrota de la empresa.
Estos casos destacan un hecho crucial: en el entorno empresarial actual, no podemos permitirnos prescindir de los datos. Ignorarlos es como volar a ciegas en una tormenta.
Tomar decisiones basadas en datos no solo reduce los riesgos, sino que también abre la puerta a oportunidades que, de otro modo, pasarían desapercibidas.
Hoy en día, tener acceso a datos no es un lujo, es una necesidad. La clave está en no solo recolectarlos, sino también en comprenderlos y utilizarlos para guiar nuestras decisiones, tal como lo hizo Florence Nightingale hace más de un siglo.
Proceso de análisis de datos inteligente aplicado a la mejora continua.
Implementar un análisis de datos inteligente es fundamental para tomar decisiones basadas en hechos y no en suposiciones. Este proceso consta de cinco pasos clave que garantizan que los datos sean precisos, relevantes y útiles para la toma de decisiones.
✅ Paso 1: Recolectar.
El primer paso en la mejora continua es recolectar datos precisos sobre los procesos que deseas optimizar. Por ejemplo:
- Tiempos de proceso: Registra el tiempo que cada tarea en una línea de producción toma.
- Frecuencia de accidentes laborales: Lleva un registro de los incidentes y las lesiones.
- Desperdicio de material: Mide la cantidad de material que se pierde durante el proceso.
- Cuellos de botella: Registra el tiempo que las máquinas pasan inactivas
La clave aquí es asegurarse de que los datos sean relevantes y estén relacionados directamente con los objetivos de mejora.
✅ Paso 2: Tratar.
Una vez recolectados, los datos deben limpiarse y prepararse para el análisis. Esto podría implicar:
- Eliminar duplicados: Corrige registros repetidos de incidentes.
- Corregir errores: Ajusta errores en la entrada de tiempos de producción.
- Normalizar datos: Asegúrate de que los datos de diferentes turnos sean comparables.
Si estás analizando el rendimiento de un equipo, asegúrate de que todos los datos estén en la misma unidad de medida y en un formato consistente. Este paso te garantizará que los datos sean fiables y que el análisis posterior sea válido.
✅ Paso 3: Analizar.
Con los datos listos, analiza para identificar patrones y áreas de mejora. Por ejemplo:
- Cuellos de botella: Descubre procesos que tardan más de lo esperado.
- Frecuencia de lesiones: Identifica patrones en las lesiones para implementar intervenciones específicas.
Tareas que no agregan valor: Identifica tareas que podrían ser eliminadas o simplificadas.
✅ Paso 4: Visualizar.
Es mi parte favorita. La visualización de datos es esencial para entender y comunicar hallazgos. Utiliza gráficos y diagramas para mostrar:
- Reducción de lesiones: Gráficos que demuestren cómo las mejoras han reducido la frecuencia de accidentes, posterior a la implementación de un nuevo protocolo de seguridad
- Tiempo de inactividad: Dashboards que muestren la disminución del tiempo de inactividad tras la reorganización del área de trabajo, gracias a la reorganización de un área de trabajo
Herramientas como PowerBI y Looker Studio te ayudarán a crear visualizaciones efectivas.
✅Paso 5: Divulgar.
Finalmente, comunica los resultados de manera clara y efectiva. Esto podría ser en forma de:
- Reportes: Resumen de cómo las mejoras han reducido los tiempos de producción.
- Presentaciones: Muestra cómo la estandarización de los puestos de trabajo ha mejorado la eficiencia.
Una divulgación efectiva asegura que todos en la organización comprendan los beneficios y se alineen con los próximos pasos para continuar optimizando los procesos.
Herramientas para comenzar a usar en análisis de datos.
Contar con las herramientas adecuadas es esencial para implementar un análisis de datos efectivo. Aquí te presento algunas opciones accesibles y poderosas:
📊 Looker Studio
Looker Studio (anteriormente conocido como Google Data Studio) es una herramienta de Google que permite conectar múltiples fuentes de datos y crear informes personalizables. Es ideal para empresas que buscan integrar datos de diferentes áreas, como producción, seguridad y ergonomía, en un solo dashboard.
Puedes utilizar Looker Studio para analizar el rendimiento de los procesos de mejora continua, como el tiempo de inactividad de las máquinas o la efectividad de los protocolos de seguridad, y generar informes visuales que faciliten la toma de decisiones.
📊 PowerBI
PowerBI es una de las herramientas más populares para crear visualizaciones interactivas de datos. Es especialmente útil para visualizar patrones y tendencias en procesos complejos, como la reducción de cuellos de botella en la producción o la mejora en los tiempos de respuesta ante accidentes laborales. Con PowerBI, puedes crear dashboards dinámicos que permiten explorar diferentes escenarios y medir el impacto de las mejoras implementadas en tiempo real.
📊 Tableau Public
Tableau Public es una opción gratuita para aquellos que buscan una herramienta potente para visualizar datos. Aunque es la versión pública de Tableau, sigue ofreciendo capacidades robustas para crear gráficos y dashboards interactivos.
Es ideal para visualizar datos relacionados con la organización y limpieza de puestos de trabajo, facilitando la identificación de áreas problemáticas y monitoreando el progreso de las mejoras. Al ser una herramienta orientada a la comunidad, también permite compartir tus visualizaciones con otros profesionales para obtener retroalimentación.
📊 Google Analytics
Aunque tradicionalmente se utiliza para analizar el comportamiento en sitios web, Google Analytics también puede ser una fuente valiosa de datos cuando se trata de mejorar la eficiencia de las interacciones digitales dentro de la empresa.
Por ejemplo, si estás optimizando un portal interno de empleados, puedes usar Google Analytics para rastrear cómo los empleados utilizan el sitio, identificar cuellos de botella en la navegación y mejorar la experiencia del usuario. Esto contribuye indirectamente a la mejora continua de procesos relacionados con la comunicación interna y la capacitación.
📊 Excel
Excel es una herramienta accesible y versátil que permite realizar análisis básicos y crear gráficos sencillos. Es ideal para quienes están comenzando en el análisis de datos y necesitan una solución práctica para organizar y visualizar datos de mejora continua, como el seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPIs) o la evaluación de la frecuencia de accidentes laborales.
Aunque puede ser menos potente que otras herramientas mencionadas, Excel sigue siendo una excelente opción para pequeños proyectos o para quienes prefieren trabajar con una interfaz familiar.
En resumen, el uso de datos no solo transforma la manera en que tomamos decisiones, sino que también impulsa una cultura de mejora continua dentro de nuestras organizaciones.
Desde la optimización de tiempos de proceso y la reducción de cuellos de botella hasta la prevención de lesiones y la estandarización de puestos de trabajo, los datos son la herramienta más poderosa para identificar problemas, anticipar desvíos y guiar acciones precisas que generen valor.
Al finalizar la Guerra de Crimea, Florence Nightingale fue reconocida por sus contribuciones a la medicina. Estas son algunas de sus palabras que, hasta el día de hoy, continúan recordándonos la importancia del análisis de datos en todos los campos.
“Los gráficos son una forma de comunicación, una forma de mostrar los resultados de la investigación a los que toman decisiones.
No puedo concebir cómo la medicina podría avanzar sin la ayuda de la estadística. Si la educación se ha de desarrollar en cualquier dirección, debe estar basada en la ciencia.”
Fuente: The Nightingale Convent: The Story of Florence Nightingale de Robert McCrum. Florence Nightingale: A Life de Patricia Barton.
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