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La industria manufacturera debe gestionar grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. Las cadenas de suministro, los costes de las materias primas, el transporte y los recursos humanos, así como las crecientes expectativas de los clientes, deben controlarse para acelerar el retorno de la inversión y promover el crecimiento.
Conocer en tiempo real, desde una perspectiva visual intuitiva, el estado de la infraestructura y comparar diversos escenarios con su impacto en otras áreas de la empresa y del negocio permite tomar mejores decisiones con mayor rapidez, aumentar la eficiencia de los procesos y aumentar la autonomía de los usuarios en sus análisis e informes.
Cada vez más, las empresas manufactureras necesitan hacer frente a continuos imprevistos, como la escasez de materias primas y el aumento de los costes, los efectos de las pandemias y, más recientemente, la guerra, salvaguardando al mismo tiempo sus operaciones.
Por tanto, no solo es importante tener acceso inmediato a información clara y oportuna, desde la planta hasta la sala de control, sino también poder anticiparse a posibles escenarios para facilitar las decisiones estratégicas.
Además, se reconoce la necesidad de controlar toda la cadena de producción y reforzar la digitalización y la integración de los procesos estratégicos. A menudo se subestima el marketing, a pesar de la abundancia de datos disponibles para ofrecer productos y servicios cada vez mejores.
Con el objetivo de garantizar una mayor seguridad en el trabajo y cumplir elevados estándares de transparencia y responsabilidad de los procesos industriales, la adopción de soluciones analíticas modernas aumenta la agilidad de la toma de decisiones y consolida una base de datos en tiempo real, fiable y actualizada que puede aprovecharse para innovar los procesos y aplicar un enfoque avanzado basado en datos.
Diferentes empresas industriales han elegido The Information Lab para reforzar su estrategia basada en datos, eliminar los silos horizontales y verticales e impulsar la autonomía en la toma de decisiones mediante un enfoque visual intuitivo.
Las empresas disponen ahora de una plataforma analítica de autoservicio construida en torno a sus necesidades y pueden confiar en una serie de cuadros de mando para supervisar los KPI en tiempo real.
Insights
El sector manufacturero se ha visto desbordado por la necesidad de digitalizar los procesos: invertir en un enfoque sólido basado en datos es la clave para resolver el problema de gestionar enormes cantidades de datos con el mayor provecho posible.
En un contexto como este, la plataforma Tableau es la solución más eficaz y habilitadora en términos de innovación y distribución generalizada de la cultura de los datos y los insights dentro de los departamentos menos actualizados tecnológicamente.
Tableau puede ofrecer a los clientes una solución ideal para que los usuarios de negocio sean autónomos en la exploración y representación de datos, así como para desarrollar informes modernos e interactivos al servicio de la empresa y sus clientes.
Por otro lado, Alteryx puede desempeñar un papel clave en la automatización de los procesos manuales de los departamentos de finanzas y administración, así como permitir la construcción de modelos analíticos avanzados reuniendo información de múltiples fuentes como MES, ERP y CRM.
Nuestra experiencia dando soporte a empresas del sector manufacturero ha puesto de manifiesto las múltiples posibilidades de aplicación de Alteryx y Tableau en beneficio de la industria: desde el análisis de ventas y márgenes de producto hasta la monitorización de la eficiencia de la producción, pasando por la inteligencia de marketing o el análisis de la cadena de suministro.
Sin embargo, el sector manufacturero también puede beneficiarse en gran medida de la plataforma en la nube de datos Snowflake, ideal para crear un entorno de datos interconectado y permitir a las empresas acceder a los datos, gestionarlos y compartirlos, personalizando la experiencia del cliente, optimizando la cadena de suministro y tomando decisiones basadas en datos.
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