En nuestro último blog mostramos los componentes de un sistema analítico. En este blog, vamos a ver en detalle los modelos analíticos y toma de decisiones que se describen en la parte 3.
Modelos Analíticos
Desde el resumen expuesto en la parte 3, los siguientes modelos se utilizan para recopilar y analizar el rendimiento empresarial.
Operational Activity Model (OAM) Modelo de Actividad Operativa
El modelo operacional de la actividad (OAM) analiza los procesos de negocio de la organización. Para ello almacena los datos, por departamento, por los recursos que cada uno utiliza, la cantidad de trabajo que realizan y los resultados que se generan. Esto permite analizar el rendimiento en términos de la relación entre recursos, carga de trabajo y salidas tanto ahora como en el pasado.
El modelo también tiene diferentes versiones de datos –los objetivos de alto nivel, los presupuestos, las previsiones más recientes, y los resultados reales, algunos de los cuales fluyen desde los otros modelos de planificación. Desde este modelo, las capacidades analíticas son capaces de producir una serie de informes que muestran la eficiencia y la eficacia de los procesos de negocio existentes.
Por ejemplo, el informe que se muestra en la figura 5 muestra los indicadores de resultado, de trabajo y de recursos para un departamento seleccionado. El rendimiento real es contrastado con el presupuesto, mientras que el pronóstico para final del año es comparado con el objetivo anual. De esta manera la dirección puede evaluar la relación entre la carga de trabajo y los resultados para juzgar si el foco está en las actividades correctas.
 |
Figura 1: Informe simple mostrando el uso
de recursos, trabajo y resultado de un departamento
|
Detailed History Model (DHM) - Modelo Histórico Detallado
El Detailed History Model (DHM) respalda al OAM en el análisis de los resultados anteriores. Contiene los datos a un nivel de mucho más detalle que soporta, por ejemplo, las investigaciones sobre resultados por producto, por cliente y otras dimensiones de negocio. Los datos casi seguramente incluirán las transacciones desde la contabilidad general, así como del detalle de las ventas o sistemas de gestión de relación con el cliente.
 |
Figura 2: El vínculo entre Operational
Activity y diferentes Detailed History models
|
Es probable que más de un DHM sea necesario, cada uno centrándose en un área específica de desempeño tales como ingresos o costos de producción. Sin embargo, no es conveniente crear DHMs para cada medida, ya que esto podría distraer a la gestión de lo que es importante. En su lugar, se debe crear DHMs para esas medidas cuyos valores desempeñan un papel significativo en la dotación de recursos o supervisar un proceso de negocio directamente.
Al definir un DHM, la pregunta que debe hacerse es, ¿'Qué información necesito para comprender los resultados reales que se presentan en el OAM?' La respuesta determina el nivel de detalle, los análisis que se requieren y el tipo de modelo que cumpla con esas necesidades.
Informes típicos incluirán:
- El coste completo de producir un producto hasta entregarlo a un cliente
- La rentabilidad de cada cliente o grupo de clientes
Detailed Forecast Model (DFM) Modelo de Pronóstico Detallado
El Detailed Forecast Model (DFM) recoge los datos sobre hacia dónde se dirige la organización si continúa con sus operaciones de negocios actuales. Se utiliza en conjunción con la OAM para recoger las previsiones que los gerentes operativos creen que lograrán en el corto plazo. Esto puede incluir una serie de medidas, incluyendo la carga de trabajo, los resultados y recursos.
Aunque la OAM puede recoger las previsiones a nivel de Resumen, hay medidas que se benefician de tener presente un nivel más detallado. Por ejemplo, los ingresos para un fabricante pueden provenir de una gama de clientes y productos, cada uno de los cuales tiene su perfil individual de rentabilidad. Como resultado, el mix de productos puede tener enormes consecuencias en los ingresos y gastos totales. Por lo tanto, para predecir la rentabilidad con cualquier grado de exactitud requiere el conocimiento detallado de lo que se vende, su volumen y a quién.
Del mismo modo, las ventas de artículos de alto valor o aquellos que se refieren a un proyecto a menudo dependen del calendario. En estos casos el proceso de ventas puede ser largo y cuando se gana, el impacto resultante en los costes e ingresos en un período de tiempo determinado puede ser significativo. Sin el conocimiento del detalle, es fácil llegar a la conclusión de que un mejor o peor rendimiento es excepcional en vez de lo previsto. Por esta razón, recogiendo la información relativa al proceso de venta y pedidos y el uso de esta para completar los pronósticos de ventas no sólo mejora la precisión, sino que también debería proporcionar una visión si se produce cualquier variación.
Modelos de toma de decisiones
Los modelos descritos en la sección 4, se utilizan para analizar el rendimiento a través del cual la dirección puede desarrollar una percepción e ideas sobre qué decisiones necesitan tomar. Para evaluar y elegir la decisión correcta requieren un número de modelos analíticos a través de los cuales su impacto puede ser evaluado. Estos modelos están incluidos a continuación.
Target Setting Model (TSM) - Modelo de Definición de Metas
El Target Setting Model (TSM) se utiliza para establecer los objetivos de largo plazo sobre la base de a donde el mercado parece encaminarse y el papel que desempeñará la organización.
La analítica desde el OAM sirve para descubrir las relaciones y tendencias entre los recursos, actividades y resultados. Estas son entonces codificadas como reglas de negocio dentro de la TSM para predecir el rendimiento futuro.
Este enfoque es también conocido como modelado basado en drivers. En efecto, hay unas variables independientes, como el volumen de ventas de unidades previsto, que son impulsadas por las variables dependientes (por ejemplo, precio, costo unitario de materiales), que se basan en suposiciones sobre el entorno de negocios (por ejemplo el tamaño del mercado y el crecimiento).
Las medidas para estos modelos se pueden seleccionar mediante la adopción de objetivos de largo plazo y determinando lo que impulsa su valor según lo revelado por la analítica. Las respuestas a estos son luego sometidas a la misma pregunta y así sucesivamente hasta que se encuentre una base 'driver', es decir, una medida cuyo valor determina los objetivos que soporta.
Los modelos más sofisticados admiten las limitaciones, tales como volúmenes de producción, el impacto de los descuentos, sanciones por demora en entregas o si se necesitará más personal en ciertos niveles de ventas. También admiten que casi siempre hay un desfase temporal entre el driver y el resultado que se crea.
Strategy Improvement Model (SIM) - Modelo de Mejora de la Estrategia
El Strategy Improvement Model (SIM) Modelo de Mejora de la Estrategia (SIM) se utiliza para proponer una serie de iniciativas/proyectos que podrían ser implantadas. Su propósito es cambiar el modelo de negocio actual de modo que sea capaz de cumplir con los objetivos establecidos en la TSM
Las iniciativas podrían implicar mejoras en las operaciones actuales, como la sustitución de maquinaria antigua, o algo totalmente nuevo, como el desarrollo de una nueva gama de servicios o entrar en nuevos mercados geográficos. En ambos casos, las iniciativas típicamente representan un conjunto de actividades que no forman parte de los procesos de negocio actuales.
Desde un punto de vista lógico, el SIM se compone de dos conjuntos de datos vinculados a la OAM donde está guardado el "business as usual".
 |
Figura 3: Relación entre las iniciativas y
'business as usual'
|
La primera parte del modelo es donde los gestores proponen iniciativas que están vinculadas a los objetivos del proceso de negocio, las estructuras departamentales y recursos. Aquí las iniciativas pueden ser revisadas, evaluados y obtener la aprobación.
Cuando una iniciativa aprobada se convierte en ‘live’ 'viva', su conjunto de actividades y datos asociados se transfieren a la OAM, donde se mantienen separados de los datos operacionales existentes. Sin embargo, la OAM permite la acumulación de recursos y otras medidas para proporcionar un "business as usual' total más las 'iniciativas estratégicas'.
A medida que pasa el tiempo, debería ser posible volver a planificar, suspender, eliminar, o seleccionar nuevas iniciativas según sea necesario. Si se suspende una iniciativa, se puede mover de nueva al SIM hasta que se necesite en una fecha posterior.
Scenario / Optimisation Model (SOM) - Modelo Escenario / Optimización
El Scenario / Optimisation Model (SOM) se utiliza para evaluar diferentes combinaciones de iniciativas y objetivos. La finalidad es permitir a la gestión ' ejecutar ' un número de escenarios, cada uno de los cuales está documentada en cuanto a las hipótesis formuladas sobre el entorno futuro de los negocios y el cambio que se podría realizar como respuesta.
Los resultados se presentan como una comparación 'side-by-side' del que salen las decisiones sobre futuros objetivos que se pueden establecer e iniciativas que pueden ser adoptadas, para que puedan ser evaluados.
Cash / Funding Model (CFM) - Modelo de Caja / Financiación
Este último modelo analítico – Cash / Funding Model (CFM) – Modelo de Caja / Financiación se utiliza para determinar la financiación necesaria para poner en práctica los cambios del plan, y de dónde serán obtenidos.
Algunos de esos recursos se utilizarán para soportar los gastos operativos, mientras que otros serán necesarias para inversiones de capital o iniciativas estratégicas. Este modelo está relacionado con el Operational Activity Model (OAM) - Modelo de Actividad Operativa que contiene los presupuestos y previsiones a fin de predecir los flujos de efectivo futuros. A continuación pasa a ayudar a la dirección a evaluar la mejor fuente para cualquier déficit de efectivo.
El modelado de flujos de efectivo y saldos requieren diferentes conjuntos de información, como se muestra en la figura 4.
 |
Figura 4: Contenido del modelo Cash /
Funding
|
Los datos guardados pueden resumirse como:
Condiciones de pago del cliente y del proveedor. El CFM contiene información al detalle de cada proveedor y cliente importante, donde el efecto del flujo de efectivo debe ser calculado.
Suministro de efectivo. Contiene un nivel de detalle que permite identificar los movimientos de cada proveedor o cada cliente y de manera que puedan coincidir con los detalles del cliente correspondiente.
Demanda de efectivo. Del mismo modo, por el lado de la demanda de efectivo tiene en cuenta todos los gastos operacionales, que para un fabricante incluyen el suministro de materias primas y los costes de fabricación. También incluye cualquier flujo de efectivo que se presentan en lo referente a gastos de capital.
Necesidades Netas de financiación. Se utilizan reglas dentro del CFM para mover 'time-shift' los datos de oferta y demanda de efectivo, en los períodos de tiempo en que el efectivo saldrá o entrará en las cuentas de cash (bancos) de la organización. A esto se suman otros consumidores de efectivo/fuentes de ingresos no cubiertos. Esto puede incluir elementos tales como el pago de intereses y devengos de dividendos. Restando la demanda de dinero en efectivo de la oferta, la dirección puede revisar los recursos financieros necesarios.
El modelo también permite a la dirección evaluar el impacto del cambio de condiciones de pago del cliente y del proveedor y para evaluar cómo se debe financiar cualquier déficit de efectivo con las dos fuentes obvias de financiamiento, deuda y capital.
Para obtener más información sobre los modelos descritos en este blog, descargue nuestro documento “Planificación Basada en Datos –Data Driven Planning”.
En nuestro próximo y último blog sobre este tema, examinaremos las capacidades de una solución analítica moderna y cómo comenzar a utilizar la analítica.
Puedes
descargar nuestra última publicación en castellano que cubre toda la serie de blogs siguiendo este
enlace:
 |
| Descarga White Paper completo en castellano |
No hay comentarios:
Publicar un comentario