Perdue Farms se encuentra en medio de la transformación de su sistema de información. ¿Puedes contarnos al respecto?

Marcos cabina. De hecho, estamos llevando a cabo una transformación tecnológica, pero también una transformación de nuestros procesos para apoyar nuestra estrategia de crecimiento. Reemplazamos nuestros sistemas antiguos, algunos de los cuales tenían más de 20 años, y todo va muy bien. Pero la parte más difícil es hacer que nuestros procesos operativos sean lo más eficientes posible para recopilar datos limpios y justos y convertirnos en una empresa basada en datos.

Además de cambiar los procesos de negocio, ¿cuáles son los otros obstáculos para aprovechar los datos?

Un gran desafío para una empresa avícola y de alimentos con 103 años de historia como la nuestra es asegurarse de que todos estén de acuerdo con los nuevos procesos. Necesitamos dejar claro a todos los empleados que los datos nos liberarán. Con la información adecuada, comprenderemos mejor qué es bueno para el negocio y qué quieren nuestros consumidores.

Esto es tanto más importante cuanto que todas nuestras actividades han sufrido cambios significativos en los últimos años. Hemos desarrollado productos alimenticios innovadores, por lo que ya no solo vendemos pollo. Necesitamos los datos para comprender qué nuevos productos adicionales deberíamos producir.

En el ámbito de la agroindustria, obtenemos, compramos y procesamos materias primas agrícolas, y ofrecemos una cartera diversa de productos, incluidos cereales, harina de soja, ingredientes mixtos para piensos y aceites premium para la industria alimentaria, para agregar valor a las materias primas demandadas por nuestros clientes. Los datos también pueden ayudarnos a enriquecer nuestros productos principales.

¿Cómo alimenta su lago de datos?

Decidimos adoptar un enfoque práctico, dirigido por Kyle Benning, quien dirige nuestro negocio de datos. Los CIO conocen el riesgo de construir un lago de datos y solo esperan que los datos simplemente "caigan" porque eso puede no suceder, pero con datos o no, una infraestructura de lago de datos es un gasto significativo. Para evitar esto, creamos nuestra plataforma de datos caso por caso (basada en la tecnología Snowflake, nota del editor).

Nuestros socios comerciales construyen con nosotros casos de negocios, en las actividades alimentarias o agroalimentarias, que son aprobados por el equipo de gobierno de la unidad de negocios. Esto asegura que los casos de negocio estén alineados con los objetivos de la empresa. Luego, nuestro equipo de análisis, dentro del departamento de TI, se asegura de que construyamos el lago de datos en el orden correcto. Llamamos a este equipo "gestión de la información" porque queremos que los analistas sean nuestros socios comerciales y no los especialistas en TI.

Perdue Farms selecciona datos asociados con sus procesos operativos, generados en particular por sus máquinas, para tener análisis específicos que respalden su crecimiento. (Foto: Perdue Farms DR)

Una vez aprobado el caso de negocio, lo transformamos en un proyecto y lo ponemos en producción transfiriendo únicamente los datos de este caso específico al lago de datos. Tenemos una página web de métricas que nos dice cuántos datos hay en la zona de consumo, y ya se puede acceder, y cuántos hay en la zona "bruta", un repositorio de datos que aún requieren tratamiento antes de ser transferidos al área de consumo.

¿Cómo se forma a los directivos de empresas en datos?

Nuestro equipo de datos es un centro de excelencia. Kyle Benning, quien lo dirige, tiene "entrenadores" que capacitan a los equipos que trabajan en casos de negocios en herramientas de preparación y visualización de datos hasta que se vuelvan autónomos en la creación de sus propios paneles y algoritmos para el usuario final.

Al capacitar a los equipos comerciales de esta manera y trasladar gradualmente los datos procesados ​​al área de consumo del lago de datos, caso por caso, vimos llegar gradualmente una oleada. Al empezar poco a poco demostrando el valor de los datos, los equipos se entusiasman y cada vez más departamentos de la empresa se implican en el proyecto. Algunos incluso ahora buscan contratar especialistas en análisis de negocios.

Sin embargo, ¿existe algún riesgo en este enfoque caso por caso?

Cuando ingresa datos específicos para un caso de negocios, son solo los datos necesarios para ello y, por lo tanto, puede haber lagunas. A medida que pasamos de un caso de negocio al siguiente, debemos trabajar hacia atrás para asegurarnos de que estamos llenando estos vacíos. Por lo tanto, hemos trasladado los datos de rendimiento financiero al conjunto de datos, que no representa el 100 % de lo que finalmente será necesario. Entonces estamos trabajando en un proyecto para integrar el resto.

¿Puede describirnos uno de los primeros casos de negocio que completó en el lago de datos?

Sí, por ejemplo en nuestras deshuesadoras de pollo. Queríamos saber si la línea de deshuesado estaba optimizada. Si lo aceleramos, ¿tendríamos suficiente personal al final de la cadena para mantener el ritmo y si lo hacemos más lento, tendríamos demasiado personal por el contrario? Finalmente, logramos ahorros reales al transferir los datos operativos relacionados con las máquinas de deshuesar al lago de datos, para ajustar mejor el funcionamiento de las máquinas.

¿Cuál es la ventaja de alimentar gradualmente su lago de datos?

La principal ventaja radica en la aceptación por parte de la alta dirección del valor que representan los datos. Ven los paneles que completan automáticamente y se dan cuenta de que ya no usan papel y ya no tienen que esperar para tener los informes que necesitan.

¿Existen desafíos específicos asociados con el uso de datos operativos en lugar de datos de gestión más tradicionales?

Trabajar con datos financieros es menos complejo. En general, los ERP están diseñados para adaptarse a la mayoría de los procesos. Es bastante sencillo para nosotros comprender estos datos y pasarlos a un lago de datos. Pero con los datos operativos nos planteamos nuevas preguntas. ¿Qué volumen de datos de los sensores debería integrarse en el lago de datos? ¿Cómo estructurarlos? ¿Qué normas se les aplican? ¿Los datos confidenciales, como nuestras tasas de errores de producción, deberían permanecer en la fábrica o transferirse al lago de datos? Estos problemas no son fáciles de resolver y aún no hemos llegado a ese punto, porque contamos con una gran cantidad de datos operativos.

¿Qué consejo le daría a los CIO que están creando una nueva organización en torno a los datos?

Empiece poco a poco, defina su ecosistema, simplifique su pila de tecnología e involucre a personas que tengan credibilidad en el negocio. Sí, necesita la tecnología adecuada para convertirse en una empresa basada en datos, pero eso es sólo lo mínimo. Los verdaderos impulsores son sus socios comerciales y los casos de negocio que crean. En informática, a veces complicamos demasiado los datos porque empezamos a hablar de bits y bytes, ceros y unos, nubes y plataformas, pero ese no es el punto. Utilice sus estructuras de gobierno para elegir un caso de negocio importante para la empresa, llevarlo a cabo y luego pasar a los dos o tres siguientes. Entonces verás el efecto bola de nieve.