Bloques Lego verdes, amarillos y azules
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Bloque a bloque: cómo LEGO Group escaló la analítica

Bill Shube, gerente sénior de Decision Support Tools, en LEGO Group, comparte desafíos de datos en la empresa y sus soluciones.

Bloques Lego verdes, amarillos y azules
Nota del editor: En este blog, se presenta una entrevista con Bill Shube, gerente sénior de Decision Support Tools, en LEGO Group. Para acceder a la conversación completa, vuelve a reproducir la grabación en vivo aquí.

¿Cómo se organiza la analítica en LEGO Group?

Shube: Desde el punto de vista de la organización, el alto nivel, TI y BI son muchas organizaciones globales y muy centralizadas en nuestra sede central en Dinamarca. Desde un punto de vista local, aquí en América, no tenemos muchos recursos de BI o TI; siempre trabajamos con personas de Dinamarca. Y, por eso, suelen tener prioridades globales, que a menudo no se engranan bien con algunos de los aspectos locales con los que tenemos que lidiar. Así que hemos aprendido que a veces debemos dejar de depender de ellas.

Éramos dos planificadores de demanda y un planificador de suministros. Realmente tuvimos que aprender sobre el resto del negocio para comprender las necesidades de las personas. Sin embargo, diría que tuvimos la ventaja de haber estado trabajando durante mucho tiempo en las operaciones de cadena de suministro y que conocíamos a las personas adecuadas.
Dedicamos prácticamente horas a mirar lo que hacían otras personas para comprender sus funciones y necesidades.

¿Cuáles son algunos de los desafíos analíticos a los que te enfrentaste?

Shube: Diría que dos de los principales desafíos analíticos en LEGO Group son la accesibilidad a los datos y la latencia de estos.
Accesibilidad a los datos
Desde el punto de vista de la accesibilidad, utilizamos un almacén empresarial (BW). Se estableció hace años, y en el momento en que se implementó, fue algo nuevo y nunca tuvimos una idea clara del uso que le daría el personal. Y creció de forma orgánica con el paso de los años. Uno de los problemas significativos que ha causado este crecimiento orgánico es que los datos que necesitamos para trabajar a diario no se encuentran en un solo lugar. No conozco a nadie en la empresa que pueda realizar una sola consulta y obtener todas las respuestas que necesita. Siempre realizamos varias consultas. Unimos los datos y los manipulamos bastante.
Latencia de datos
Otro desafío con nuestros sistemas actuales es que se basan en Excel. Hasta hace poco, solo hemos podido acceder a estos datos a través de Excel. Por lo tanto, esto implica muchas limitaciones, solo desde el tamaño de la perspectiva del conjunto de datos y el tipo de flexibilidad que obtienes.
Excel es genial para muchas cosas, pero en este punto, lo que tenemos es una mezcla de archivos Excel que se envían por correo electrónico en toda la empresa y, a medida que nuestro negocio ha crecido, el tamaño de esos archivos también lo ha hecho. Los archivos se vuelven cada vez más grandes, más complejos y fallan con frecuencia. Y ningún archivo puede contener todo lo que todos necesitan. Entonces terminas con muchas personas que intentan hacer su trabajo buscando en muchos archivos Excel diferentes. Y no pueden simplemente revisar en un lugar y obtener las respuestas necesarias.
Nuestro equipo se dedica al trabajo de ejecución diaria en las operaciones de la cadena de suministro. Además, el almacén empresarial toma instantáneas de los sistemas en los que el equipo trabaja a diario. Estas personas trabajan en tiempo real en sistemas con datos en vivo; necesitan saber cómo se ven los datos minuto a minuto.
Esas instantáneas generalmente se toman durante la noche y, en el momento en que ingresamos por la mañana, ya están desactualizadas. Lo que no es para nada útil.
En el caso de la administración de pedidos, la mayoría de nuestros pedidos se reciben a las cinco de la mañana, así que cuando el personal entra no ve ninguno de los pedidos del almacén empresarial que se deben procesar en el día.
Esto ha causado un conjunto de informes sombra. Las personas descargan datos directamente desde SAP, realizan una gran cantidad de búsquedas manuales y, luego, los distribuyen por correo electrónico. Por lo tanto, es muy poco estandarizado, demasiado manual y consume mucho tiempo. Y a medida que aumenta el ritmo de nuestro negocio, es cada vez más insostenible.

LEGO Group y Alteryx: simplemente encajó

Shube: Cuando comencé a usar Alteryx por primera vez en 2019, estaba trabajando en la planificación de demanda y éramos un grupo relativamente nuevo; en realidad, no teníamos herramientas de generación de informes a nuestra disposición. Así que se me encargó el desarrollo de nuevos informes. Estuve preguntando por ahí, y uno de los chicos del equipo de BI local me comentó sobre Alteryx.
Y después de trabajar solo con Alteryx durante unos días, un mes aquí y allá, logré reunir aproximadamente el 90 % de los datos que mi grupo necesitaba a diario para hacer nuestro trabajo.
Pude ubicarlo todo en un solo lugar, colocarlo en Tableau y, de repente, esto cambió la forma en que hacíamos nuestro trabajo. Ya casi no dedicábamos tiempo a la preparación de datos y teníamos todo lo necesario a nuestro alcance.
Hoy, intentamos aplicarlo a otros grupos, como la administración de pedidos y nuestro equipo de distribución, la planificación de suministros y, básicamente, a todos dentro de las operaciones de la cadena de suministro.

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Gib_Bassett
Gib Bassett
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