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Experiencia en el terreno, enfrentarse a un proyecto analítico en el sector de energía limpia — En la optimización de generación hidroeléctric

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Experiencia en el terreno, enfrentarse a un proyecto analítico en el sector de energía limpia — En la optimización de generación hidroeléctric

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¡Hola a todos! Compartiendo un poco mi experiencia en el terreno, enfrentarse a un proyecto analítico en el sector de energía limpia —como la optimización de generación hidroeléctrica— trae desafíos muy particulares. De las dificultades que mencionas, la que más frena el avance al principio es el desconocimiento o la resistencia frente a las herramientas tecnológicas avanzadas y, muy de la mano, la falta de apoyo de la alta gerencia.

Cuando lideras iniciativas donde necesitas integrar datos de telemetría industrial (como variables de instrumentación Rosemount/Micro Motion o sistemas de control DeltaV), limpiar y transformar grandes volúmenes de datos históricos en pipelines ETL, y construir modelos de analítica descriptiva o predictiva, el escollo principal no es solo técnico. Si la dirección no comprende el valor estratégico de los datos, el proyecto se ve como un gasto en lugar de una inversión para la eficiencia operativa. Superar esto exige traducir métricas complejas de ingeniería y optimización energética en un lenguaje de negocio claro, demostrando cómo la analítica previene fallas, optimiza recursos hídricos y potencia el desarrollo nacional sostenible.

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Transformar datos en energia para un futuro Sostenible 220826

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Las principales dificultades han sido la calidad e integración de los datos , la resistencia al cambio, la falta de capacitación y el tiempo necesario para implementar nuevas herramientas .

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Dificultades en los proyectos de datos analiticos

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Dificultades en los proyectos de datos analiticos

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Dificultades en la Calidad, Gobierno y Adquisición de Datos

La materia prima de todo sistema de soporte a las decisiones es el dato; si este está comprometido, el resultado del análisis será erróneo.

• Silos de información e inconsistencia: Históricamente, cada departamento (como comercial y marketing) guardaba su información por separado en herramientas aisladas. Cuando se intenta unificar estos datos, surgen graves problemas de calidad porque los nombres de los elementos son inconsistentes, se codifican de manera diferente o sus formatos varían.

• Gobernanza de datos no efectiva: Carecer de una estructura de gobierno formal que limpie, valide, valide metadatos y democratice las consultas de forma segura destruye la confiabilidad de los datos.

• Tratamiento del 80% de datos no estructurados: Extraer valor estratégico de formatos PDF, textos libres de quejas, imágenes o audios de call centers exige saltar de las bases de datos relacionales convencionales hacia infraestructuras Big Data, lo que eleva el costo de implementación.

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Para mi es un tema dificil, y no se por donde comenzar. desconozco las herramientas

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Una de las principales dificultades que he encontrado al utilizar sistemas de inteligencia de negocios es la fragmentación de la información. Muchas veces los datos están distribuidos en diferentes plataformas (por ejemplo, herramientas nativas de Amazon y reportes externos), lo que hace que el análisis no siempre sea inmediato y requiera tiempo para consolidar y validar la información antes de tomar decisiones.

Otra dificultad importante es la interpretación de los datos. No siempre los números cuentan toda la historia, y en algunos casos pueden llevar a conclusiones erróneas si no se analizan dentro de su contexto.

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En los proyectos de analítica una de las principales dificultades suele ser la calidad de los datos disponibles. En muchas organizaciones la información se encuentra dispersa en distintos sistemas, incompleta o desactualizada, lo que dificulta su uso para generar análisis confiables.

Desde la perspectiva de los sistemas de inteligencia de negocios, es fundamental contar con procesos adecuados de captura, integración, almacenamiento y tratamiento de los datos, muchas veces apoyados en arquitecturas como Data Warehouse y procesos ETL, que permiten limpiar, integrar y organizar la información proveniente de diferentes fuentes.

Solo cuando los datos son confiables y están correctamente estructurados es posible aplicar herramientas de Business Intelligence y analítica de datos para generar dashboards, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones basada en información y no en intuición. Por esta razón, la gestión y calidad de los datos es uno de los factores críticos para el éxito de cualquier iniciativa analítica.

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Al desarrollar proyectos de analítica, una de las mayores dificultades que he enfrentado ha sido trabajar con los datos disponibles. En varias ocasiones me he encontrado con información incompleta, desactualizada o distribuida en diferentes sistemas, lo que obliga a dedicar mucho tiempo a ordenar y depurar los datos antes de poder analizarlos. Esto puede ser frustrante, especialmente cuando se tienen plazos ajustados o expectativas altas sobre los resultados.

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Al desarrollar proyectos de analítica, una de las mayores dificultades que he enfrentado ha sido trabajar con los datos disponibles. En varias ocasiones me he encontrado con información incompleta, desactualizada o distribuida en diferentes sistemas, lo que obliga a dedicar mucho tiempo a ordenar y depurar los datos antes de poder analizarlos. Esto puede ser frustrante, especialmente cuando se tienen plazos ajustados o expectativas altas sobre los resultados.

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Otra dificultad que he vivido es lograr que el análisis realmente responda a las necesidades del negocio. A veces no es sencillo traducir lo que se quiere resolver en indicadores claros o en análisis que sean fáciles de entender para todos. Además, he notado que no siempre existe una cultura analítica sólida, lo que genera resistencia o poco aprovechamiento de los resultados. Estas experiencias me han ayudado a comprender que un proyecto de analítica no solo depende de la tecnología, sino también de las personas y de la forma en que se gestionan los cambios.

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Inteligencia de Negocios - RTS Tomás Solano

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Inteligencia de Negocios - RTS Tomás Solano

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En RTS hoy estamos utilizando la Inteligencia de Negocios de forma práctica y orientada a la acción, apoyándonos en dashboards simples, métricas comerciales clave y análisis de proyectos para tomar decisiones rápidas y fundamentadas. No buscamos modelos complejos por sí mismos, sino información clara sobre ventas, pipeline, rentabilidad y desempeño operativo que nos ayude a priorizar mejor, ajustar la estrategia y acompañar a nuestros clientes con mayor precisión, alineando los datos con la realidad diaria del negocio.

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Nosotros estamos usando los KPI así con el power BI para nuestra analítica descriptiva, estamos en proceso de dar el siguiente paso de migrar a una analítica predictiva

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Sistema de Inteligencia de Negocios - FS 

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Sistema de Inteligencia de Negocios - FS 

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Un Sistema de Inteligencia de Negocios (BI) es una herramienta que ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones al transformar datos en información útil. Recopila datos de diversas fuentes (ventas, marketing, operaciones, etc.), los analiza y los presenta en formatos fáciles de entender como dashboards y reportes. Esto permite a los usuarios identificar tendencias, patrones y oportunidades, mejorando la eficiencia, la rentabilidad y la competitividad de la empresa.

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Desde nuestra perspectiva y basado en la experiencia del uso de estas herramientas tanto robustas como básicas, lo que hace difícil o no tan correcto en el uso de datos para analizar, es que algunas herramientas no son tan amigables con el usuario y eso hace que en ocasiones la información que se recibe no sea correcta, ya que, el usuario o no entendió o lo entendió a medias lo que debía de hacer y esto nos puede dar datos discriminatorios.

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Uno de los mayores retos es la resistencia al cambio y personas capacitadas para realizar estas funciones. Son 2 puntos importantes en nuestra organización.

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En mi caso, trabajo en un área de medios de pago, y la data he tratado de darle mayor uso. Como banco, administramos mucha información pero el uso que le damos es a lo interno de forma descriptiva. El potencial a nivel comercial es enorme porque podemos darle información clave a los comercios para tomar decisiones

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La dificultad en la implementación de herramientas analíticas no siempre radica en la tecnología. En nuestro caso, ya contábamos con un sistema de bases de datos, pero el verdadero desafío fue que las personas no generaban análisis relevantes para el negocio. A veces, el problema no es solo la herramienta, sino no tener claridad sobre las preguntas que queremos responder con los datos

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Dificultades en la implementación de una aplicación

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Dificultades en la implementación de una aplicación

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A los inicios del 2000, se decidió utilizar una aplicación en nuestra empresa que entrelazaría las actividades de varios departamentos en ella.

·         No se estableció un Gantt de la implementación del proyecto

·         El líder del proyecto no establecía metas ni fechas a seguir

·         Todos trabajaban de acuerdo con sus iniciativas, no había acuerdo entre nosotros.

·         Nunca se decidió hacer procedimientos para unificar los procesos.

La experiencia nos enseñó, que todo proyecto debe tener un líder que lleve un punto inicial hasta el final. Añadir a las personas que tienen conocimiento o experiencia en el tipo de proyecto es de mucha ayuda.

Hoy en día, tenemos un Líder de Proyectos, como posición especifica, el cual se encarga de orientar a los involucrados y ver cuáles son las necesidades que se requieren en un proyecto.

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Difucultades en la Implementación de un Proyecto Analítico

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Difucultades en la Implementación de un Proyecto Analítico

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Una de las principales dificultades fue la no estandarización de la data, el tener datos no centralizados ni tampoco una data limpia demoró mucho mas la implementación del proyecto. Otra que podría citar también fue la no contar con dueños de la data, se tenía un camino trazado para implementar el proyecto analítico, pero cuando fuimos a recopilar los datos resultó ser que los mismos no tenían un dueño definido, por lo que tomó tiempo definir quien aprobaría la centralización de los datos necesarios.

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Los proyectos de analítica, aunque poderosos y valiosos, presentan varias dificultades y desafíos que deben ser superados para garantizar su éxito. A continuación detallo algunas de las principales dificultades que hemos presentado en mi empresa:

Datos incompletos o erróneos: A menudo, los datos que se recopilan no están limpios, lo que dificulta su análisis. La presencia de datos faltantes, inconsistencias o errores puede afectar la precisión de los resultados.

Falta de estandarización: Si los datos provienen de diferentes fuentes o sistemas, pueden tener formatos o estructuras diferentes, lo que hace difícil integrarlos correctamente.

Ruido en los datos: En algunos casos, se recopilan grandes cantidades de datos, pero estos no son relevantes para los objetivos del análisis, lo que se conoce como "ruido". Filtrar estos datos innecesarios puede ser un desafío.

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La principal es la falta de conocimiento en la misma ya que muchas veces la empresa asumen que sabemos cuando no es asi y la falta de capacitacion de la misma noa yuda en el tema , es muy importante la capacitacion en el procesos de la misma

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Considero que la principal dificultad es el desconocimiento en el uso y configuración de la herramienta, normalmente es necesario tener un especialista para sacar el mayor provecho. Otra dificultad es garantizar la información de forma estructurada y confiable

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Se me dio una vez que por apoyo de la falta de la gerencia no se pudo implementar la idea de una construcción analítica que significaba una reducción de los procesos en el área. Pero, creo que en el fondo es el temor al cambio lo que hace que tomen esas decisiones.

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En mi experiencia, la dificultad que he tenido en proyectos de analítica fue cuando en un principio no conocía completamente las capacidades de la herramienta, lo que me llevó a no aprovechar al máximo sus bondades.

Otra dificultad que tuve en un proyecto fue la limitación de la herramienta, si bien Power BI es una herramienta potente, puede ser limitante cuando se trata de manejar grandes volúmenes de datos.

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Hola, gracias por el espacio,

En realidad, comparto lo que ya muchos de los colegas han expresado en sus publicaciones por lo no tiene sentido reinventar la rueda con más detalles. Desde mi perspectiva, mucho gira en el inicio con la toma de requerimientos que no siempre es muy clara o precisa, luego la gestión y la calidad de los datos que por lo general no vienen estructurados, vienen incompletos y con inconsistencias y al final termina en que por lo general el presupuesto es limitado para implementar algo robusto. Lógicamente todo esto va de la mano, con temas de tecnología, gestión del cambio, adopción, etc.

Sin embargo, yo prefiero cerrar con el mensaje de que lo más importante sería enfocar los esfuerzos cuando se busca una implementación analítica en base a las necesidades puntuales del negocio y alineadas a las estrategias y que requiere de una planificación adecuada, tratando de involucrar a la mayoría de los stakeholders para así tratar de logra el éxito del mismo. Si se logran alinear todas las partes y se logran solicitar todos los requerimientos de forma correcta, se logrará el objetivo.

Saludos y gracias,

Pedro Umaña Sabat.

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Todas las anteriores que mencionó el profe Sebastian, en genera al momento de abordar estos proyectos en las organizaciones se presentan las dificultades como el desconocimiento de los conceptos y su aplicabilidad al negocio, la complejidad de las fuentes de datos, por la variedad y estructura de información, la calidad de los datos ya que se identifican datos repetidos, sin tipos definidos al igual que ausencia de información en la tablas de la BD y por último la experticia en las herramientas que existen en la empresa.

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Mi experiencia implementando analítica de datos en PYMEs

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Mi experiencia implementando analítica de datos en PYMEs

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En mi experiencia con la implementación de iniciativas de análisis de datos en pequeñas empresas, me he encontrado con varios desafíos significativos. Uno de los más destacados ha sido la resistencia al cambio por parte de la gerencia. A menudo, existe cierto escepticismo o reluctancia a adoptar nuevas tecnologías y métodos, especialmente cuando implican una curva de aprendizaje o cambios en los procesos establecidos. Esta resistencia puede ralentizar o incluso descarrilar proyectos de analítica que, de otro modo, podrían aportar un gran valor a la empresa.

Otro obstáculo considerable ha sido el acceso y la gestión de los datos. En muchas pequeñas empresas, los datos pueden estar dispersos o almacenados en formatos que no son fácilmente accesibles para su análisis. A veces, las políticas internas o la falta de infraestructura adecuada pueden limitar el acceso a estos datos críticos. En mi rol, tuve que abordar estos problemas prácticamente en solitario, lo que me llevó a desarrollar habilidades en la creación de dashboards y en la interpretación de datos para hacerlos comprensibles y útiles. Estos dashboards se han convertido en una herramienta esencial en las reuniones mensuales de rendimiento, facilitando la toma de decisiones basadas en datos dentro de la empresa.

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En mi experiencia, la principal dificultad suele ser la apertura para la adopción de una nueva forma de trabajo que implica el uso de analítica, existe temor a cambiar el status quo y a gestionar de forma distinta. Las hojas excel "personalizadas" son dificiles de dejar por un sistema estructurado por parte de los usuarios. Es importante para ello buscar perfiles adecuados y capacitación no solo en el uso del sistema, sino en como gestionar con analítica.

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Definitivamente fue un gran reto llegar y tener autoaprendizaje para el uso de la data en la empresa, sin embargo aun mas complejo es que no era consistente y en momentos parecia que no era tan acertada para tomar decisiones... claramente sobre esto toco hacer un proceso de limpieza para que fuera efectivo el uso de esta.

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Lo principal que he experimentado ha sido la resistencia al cambio por desconocimiento de la herramienta analitca, esto lo veo a diario en mi trabajo ya que soy Key Account para una empresa que ofrece un Saas, al inicio el temor de no saber como utilizarlo, de que va a cambiar todo mi proceso, que sera mucho mas engorroso, es lo que mas impacta, dicho esto pienso que una de las principales soluciones que debe tener toda herramienta es un acompañamiento inicial, esto es necesario y entender que todo es un proceso que a corto plazo se evidenciaran los resultados de las mejoras de ese cambio

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Creo que al inicio lo que nos hizo perder tiempo fue decidir si buscar un sistema que pudiera adaptarse a las características de nuestra Industria , se buscaron diferentes alternativas y se terminó llegando a la conclusión que construiríamos nuestro propio sistema, hoy dia podemos decir que está implentado en un 50% ya operando y esperamos llegar a un alcance del 75% con la siguiente salida a produccion.

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En muchas ocasiones también nos encontramos con que las plataformas brindan demasiada data, que se vuelve confusa, repetitiva o en el peor de los casos contradictoria.

Por lo que la falta de estructura, como cnsecuencia de no fijar objetivos para la data es uno de los puntos más importante al momento de querer usar información para validar o tomar decisiones.

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Hola,
En base a mi experiencia con estos sistemas de información podemos destacar:  la falta de conocimiento del personal en el manejo de herramientas tecnológicas, personal reacio a completar la información correctamente o dejar campos en blanco.  Lo que da como resultado poca veracidad en los reportes y los convierte en reportes no confiables o sin el 100% del contenido real que se maneja.

Slds,

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Las dificultades experimentadas han Sido relacionadas con el desconocimiento de herramientas y cómo asociarlas en el giro del negocio para poder implementar el uso.

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Hola
Un gusto saludarles.
El motivo o la principal dificultad, es la falta de conocimiento sobre las herramientas que se tiene en el mundo de la analítica que es tan amplio.
Por ejemplo, gracias a los conocimientos que he podido adquirir por este programa ya tengo claro que tipo de analítica se podría aplicar para mi fundación, ya conozco un poco las bases y el paso a paso a seguir.

Pero la analítica es un mundo muy amplio que como tal no me especializaría porque no es mi área, pero si conocer lo básico para poder participar en la toma de decisiones.

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En mi caso, algo que por año hemos observado ante la puesta en marcha de un proyecto Análitico es la comunicación de los objetivos organizacionales concuerden con este proyecto, en donde todos los involucrados deben de resistirse a un cambio y que la información se volverá importante para tomar decisiones en base a está. Dejar lo tradicional, es algo a romper como un paradigma de no moverse porque ya es lo viejo conocido.
Saludos

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Hola!, los principales retos que he tenido es falta de apoyo por parte de las directivas, considerar que solo los tableros que ellos requieren son los necesarios para operar la organización, además de desconocimiento en las herramientas a utilizar.

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Las principales dificultades que he encontrado son:
Falta de apoyo de gerencia.
Obtención de datos, ya que muchos de los datos importantes no se han digitalizado.

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Buenos días!
El principal obstáculo para implementar un proyecto analítico es la incertidumbre si funcionará, lo que nos queda es presentar las ventajas de estas herramientas y resaltar cómo nos ayuda a mejorar nuestros objetivos.

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Lo más complicado que hemos encontrado en la compañía en la que laboro es lograr juntar y ordenar la información, contamos con varios facturadores por las diferentes tecnologías que comercializamos, tenemos distintos CRMs y algunos de nuestros sistemas se han hecho viejos y han quedado hasta sin soporte, por citar un ejemplo una de nuestras plataformas conecta con un AS400 en versión súper anticuada. Todo esto ha dificultado el ordenamiento de la información para poder tener vistas únicas de cliente y poder tomar decisiones basadas en su perfil completo. Seguimos haciendo esfuerzos por incorporar nuevas herramientas pero estamos en el proceso de migración de la información que se hace cada vez más lento, en los primeros intentos hemos perdido consistencia de la información lo que hace que nos detengamos a buscar procesos más seguros que no pongan en riesgo el negocio.

Saludos

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Dificultades en un proyecto de analítica

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Dificultades en un proyecto de analítica

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Las dos dificultades principales que he experimentado en la implementación de un proceso analítico ha sido la falta de apoyo y la falta de habilidades de las personas que han puesto a cargo de ayudar en el proyecto. Esto proviene de una cultura organizacional que está atravesando dificultades por cambios en los inversionistas. Al no saber cuál es la estrategia del negocio, no se cuenta con apoyo para finalizar los proyectos o, no siguen los que los datos apuntan y prefieren regresar a modelos tradicionales mas intuitivos. Pero, seguimos esforzándonos y ser un agente positivo del cambio hacia una modalidad data driven.

Saludos, Martha García.