Impulsar el crecimiento con la transformación digital

Impulsa el crecimiento con la transformación digital

La transformación digital para impulsar el crecimiento se trata de un “movimiento” que apuesta por maximizar la eficiencia de los procesos rutinarios a través de la tecnología.

Eso, grosso modo, implica, además, una nueva forma de hacer negocios y, por ende, una nueva manera de pensar e interpretar los modelos, las estrategias, los objetivos.

La transformación digital ha sacudido los cimientos del ecosistema industrial, empresarial y social, de forma que ha cambiado lo que los clientes, los proveedores, o, las empresas actuales esperan de aquellos con quienes eligen hacer negocios.

Sí, la elección es una de las claves. Hoy, la tecnología ofrece muchas más opciones de las que nunca habíamos imaginado en cualquier otro momento de la historia.

Algo que, es sin duda positivo, pero que pone a las empresas en una posición de “alerta permanente” ya que, de no cumplir con las altísimas expectativas que tienen hoy los clientes, las opciones de cambio son tantas, que el riesgo de las empresas de quedarse descolgadas crece peligrosamente.

De la incertidumbre a la aceptación

El impacto de la transformación digital no debe tomarse a la ligera. En estos momentos, la inmensa mayoría de las organizaciones están, no solo familiarizadas, sino concienciadas de que la digitalización es una necesidad para avanzar y crecer.

Hemos pasado de un período de incertidumbre inicial sobre el impacto de las nuevas tecnologías en los negocios, y, más aún, sobre cómo evolucionarían los procesos de transformación digital, a un estado de aceptación y convencimiento lógicos.

Según los últimos datos publicados por IDC se espera que en 2021 el gasto mundial en tecnologías para impulsar la transformación digital supere los 2,1 billones de dólares. Son cifras que, desde luego, no dejan indiferente a nadie.

Por lo tanto, no es de extrañar que el ecosistema pyme busque también “allanar” su camino con proyectos de transformación que van más allá de la implementación de tecnologías concretas.

En este sentido, además de asumir la tecnología casi como un imperativo para impulsar el crecimiento, las pequeñas y medianas empresas han modificado no solo su modelo de negocio, sino sus modelos de gestión.

Apuestan ahora por la tecnología, sí, con soluciones para optimizar sus recursos tipo ERP o CRM, pero también, con aplicativos para agilizar sus tiempos de respuesta y mejorar su relación con los clientes, con sistemas que les permitan acceder y aprovechar los datos con los que operan; y, en definitiva, tecnología con la que identificar, analizar y aprovechar nuevas oportunidades de negocio.

La nube sigue siendo punto de referencia para avanzar y, también, para acelerar la implementación tecnológica. Y para mantener los costes a raya. Y, en definitiva, para abordar los desafíos clave que presenta el entorno digital, respecto a la satisfacción del cliente.

De la transformación a la analítica

No hay un modelo de transformación común para todos. Pero, lo que parece que sí está claro es que la inteligencia empresarial y la analítica de los datos se están convirtiendo en piezas clave en todo el proceso transformador.

Son aspectos críticos para avanzar hacia el crecimiento y la sostenibilidad de los negocios a largo plazo.

Por eso, las herramientas que utilicen las pymes para gestionar sus recursos también deberán apuntar en la dirección del análisis para apuntalar su impacto positivo.

Da igual si hablamos de un ERP con funciones analíticas incluidas o de un sistema que se integre con otras soluciones BI, lo importante es que el usuario tenga la funcionalidad necesaria para obtener la máxima información posible de sus datos.

En estos momentos, las pymes ya no se quejan por la falta de datos, sino más bien, por la dificultad para acceder a los datos correctos y, por supuesto, por su precisión.

Es decir, porque los datos estén actualizados en tiempo real, porque sean consistentes y porque aporten el valor que realmente se espera de ellos.

Si los datos no son fácilmente accesibles, si contienen inexactitudes o si son erróneos o aparecen en un formato que no puede utilizarse, no sirven para nada por mucho que la organización tenga una cantidad enorme de datos.

Yo, desde luego, tengo claro que la falta de información inteligente afecta negativamente a la vida útil de un negocio.

Es decir, que tener acceso a la analítica de datos en tiempo real proporciona la información y la inteligencia necesaria como para saber qué estrategias desarrollar para cumplir con los objetivos establecidos.

Pero, también ayuda a planificar y gestionar mejor los recursos, o sea, a ser más eficientes, ayuda a identificar y aprovechar mejor las oportunidades de negocio. Pero también, permite detectar antes los errores y determinar su origen y sus causas y, con ello, establecer medidas correctoras para subsanarlos.

Del ERP gestor al ERP analítico

Ha sido una evolución lógica. Los aplicativos ERP han ido desarrollando nuevas funcionalidades que han permitido acompañar a las pymes en sus procesos de crecimiento. Pero, sobre todo, han ido incorporando funciones orientadas al mejor aprovechamiento del dato.

La idea es que hoy, una pyme pueda apoyar toda su gestión de recursos en un ERP del que obtendrá, en tiempo real, toda la información que necesita, de manera sencilla, segura y precisa.

Esto hace que las pequeñas y medianas empresas, no solo agilicen su operativa diaria, sino que estén más informadas y sean más proactivas en la toma de decisiones.

Entonces, además de la agilidad, la seguridad y la precisión, un ERP avanzado también permite establecer y automatizar un workflow analítico.

Es decir, un flujo de trabajo con capacidad para acceder y analizar grandes conjuntos de datos complejos, de orígenes ilimitados para obtener información, también ilimitada. Por lo que, si me preguntas que aporta un ERP analítico a la era digital en el entorno pyme, se me ocurren algunas cosas tan elementales como estas:

• Más y mejor accesibilidad
• Más agilidad y flexibilidad
• Más precisión y más conocimientos
• Más capacidad para obtener información de datos complejos
• Más autonomía para que clientes y proveedores puedan acceder y analizar sus datos
• Más opciones de analítica predictiva, es decir, más opciones para planificar
• Más alternativas para identificar tendencias y patrones de comportamiento
• Más posibilidades para identificar ineficiencias o errores y su impacto sobre determinadas áreas
• Más limitación de riesgos