Data warehouse para la industria del Retail

En la era de la información, en donde la competitividad está a tope y cada vez es más difícil sobresalir, la industria del Retail se ve envuelta en una dura competencia.

La oferta es mucha y el mercado, aunque ha ido creciendo, se vuelve cada vez más exigente y voluble.
Es por ello, que la industria detallista debe de buscar herramientas y soluciones que le permitan mantener y aumentar ese nicho de mercado con el que cuentan.

El Data Warehouse se ha convertido en la herramienta idónea para ayudar a los ejecutivos a tomar las decisiones apropiadas, que les permitan seguir compitiendo en el mercado.

Contenido

Con ventas alrededor de los 25 mil millones de pesos mensuales, y eso sólo contando a las empresas afiliadas a la Asociación Nacional de Tiendas de Autoservicio y Departamentales (ANTAD), el comercio detallista es de las principales actividades económicas del país.

Su mercado es de los más amplios, ya que podríamos estimar que llega al 99% de la población en México.

Con un mercado de esa magnitud, se podría pensar que las oportunidades de desarrollo y crecimiento son bastante aceptables, pero si consideramos que existen decenas de cadenas transnacionales operando en el país, cientos de negocios medianos y miles de pequeñas tienditas, la lucha por el mercado se vuelve muy agresiva y complicada.

A través del tiempo, el comercio al detalle ha ido evolucionando al ritmo de la tecnología.

Hace décadas, cuando la tecnología era casi nula, los comercios sólo se enfocaban a satisfacer a su mercado local, en donde la atención era personal y se conocía a detalle cada uno de los gustos del cliente.

El tendero se preocupaba por contar con el producto que sus clientes habituales le pedían y no tenía que sufrir mucho para conseguirlo, la recurrencia en la compra era la clave para conocer bien a sus compradores.

Conforme fueron pasando los años y el mercado fue haciéndose cada vez más grande, provocando más competencia y la aparición de las grande cadenas comerciales, se hizo cada vez más complicado lograr ese aspecto que tenían los comercios de antes, que era conocer al cliente a la perfección. Simplemente dejó de existir la mayoría de clientes recurrentes, y si los había, muchas veces las cadenas comerciales no lo notaban.

Con todo este crecimiento, la tecnología fue acompañando de la mano a los negocios para seguir en el mercado y lograr sus objetivos.

Primeramente con sistemas para control de inventarios, luego ligándolos a puntos de venta y sistemas de trastienda. Después aparecieron los ERP, en donde se ligaba además la información financiera y contable de la empresa; una vez que se tuvo la información en un solo repositorio central de datos, se idearon las herramientas para explotar la información ahí contenida, principalmente con los sistemas de soporte a las decisiones.

¿Qué son los Sistemas de Soporte a las Decisiones?

Como la mayoría de los conceptos tecnológicos, existen diversas definiciones e interpretaciones de lo que es un DSS (Decision Support Systems por sus siglas en inglés).

A principio de los años setentas, la definición que se daba era “Un sistema interactivo basado en computadora, el cual ayuda a los tomadores de decisión utilizando modelos y datos para resolver problemas no estructurados” (Gorry Scout Morton, 1971). Después, con el avance de los años, se vio que enfrascar a un DSS en problemas no estructurados, en donde existe un alto grado de incertidumbre y el sistema sólo se toma en cuenta para una pequeña parte de la decisión, no era lo más adecuado.

Se comenzó a tomar los problemas como semi-estructurados, en donde existen datos, reglas y modelos que nos plantean la mejor solución, pero la decisión finalmente cae en el humano.

Por último, la definición más aceptada en nuestros días es “Sistema creado para dar soporte a la toma de decisiones en situaciones de decisión semi-estructuradas” [1].

Existen diversos tipos de sistemas de soporte a las decisiones, aunque uno de los que ha tenido más auge sin duda ha sido el Data Warehouse.

El nombre en inglés hace referencia a un almacén de datos, el cual podría confundirse fácilmente con una simple base de datos, que lo que hace es almacenar información.

En realidad no son tan diferentes entre sí, sólo que un Data Warehouse está diseñado para proporcionar información específica para cierto grupo de personas.

Podríamos verlo como una especie de bibliotecario que nos proporciona sólo el libro que requerimos, sin necesidad de tener que ir a buscar libro por libro dentro de una biblioteca.

Su principal auge y mercado ha sido dentro de las empresas del ramo financiero, por ejemplo casas de bolsa, aseguradoras, bancos, etc.

De hecho es muy poco probable encontrar una institución bancaria que no cuente con un sistema de este tipo.

¿La razón?, simplemente se trata de un mercado en donde una mala decisión puede significar pérdidas de millones de dólares, además que el sector financiero siempre se ha caracterizado por ser pionero en el uso de la tecnología.

Pero no sólo el Data Warehouse es privativo de las instituciones financieras, también ha encontrado un gran nicho de mercado entre la industria del comercio al detalle, en donde la mayoría de las cadenas comerciales cuentan con un proyecto de este tipo dentro de sus empresas.

¿En qué beneficia el Data Warehouse a la industria del Retail?

Como ya analizamos al principio del artículo, a pesar de que el mercado para la industria es muy extenso, también la competencia que existe en este ramo es muy abultada y aguerrida.

El uso de herramientas que permitan lograr una ventaja competitiva es muy importante, y las grandes cadenas comerciales se han involucrado mucho más con la tecnología que las pequeñas y medianas empresas.

Es fácil entender por qué, la disponibilidad de recursos para invertir es muy diferente entre unas y otras. Sin embargo, cada uno de los comercios a detalle se ha preocupado por adquirir tecnología de acuerdo a sus posibilidades, algunas con una simple computadora, y otras más con sistemas de información muy sofisticados.

Las que se han preocupado por incluir almacenes de datos dentro de sus proyectos, son aquellas que ya cuentan normalmente con un sistema ERP o sistemas independientes que están de alguna manera comunicándose y compartiendo una base de datos central con suficiente información.

El implementar una herramienta de este tipo, en una empresa con poca cantidad de datos y poco estructurada, sería un gran desperdicio de dinero.

Una implantación exitosa necesita que los 3 principales actores en el proyecto estén alineados y avanzando a la par.

Estos tres actores son: la herramienta tecnológica, los procesos, y la administración del cambio.

Si uno de los 3 no funciona, será muy difícil que se tenga una buena implantación.

Ahora bien, una empresa que considere que tiene una buena calidad en sus sistemas y datos puede pensar en la implementación de un Data Warehouse. Cabe señalar que no será una tarea sencilla. Normalmente estos proyectos son largos, caros y no se obtienen resultados inmediatos.

Se necesita mucho análisis y una buena educación a los usuarios, que finalmente son quieres explotarán la información para tomar mejores decisiones.

Si se logra el objetivo deseado, que es el de tener una implementación exitosa del sistema, los beneficios serán muchos, y los vamos a analizar desde las diferentes áreas en una típica empresa de comercio al detalle:

Gerencia:

Es uno de los principales beneficiarios y usuarios en un almacén de datos. Los directivos de la empresa son normalmente quienes estructuran la información que desean revisar en ciertos periodos de tiempo. Las consultas que se hacen suelen no cambiar, ya que normalmente las decisiones se basan en unos cuántos indicadores; si se tomaran en cuenta muchos indicadores, la toma de la decisión sería mucho más complicada. Los tipos de consultas que se realizan son por ejemplo las ventas de cierto segmento de productos en cierta zona o tienda para cierta fecha.

Con este tipo de información se puede decidir que se comprarán más bronceadores para la tienda de Acapulco entre julio y agosto por ejemplo.

Finanzas: Para el área financiera, el uso del Data Warehouse se convierte en un herramienta de suma importancia, ya que es mucho más sencillo decidir cuándo invertir, en dónde invertir, en qué productos invertir, qué sucursales son redituables, cuáles no, qué época del año es la más complicada para la empresa financieramente, y con ello, poder prever en las épocas de abundancia para las de austeridad.

Sin duda es una herramienta que hará ahorrar varios miles de pesos a la organización.

Operaciones: Para el área de operaciones, el contar con este tipo de herramientas le implica, en pocas palabras, tener los productos correctos en el lugar correcto, y por ende, garantizar la venta. Además, para el área de operaciones el tema de los inventarios es de vital importancia. Con el uso de un Data Warehouse, nos estaríamos asegurando en cierta manera, que los inventarios nunca se inflarán de más, y que tampoco faltará mercancía.

Claro, con sus debidas reservas de que no todo sucede como está planeado en la vida real.

Cliente: Para el cliente, quien en realidad es el que hace posible que una empresa sobreviva, el que la empresa tenga una herramienta de soporte a las decisiones como lo es un Data Warehouse, le beneficia en contar con mejores productos a mejores precios, además de otras implicaciones como productos de calidad, promociones, calidad en el servicio, surtido, etc.

Como pudimos revisar a lo largo de este artículo, el contar con una herramienta de soporte a las decisiones es de gran utilidad para las empresas, en especial en el sector retail, en donde la competencia es cada vez más agresiva, sobre todo con la entrada de las grandes compañías transnacionales.

Aquellas empresas que se queden dormidas en sus laureles, tendrán problemas sin duda en el corto tiempo y probablemente tengan que cerrar por no ser rentables.

En la era de la información, no hay cabida para quienes no la tienen.

Conclusión

Normalmente se habla que la tecnología y, en especial los sistemas de información, son varitas mágicas que van a resolver todos los problemas a los que se enfrentan las empresas. Sería pecar de vanidoso quien diga eso.

Sabemos que no es una tarea fácil, y que muchos proyectos fracasan en el intento, lo que significa millones de dólares en pérdidas. Sin embargo, también tenemos que revisar las implantaciones exitosas, que también las hay, y que han permitido a diversas empresas crecer, aumentar sus ganancias y seguir compitiendo en el mercado.

Para el caso en particular de los sistemas de soporte a las decisiones, creo que no es tan complejo implantar uno, como lo sería por ejemplo la implantación de un ERP. ¿Las razones?, se resume en una fundamental. Experiencia.

Los proyectos de DSS los podríamos clasificar como sistemas complementarios a otros sistemas. Extraen información de sistemas ya implantados, y en eso basan su éxito. Si consideramos que para que un sistema de esta naturaleza se implante, debió de haber habido una implantación previa de otros sistemas, podríamos aseverar que la empresa cuenta ya con cierta experiencia en implantaciones, lo que facilitaría en cierto grado una nueva implantación.

Ahora bien, uno de los principales factores de riesgo con los que se topa una implantación de un Data Warehouse por ejemplo, es la calidad de la información. Es un factor fundamental, ya que si contamos con datos deficientes, las decisiones que se puedan tomar en base a esa información no serán las más acertadas.

Siempre existen pros y contras en todos los proyectos que se emprenden. En el caso de la tecnología, normalmente se analizan y estudian más por la cantidad de recursos que se requieren para realizar un proyecto de esta naturaleza.

Al final de cuentas cualquier proyecto que reditúe en mejores beneficios para la empresa será bueno. Vale la pena invertir en tecnología, pero hay que recordar que los recursos no son infinitos, por lo que hay que invertir bien, a conciencia y no dejando nada a la suerte.

Bibliografía

1.- Garza Ruiz Oscar Luis. Sistemas de soporte a la decisión una opción más para las PYMES.

Turban Efraim, Aronson Jay E. (2001) Decision Support Systems and Intelligence Systems, Prentice Hall. Sexta Edición
Treviño Cantú Alfonso. (1999) Data warehouses: Sistemas de apoyo en la toma de decisiones. Integratec No. 34. Tec de Monterrey.

Ventas iguales socios ANTAD México caen 2.5 pct feb. Reuters (2005).

Gaona Vásquez Norberto. (2000) Data warehouse, la lucha por el poder.

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Gómez Salazar Héctor Manuel. (2006, marzo 18). Data warehouse para la industria del Retail. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/data-warehouse-para-la-industria-del-retail/
Gómez Salazar, Héctor Manuel. "Data warehouse para la industria del Retail". GestioPolis. 18 marzo 2006. Web. <https://www.gestiopolis.com/data-warehouse-para-la-industria-del-retail/>.
Gómez Salazar, Héctor Manuel. "Data warehouse para la industria del Retail". GestioPolis. marzo 18, 2006. Consultado el 20 de Abril de 2018. https://www.gestiopolis.com/data-warehouse-para-la-industria-del-retail/.
Gómez Salazar, Héctor Manuel. Data warehouse para la industria del Retail [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/data-warehouse-para-la-industria-del-retail/> [Citado el 20 de Abril de 2018].
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