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Ventajas competitivas con el uso de la información (I) ¿Cómo la usan las empresas?

Sólo el 17% de las compañías utilizan más del 75% de la información recogida y sólo el 27% piensan que la utilizan mejor que sus competidores.

Google procesa más de 20 petabytes al díaTenemos a nuestra disposición más información que nunca (Google procesa más de 20 petabytes al día), aunque esta abundancia no supone ninguna garantía de éxito. Disponer de la información en el momento adecuado es tan fundamental como lo es ser capaces de conectar datos que aparentemente no tienen relación entre ellos.

Pero ¿cómo es de importante la información para obtener una ventaja competitiva?. Un informe reciente publicado en 2011 por ‘The Economist Intelligence Unit’ y basado en 602 encuestas a directivos de diferentes niveles de empresas de todo el mundo nos da algunas pistas: la mayor parte de ellos coinciden sobre la mejor manera de obtener una ventaja competitiva y es obtener la mejor información disponible, interpretarla y repartirla en formatos fáciles de comprender. Pero en la práctica muy pocas empresas son capaces de superar este desafío y el resultado suele ser que hay una enorme cantidad de información corporativa que permanece sin utilizar; de hecho sólo el 17% de las compañías utilizan más del 75% de la información recogida y sólo el 27% piensan que la utilizan mejor que sus competidores. Por tanto la situación más común es que las empresas nadan en datos e información sin utilizar.

Entre los factores que contribuyen a este escenario están la mala organización, procesos deficientes de intercambio y políticas de seguridad demasiado restrictivas. En general las empresas grandes tienden a apoyarse más en la información interna mientras que las más pequeñas tienden a apoyarse en información externa o de mercado. En cualquier caso los tres atributos principales que los directivos de esta encuesta asignaban a la información eran precisión, validez y nivel de detalle. Puede resultar llamativo que el nivel de detalle sea citado en tercer lugar, pero si pensamos que el proceso de toma de decisiones siempre está sometido a riesgos porque las circunstancias cambian continuamente, muchas veces es mejor tomar una decisión rápida basada en la información disponible en vez de esperar a tener toda la información que nos gustaría tener (lo que habitualmente se denomina lógica difusa).

La mayor parte de estas situaciones pueden aplicarse a la producción porcina. Muchas empresas basan sus sistemas de gestión de la información en diferentes paquetes de software de producción (desde sencillos paquetes locales hechos incluso a medida hasta grandes sistemas de gran calidad y muy reconocidos) e incluso hojas de Excel de diferente complejidad. Muy frecuentemente el proceso no es ágil, los indicadores claves no se han definido y las prioridades no están claras o en otras palabras, se recogen los datos (o algunos de ellos) se procesan en paquetes informáticos de gestión o en hojas de Excel, generando listas de trabajo e informes rutinarios más o menos sencillos. Solo cuando surge algún problema o se sospecha del mismo, se empieza a revisar la influencia de otros factores (número de parto, lote, estacionalidad, instalaciones) tanto para reproductoras como para lechones y engorde. De hecho resulta interesante -y contradictorio- lo mucho que generalmente se anota para intentar atender esos problemas y el poco partido que se suele sacar de esas anotaciones o registros.

Toma de datos en la granja

Finalmente, la industria, en su continua evolución, requiere indicadores nuevos que no se han tratado rutinariamente hasta la fecha. De forma general, únicamente se han gestionado los rendimientos reproductivos de las cerdas y la producción de cerdos de lechoneras y engorde. Existe una necesidad creciente de la recogida rutinaria de datos sanitarios, incluyendo a las cerdas tanto en gestación (% de cojeras y tipo de las mismas) y en lactación (presencia de MMA) y los cerdos en lechoneras y engorde.
Por ejemplo, la prolificidad está mejorando notablemente en los últimos años, afectando al peso al nacimiento (gráfico 1) y a la homogeneidad de los mismos al destete. Estos animales que consiguen destetarse pero cuyos pesos y viabilidad son menores pueden afectar notablemente a la mortalidad en lechoneras.

Gráfico 1. Ejemplo de distribución de pesos al nacimiento en cerdas hiperprolíficas

Ejemplo de distribución de pesos al nacimiento en cerdas hiperprolíficas

Si ignoramos este factor podemos estar confundiendo la raíz del problema. Otro ejemplo puede ser el de las cerdas enviadas a matadero debido a cojeras, problema creciente tras la forma de alojamiento en grupo de las cerdas gestantes, tal y como dictamina la nueva normativa de bienestar animal y que resulta empeorado en instalaciones de diseño o construcción inadecuada. La causa genérica de eliminación ‘cojera’ resulta claramente insuficiente, teniendo en cuenta el elevado número de causas capaces de provocar este síntoma. Ambos ejemplos deben ser adecuadamente atendidos por productores y consultores usando los paquetes de software adecuados y utilizados dentro de un sistema de gestión de la información.

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