Predictive Analytics: la solución que permitió el éxito de 3M

Las empresas modernas y en sintonía con los avances tecnológicos no solo han sido capaces de administrar grandes cantidades de datos, sino que también de aprovecharlos de manera proactiva. Esto les ha permitido observar de mejor forma el futuro, impulsando el conocimiento, reduciendo los riesgos y haciendo más eficientes y efectivos los recursos del negocio. Por ello, se muestra a Predictive Analytics como la solución que permitió el éxito.

Este es el caso de 3M, una compañía multinacional que ha elevado los estándares de su departamento de Compliance, con el objetivo de avanzar hacia el Análisis Predictivo (Predictive Analytics) y evolucionar desde un sistema de recopilación de datos y métricas a un modelo de paneles y mandos automatizados.

El trabajo no fue fácil ya que el negocio está organizado en cuatro grupos: seguridad industrial, transporte y electrónica, cuidado de la salud y consumidor. Cada área tiene su propio perfil y diferentes riesgos, por lo que la administración de datos y su uso predictivo se convierten en factores claves para el desarrollo de la compañía. 

Perspectiva empresarial e influencia

¿Cómo lo hicieron? Implementaron una primera fase que se denominó “Informe Basado en Actividades”, la que consistió en reuniones trimestrales integradas por las diferentes líneas de negocios, incluido el comité de auditoría y el de conducta comercial. Esta instancia creó un sistema de flujo de información interna que promovió el intercambio de datos y métricas que ayudaron a disminuir los riesgos y hacer más eficientes las decisiones.

De esta manera, a medida de que 3M evolucionaba se fueron incorporando distintos actores y asociaciones pertenecientes a la misma empresa para ayudar a desarrollar, mejorar y desplegar el programa de cumplimiento. A estas personas se les denominó “embajadores”, ya que se convirtieron en verdaderos administradores del programa, quienes lideraron las operaciones y tareas en sus respectivas unidades.

Fase de optimización del proceso

La siguiente fase en el desarrollo del análisis de datos fue la contratación de un científico de datos, debido a la cantidad de información que circulaba. Al principio fue una curva de aprendizaje compleja, puesto que no solo se trataba de entender los datos, sino que también de aprender lo que era la cultura 3M, de comprender los procesos y razonamientos que existían alrededor de dicha información.

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