Los Sistemas Digestivos de las Organizaciones: políticas de Data Mining para procesar datos externos

Autor Lic. Martín Marcelo Sgattoni

“La nuestra es una época para cruzar barreras, para borrar antiguas categorías… para exploraciones. Cuando se equilibran con imaginación dos elementos aparentemente contradictorios, cuando se los pone en formas nuevas y singulares, de ello resultan a menudo sorprendentes descubrimientos.”

M. Mc. Luhan

Hay una película que me gusta: un grupo de científicos recorre una isla habitada por dinosaurios. Mientras avanzan, uno de los personajes explica la teoría del caos: “Este lugar me da miedo. Hay demasiadas variables en juego. El sistema es muy complejo. Es como el efecto mariposa.”, otro de los personajes le pregunta de que está hablando, “es así: una mariposa aletea en Pekín y llueve en el Central Park. No se puede probar, pero tampoco negar, que ambas cosas pueden estar relacionadas entre sí, lo cual vuelve todo impredecible”.

Cinco minutos después, gracias al ‘efecto mariposa’, los dinosaurios escapan y se cenan a todos los personajes, excepto a los protagonistas, que sobreviven para poder filmar la segunda parte.

Hoy quiero hablarle de los sistemas complejos y como digerirlos.

El empacho

La teoría del caos se basa en la inestabilidad de las cosas que nos rodean. Las variables son muchas y están ligadas de maneras tan enmarañadas que los seres humanos nunca seremos capaces de dominar un entorno así. El mercado es un ‘sistema complejo’, no podemos medirlo todo, pero hay un arma que nos ayuda a disminuir el riesgo y la impredictibilidad: el conocimiento.

Internet y las comunicaciones en conjunto han logrado unir los eslabones fundamentales de la cadena de valor. Hoy en día todo queda registrado en algún lugar, desde la distribución del medicamento en manos de la droguería, la venta en la farmacia, hasta el momento en que es recetado o que el medico llama a nuestro callcenter pidiendo muestras gratis. El dato está. De una manera u otra, lo sabemos todo.

Tenemos carretillas llenas de datos que antes no teníamos. La intuición nos dice que eso es bueno, que puede servirnos para eliminar muchas dudas y ejercer un mejor dominio sobre este ‘sistema complejo’ que es el mercado farmacéutico. ¿Pero, sabemos como utilizarlos?

Pregúntele a cualquier gerente si desea tener más datos sobre su mercado y le responderá que sí. Pregúntele a esa misma persona si está conforme con las conclusiones que obtiene de la información con la que ya cuenta y le dirá que no tiene el tiempo necesario para procesarla. El diagnóstico es un típico caso de indigestión.

Los antiácidos

Antes la estructura computacional de las empresas era limitada. Apenas si alcanzaba a pequeños programas aislados que sistematizaban aspectos elementales. Actualmente, la evolución ha llevado a que casi todas las áreas estén informatizadas y vinculadas. Ahora, la comunicación entre el adentro y el afuera es la materia pendiente y parte del entendimiento de que la información que se genera en el exterior puede ser valiosa para la compañía si se la procesa y combina ingeniosamente.

Hoy se hace fundamental migrar a un código común entre los procesos internos y los registros que llegan de afuera que permita vincularlo todo. El primer paso es definir cuales son las unidades de los sistemas involucrados y encontrar una forma de identificación única para ellas. ¿Qué son estas unidades? Piense en todos los procesos de sus sistemas y verá que las transacciones se producen entre unos pocos elementos: clientes (personas), productos, puntos de venta, proveedores, materias primas.

Todo lo que se procesa responde a las interacciones de tres tipos de objetos: personas, organizaciones y cosas. La cuestión es encontrar códigos de identificación comunes para cada objeto de manera tal que al hacer referencia a ese objeto en la empresa, o en la droguería que nos lo distribuye, o en la obra social que nos descuenta los aportes, estemos todos hablando del mismo elemento. Le tengo buenas noticias: ya hay otras personas que se han encargado de resolver este problema. Sólo nos falta observar a nuestro alrededor.

Los clientes son personas (aunque algunos tiendan a olvidarlo). Los laboratorios almacenan a sus médicos en los ficheros a través de la matrícula. Acá comienzan las incompatibilidades. La matrícula como identificación única no sirve: cada provincia tiene su propia nomenclatura, hay números repetidos, algunos médicos tienen más de una. El estado ya se ha encargado de darnos una forma única de identificación de personas. El DNI es único e irrepetible.

‘Si’, me dirá Usted, ‘pero yo quiero saber la matrícula’. Bueno, si todos sus sistemas referencian a través del DNI, puede crear una base de datos centralizada que vincule al DNI con las matrículas correspondientes. Algo así como un archivo maestro de médicos.

Las organizaciones son nuestro segundo tipo de objeto: farmacias, droguerías, obras sociales, hospitales, mandatarias, prepagas, proveedores. No voy a hacerlo muy complicado porque el tema se resuelve igual, en vez de referenciarlas con el DNI, lo hacemos con el CUIT. El resultado es el mismo.

Finalmente con los productos, ya sean nuestros o de la competencia, tenemos la solución al alcance de la mano (y está impresa en las cajitas): el código de barras. Es mejor que otras codificaciones medicamentosas porque el resto de los eslabones de la cadena de valor lo utilizan. Esta unificación nos facilitará integrarnos a futuro con los puntos de venta: las farmacias. Ellas ya procesan y despachan nuestros medicamentos por el código de barras.

El logro final es que el sistema gerencial integre los procesos de todo el mercado. Si construimos estos andamiajes, la información producirá nuevas sinergias más significativas.

Minería del dato

Algunos se refieren a ‘datamining’ como el paquete de herramientas que generan los reportes de la base de datos de la empresa, pero se olvidan de algo importante: estas aplicaciones tienen que ser diseñadas con un criterio específico que responda a las necesidades organizacionales. Un mal desarrollo asegura que la información se convertirá en basura. Por eso antes de hablar de aplicaciones, es importante definir las políticas de datamining. ¿Cuáles son los objetivos y las estrategias a utilizar para sumergirme en mi base de datos?

Los datos son observaciones fácticas, afirmaciones aisladas. El objetivo de las políticas de datamining es colocar estos registros en un contexto significativo. Son técnicas que se nutren de las estadísticas y la inteligencia para reducir el todo a unidades pequeñas y comprensibles.

El problema en esencia no es cómo llegar al dato, sino como evadirlo cuando es irrelevante. El exceso de material nos obliga a reflotar una facultad: el derecho a no enterarnos. El acceso a la información debe estar en relación a nuestra búsqueda. Antes de ser inundado con informes periódicos es preferible consultar la base de datos cuando se necesita hacer una consulta o ser notificado automáticamente cuando hay una anomalía en el sistema. Siempre que se aproxime a los datos, hágalo con una pregunta, eso le ayudará a no perderse en la inmensidad.

La gente ocupada no necesita (ni quiere) modelos complejos. Estudiosos de los procesos cognoscitivos afirman que los seres humanos al momento de tomar decisiones utilizan modelos simples. Cuando no encontramos rápido lo que necesitamos, nos vamos por las ramas.

Piense sus procesos de datamining para que funcionen en capas, como una cebolla. Usted hace la pregunta, el sistema le contesta y le da la opción de profundizar la respuesta. Si dice sí, continua y se va hundiendo de a poco en el detalle. Recuerde que no es gratis medir de más. A la hora de generar reportes, no es tan importante ser exhaustivo, como si saber que es lo importante. La heterogeneidad de los datos que llegan de afuera necesita que tengamos en cuenta una segunda dimensión del dato: no solo lo que es, sino el nivel de veracidad que tiene para el sistema y el valor relativo a nuestra consulta específica.

Pasando los minerales de mano en mano

Las computadoras almacenan la información, pero son las personas y sus interacciones quienes la hacen circular, así que asegúrese que el lenguaje de las conclusiones que genere el sistema sea humano. Debe ser accesible y gráfico. La inteligencia humana tiene sus caprichos y casi todos son de origen espacial: a menudo nos es más fácil recordar la ubicación de una frase en una página, antes que la frase en sí. La interface para el usuario debe ser gráfica, intuitiva y ayudar a hacer foco en la información relevante.

Finalmente está el tema del ‘Routing’. Podemos llevar nuestras políticas de datamining un paso más allá y no solo mostrar la información útil, sino dotarla de la inteligencia suficiente para que sea ella misma la que busque al destinatario adecuado. ¿Qué pasaría si el sistema fuera capaz de detectar información valiosa para alguien de la empresa y se la hiciera llegar a través de un informe por e-mail o un fax? En la medida en que nuestra base de datos no sólo almacene los registros internos y externos de la empresa, sino también el perfil de quienes los producen y consultan, podemos evolucionar a un nuevo marco de trabajo en el que nuestras herramientas de routing vinculen automáticamente documentos e informes con las personas idóneas.

La vida es una sucesión de decisiones, y cada una de ellas produce inseguridades. El conocimiento es una de esas pocas cosas que nos ayuda a aliviarnos. Nos permite eliminar al menos la parte racional de la posibilidad del error. No es casual que en la película que le conté los personajes que sobreviven al final son paleontólogos. Ellos son los que mejor conocen a los dinosaurios. Extraviados en un sistema complejo, el conocimiento los ayuda a sobrevivir.

Lic. Martín Marcelo Sgattoni

Este artículo ha sido publicado en la revista INTER PHARMA (publicación de la Sociedad Argentina de Marketing Farmacéutico).