Terminaba con esto la última newsletter «solo hay una cosa peor que automatizaciones que fallan cuando hablamos de gestión de datos…» y hoy te lo termino de cerrar.
Lo peor de trabajar con datos es no fiarte de los datos.
Ya está. No hay otra. Da igual lo complejas que sean tus estrategias o procesos internos. Si en algún momento se genera alguna duda sobre cómo se han recabado los datos y si son fiables… se te desmonta todo.
Y en la fiabilidad no solo entran las automatizaciones (ya vimos la semana pasada cómo corregir eso). También hay fallos humanos (oh, sorpresa 🤡🤡)
Y ahí toca ponerse creativo para conseguir anticiparse a los fallos.
Te lo cuento con la historia de un cliente y cómo lo hemos solucionado 👇🏻👇🏻
Lo de arriba es el (pen)último proceso que he implementado en un cliente con el que llevo varios meses trabajando.
Tenemos montado todo un sistema de cálculo de rentabilidad de sus proyectos, empleados, departamentos, bla bla bla.
Un circo de varias pistas en las que TODO tiene que encajar a nivel de automatizaciones. Y, para conseguirlo, el día 10 de cada mes se lanzan diversos proceso que «lo conectan todo».
No te quiero aburrir, automatista, pero son entre 7 y 10 proceso que se encargan de volcar información desde distintas herramientas y fuentes de datos, procesarla, transformarla, reconectarla… hasta construir un cuadro de mando con el que pueden tomar decisiones estratégicas.
Antes de que empezáramos a jugar, pasaban dos cosas:
➡️Muchos de los datos que ahora consultan, ni los tenían (era muy complicado de calcular)
➡️Los que sí tenían… perdían más tiempo en calcularlos que en analizarlos
Ahí es donde entra la automatización a jugar. Eliminamos esa fricción para dedicar el tiempo a lo que mueve la aguja, la toma de decisiones.
¿El problema? Que aunque todo funcione bien técnicamente… si falla algún engranaje, a tomar por saco el trabajo.
Y eso podía pasar: si para calcular la rentabilidad divides facturación entre tiempo dedicado pero alguien del equipo NO computa todas sus horas (en este caso, en Clockify)… a tomar por saco el cálculo.
Así que hemos decidido ponerle remedio con el proceso de arriba. Cada día 5:
- Descargamos de Clockify un informe de horas computadas el mes pasado, agrupado por usuario
- Lo recorremos y buscamos en Airtable al empleado
- Actualizamos el dato de desempeño
- Si el valor está por debajo del umbral que se ha marcado… se envía un mail al email corporativo para invitarle a revisar las horas y computar lo que se haya quedado en el tintero.
¿Y por qué el 5? Porque así nos anticipamos y podemos avisar a los miembros del equipo que tengan que revisar su Clockify antes de que el día 10 se lance todo el proceso global.
Ahora ya sí nos podemos fiar más de los datos. Y tomar mejores decisiones.
Hasta la semana que viene, automatista! 🫡
Santy
PD: mañana se publica la última píldora del Ideario Automatista de febrero, que ha venido cargadito. Si entrar antes de las 12… aún estás a tiempo de escucharla 😜
PD2: y la semana que viene, vuelve una nueva edición de los «bicheos automatistas» analizando herramientas relacionadas con la automatización. Y me da mucho gustito de la que voy a hablarte.
