“Tableau es la principal herramienta del departamento. También es la que se utiliza para compartir los análisis de Big Data con los usuarios finales.”
Tenaris se encuentra entre los mayores fabricantes y proveedores mundiales de tubos de acero y servicios para la industria energética mundial, entre otros. En 2019, sus ingresos superaron los 7.300 millones de dólares y cuenta con unos 23.000 empleados en todo el mundo.
En 2013, el departamento de I+D empezó a usar Tableau, para producir análisis de datos interactivos e incluirlos en informes y presentaciones estáticas. A partir de 2015, la empresa comienza a usar Tableau con bases de datos como Microsoft SQL Server, y a compartir visualizaciones interactivas con los usuarios finales, a través de Tableau Server. En aquel momento, el número de usuarios con licencias creator se limitaba a 3 personas; hoy ha crecido a 12. El aumento más significativo, sin embargo, se ha producido en el número de usuarios finales: «Tenaris ha pasado de 10 a 130 usuarios activos diarios en Tableau, en cuatro años», afirma Vincenzo Manzoni, director de Data Science de Tenaris. “Tableau es la principal herramienta del departamento. También es la que se utiliza para compartir los análisis de Big Data con los usuarios finales.”
De hecho, cuando Tenaris instaló su primer clúster Hadoop en 2016, Tableau ya estaba listo para ser integrado; al mantenerlo como su herramienta de informes, los usuarios no tuvieron dificultades para adaptarse a su interfaz gráfica y a un uso interno que prácticamente no cambió. Pero, ¿en qué contextos empresariales utilizan más Tableau a día de hoy?
«Actualmente sólo 6 de las 12 licencias de creator están asignadas al departamento de Data Science. Las otras licencias las utilizan otros usuarios clave, en particular, los expertos en el proceso de producción, que participan en el self-service analytics», explica Manzoni, que subraya que es esencial promover el self-service analytics para ampliar el impacto. «Sin embargo» -señala Manzoni- «es importante gobernar este proceso, para garantizar la corrección de los datos de origen utilizados por los usuarios y el rendimiento de las visualizaciones. Por esta razón, la gente del departamento de Data Science apoya a los expertos del proceso, especialmente en la preparación de las fuentes de datos, proporcionadas a través de la funcionalidad especial de Tableau, que permite un control exhaustivo de los accesos.»
Este proceso ha permitido generar, en un 10-20% de los casos, nuevos productos a partir de los datos. «A menudo podía ocurrir que algún usuario ajeno al departamento de Data Science creara una visualización destinada a resolver un problema interno concreto. Sin embargo, al involucrarnos en el control de calidad, pudimos identificar el interés de estas visualizaciones y eso nos dio la oportunidad de ampliar el análisis a una serie de casos relacionados. Pudimos resolver problemas compartidos, reduciendo a la mitad los tiempos de respuesta».
«Visualitics ha sido fundamental en la implantación de este modelo consolidado de analítica de autoservicio».
– Vincenzo Manzoni, Director de Ciencia de Datos de Tenaris
«Inicialmente, creíamos que las formaciones a nuestro equipo iban a ser suficientes. Sin embargo, la transmisión de los conocimientos fuera del equipo de Data Science, era muy lenta». Manzoni, que lleva en la empresa desde 2011 y en su puesto actual desde 2016, nos comenta: «Por eso pensamos que debíamos dar un paso más, y Visualitics desempeñó un papel fundamental en este proceso. Se crearon dos cursos distintos, que cubrían tanto los fundamentos de Tableau como algunos temas más avanzados. La formación básica de Tableau Desktop se adaptó muy bien a las peculiaridades de nuestra empresa, que necesitaba conectarse, no solo a bases de datos estándar -como hojas de cálculo Excel o bases de datos SQL- sino a fuentes de Big Data, en particular en la plataforma Cloudera. Con el apoyo de Visualitics, cada usuario con licencia creator tuviese o no conocimientos previos de programación, pudo interiorizar cuál era el enfoque correcto de los datos y aprender a usar la herramienta, logrando cierta autonomía en poco tiempo.«
Con el paso del tiempo, la adopción de Tableau en Tenaris ha permitido a la empresa alcanzar hitos clave: en particular, la reducción del tiempo necesario para analizar grandes cantidades de datos ha permitido reducir considerablemente los costes de producción y mejorar la calidad de los productos. «Gracias a Tableau, ahora podemos agilizar y hacer más precisos nuestros análisis, hasta el punto de poder cuantificar para cada línea de producción -¡y son muchas! – podemos saber cuál es la tolerancia dimensional de los productos, una métrica clave en nuestra industria. Esto nos permite identificar rápidamente las oportunidades, definir planes de mejora con expertos en procesos y supervisar su efecto», comenta Manzoni.
Sin embargo, el Departamento de Data Science de Tenaris no solamente utiliza Tableau para crear visualizaciones interactivas. «Con Tableau, creamos tres tipos de productos de datos para nuestros expertos en procesos: los primeros son visualizaciones interactivas. La segunda son los informes periódicos -diarios o semanales- que se envían directamente a las bandejas de entrada de los clientes. Actualmente hay 40 informes, que llegan a más de 100 personas diariamente. La tercera, por último, son los informes sobre eventos, en los que Tableau se utiliza como sistema de alarma. En este último caso, en el momento en que una métrica clave supera un determinado umbral, el cliente recibe un informe automático, de modo que puede comprobar inmediatamente el punto de atención fuera de escala en ese momento.» Por lo tanto, Tenaris ha obtenido enormes beneficios de la introducción de Tableau en sus procesos empresariales.
Esto permitirá a la empresa alcanzar objetivos cada vez más exigentes en el futuro. Uno de los aspectos más importantes para ampliar el alcance de las actividades del equipo será la creación, dentro del departamento, de un grupo de coaching y entrenamiento de datos de alta calidad, por parte del departamento de Data Science. Visualitics volverá a desempeñar aquí un papel central en la formación de los nuevos usuarios, para que estos puedan utilizar eficazmente Tableau como herramienta y puedan definir planes de mejora de la calidad o de puedan saber cómo reducir costes y supervisar su ejecución.
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