Cómo Kisharon Langdon analiza en la mitad de tiempo

Diez personas, tres meses

Una persona a la que apoya Kisharon Langdon riéndose con dos miembros del equipo.

Kisharon Langdon

Una entidad sin ánimo de lucro de atención social y educación que apoya a personas con discapacidad intelectual en Londres.

Sector
Atención social y educación
Sede
Londres
Equipos que usan Mira
Finanzas, RR. HH., atención, programas, formación, educación
Alcance de la prueba
Diez personas, quince espacios de trabajo

El reto

La estrategia digital de Kisharon Langdon ya tenía clara su conclusión: dejar que cada plataforma especializada guarde los datos que mejor sabe guardar y construir una capa central capaz de responder preguntas sobre todas ellas. Las plataformas todo en uno de atención social que habían valorado aún no estaban a la altura. La cuestión era cómo construir esa capa intermedia.

La idea era hacerlo con Power BI y Power Automate, desarrollado internamente. El equipo empezó a formarse y el proyecto se atascó, porque una entidad social no tiene capacidad de programación para montar una capa de análisis para toda la organización con la rapidez necesaria. Y el problema de fondo era más serio que un análisis lento.

"Muchos de los procesos, sencillamente, no se estaban haciendo. Los datos no estaban en un formato lo bastante bueno, estaban demasiado dispersos, y en muchos casos no hay suficientes personas con la preparación o el tiempo para llegar siquiera al punto del análisis que querríamos."
Michelle Janes · Directora de Operaciones, Kisharon Langdon

Qué hace Mira

Mira se conecta en solo lectura a las plataformas que la entidad ya usa y, con datos subidos, analiza la información de equipos como Finanzas, RR. HH., Atención, Programas, Formación y Educación. Traza cómo encajan entre sí, de modo que una pregunta llega a todas a la vez. Las preguntas se hacen en lenguaje llano, y cada respuesta sale solo de sus propios datos, con un rastro hasta la fuente de la que procede.

Quince espacios de trabajo gobernados, uno por departamento, hacen que cada equipo vea sus propios ámbitos y nada más, algo que se define una vez y se aplica a cada respuesta.

  • Diez personas con soltura digital, las primeras en adoptarlo, hicieron una prueba de tres meses, con sesiones de formación adaptadas a su nivel y una persona del propio equipo como formadora.
  • Antes de compartir ningún dato se completó una evaluación de impacto (EIPD) con su delegado de protección de datos, bajo un acuerdo de tratamiento de datos con un proveedor con certificación ISO 27001.
  • Mira sacó a la luz lagunas, duplicidades y redundancias en los datos de base más rápido de lo que el equipo las habría encontrado por su cuenta, algo tan incómodo como útil.

El resultado

El análisis de tendencias de selección de personal sobre dieciocho meses de datos pasó de una o dos horas de trabajo manual con hojas de cálculo a unos quince minutos, con tendencias y gráficos que la versión manual nunca llegaba a producir. El equipo de finanzas analizó un juego de cuentas de gestión en una hora aproximadamente, y las cifras cuadraron al céntimo.

Se hicieron a propósito dos comprobaciones independientes. El análisis comparativo de honorarios y rentabilidad de una consultora externa se reprodujo a partir de los mismos datos en bruto, con resultados iguales salvo por el redondeo, y ahora puede repetirse internamente sin coste adicional. La evaluación de la formación del programa Oliver McGowan, con 165 personas que lo completaron, pasó de unas opiniones en gran parte sin analizar a un análisis completo que se actualiza solo a medida que llegan nuevas sesiones.

El equipo de calidad examinó las notas de atención dos veces a partir de un mismo conjunto de datos, una como responsable de servicio y otra como inspector experimentado de la CQC. Mira devolvió una revisión estructurada según el marco de la CQC, que dejaba ver lagunas en los registros y diferencias en la calidad del registro entre profesionales de las que nadie tenía constancia. También destacó los puntos fuertes de los informes y su alineación con el marco.

El tiempo de análisis durante la prueba se redujo al menos a la mitad, sin contar el análisis que directamente no se estaba haciendo. A la vista de los resultados, la junta aprobó un despliegue de doce meses.

"He hablado de tener ese repositorio central de datos y ese espacio de análisis con todas nuestras plataformas. Esto responde a ese reto estratégico de muchísimas maneras. Ya veo cómo va a mejorar nuestra forma de trabajar y la calidad de nuestro trabajo, y cómo ya lo ha hecho."
Michelle Janes · Directora de Operaciones, Kisharon Langdon

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