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Eficiencia en la Ejecución de Operaciones: Haciendo Más con el Mismo Equipo

La eficiencia en la ejecución de operaciones en Transaction Services significa reducir las horas no analíticas por operación. El resultado: mejores márgenes, entrega más rápida, mayor throughput.

Datapack Team

Eficiencia en la Ejecución de Operaciones: Haciendo Más con el Mismo Equipo

La eficiencia en la ejecución de operaciones es la relación entre el valor analítico entregado y el total de horas consumidas. En Transaction Services, donde los compromisos están acotados por tiempo y frecuentemente son de honorarios fijos, esta relación determina directamente la rentabilidad de la práctica.

La mayoría de los equipos de TS tienen más flujo de operaciones que capacidad. La restricción no es la demanda del mercado. Es el número de operaciones que un equipo puede ejecutar en paralelo sin sacrificar calidad. Mejorar la eficiencia de ejecución es la palanca principal para escalar el throughput sin escalar proporcionalmente la plantilla.

Dónde Se Va el Tiempo en una Operación Típica

Entender la distribución del tiempo en un compromiso de QoE del mercado medio revela la oportunidad de eficiencia:

ActividadHoras Típicas% del Total
Adquisición e ingesta de datos8-1610-15%
Mapeo y normalización del GL12-2415-20%
Análisis central (QoE, NWC, deuda neta)24-4030-35%
Preparación de reunión con dirección4-85-8%
Redacción y formato del informe12-2015-18%
Ciclos de revisión y retrabajo8-1610-15%
Administración y coordinación4-85-8%

El análisis central, que es donde la experiencia del equipo crea valor, representa solo del 30 al 35 por ciento del total de horas de la operación. El restante 65 al 70 por ciento es manejo de datos, formato y overhead de proceso.

El Manual de Eficiencia

1. Comprimir la Preparación de Datos

La preparación de datos, incluyendo ingesta, mapeo y normalización, es el bloque de tiempo no analítico más grande. También es el más automatizable.

El mapeo automatizado del plan de cuentas usando una biblioteca de mapeos previos puede reducir el tiempo de mapeo entre un 70 y un 80 por ciento. La ingesta automatizada de la balanza de comprobación elimina horas de formato manual de datos.

Objetivo: reducir la preparación de datos de 20 a 35 horas a 4 a 8 horas por operación.

2. Estandarizar los Resultados

Cuando cada operación produce resultados en un formato diferente, la revisión toma más tiempo y el retrabajo aumenta. Los flujos de trabajo estandarizados aseguran que cada puente de QoE, calendario de NWC y evolución de deuda neta siga la misma estructura.

Los socios revisan más rápido porque saben dónde buscar. Los clientes comparan entre operaciones más fácilmente. El tiempo de formato se reduce porque la plantilla está pre-construida.

3. Capturar y Reutilizar el Conocimiento

La operación número 50 debería ser más rápida que la número 5. Esto solo sucede si el conocimiento de las operaciones se retiene sistemáticamente. Las reglas de mapeo, plantillas de ajustes, benchmarks de la industria y verificaciones de validación deben trasladarse de compromiso en compromiso.

Sin captura sistemática del conocimiento, el equipo reinventa la rueda en cada operación. Con ella, la práctica se vuelve mediblemente más rápida con el tiempo.

4. Adelantar la Calidad

El retrabajo es la forma más costosa de ineficiencia. Un error detectado durante la revisión del socio cuesta de 5 a 10 veces más corregir que uno detectado durante la validación inicial de datos.

Las verificaciones de validación automatizadas en cada etapa, incluyendo conciliación de la balanza de comprobación, completitud del mapeo, verificaciones de saldos y cruce de cifras, detectan problemas tempranamente. Esto reduce los ciclos de revisión y protege el cronograma.

5. Paralelizar los Flujos de Trabajo

En un compromiso bien estructurado, los flujos de trabajo de QoE, NWC y deuda neta pueden ejecutarse en paralelo una vez que la base de datos analítica está construida. Esto requiere un conjunto de datos limpio y mapeado que todos los flujos de trabajo compartan, en lugar de que cada analista construya su propia base de datos.

Una plataforma analítica compartida elimina la dependencia serial que obliga a los analistas a esperar que la preparación de datos del otro se complete.

Midiendo la Eficiencia

Hacer seguimiento de estas métricas a nivel de compromiso y de práctica:

  • Horas por operación por actividad: Revela dónde se concentra el tiempo y si las intervenciones de eficiencia están funcionando.
  • Tasa de realización: La relación de honorarios ganados respecto al costo de entrega. Mejorar la eficiencia de ejecución mejora directamente la realización.
  • Tiempo hasta el primer borrador: Días transcurridos desde el acceso al data room hasta el informe borrador. Plazos más cortos se correlacionan con mejor eficiencia de proceso.
  • Horas de retrabajo: Tiempo gastado en correcciones y revisiones después de la finalización inicial. Un indicador de calidad que también mide la madurez del proceso.
  • Operaciones por FTE por trimestre: La medida definitiva de throughput. Mejorar esto sin agregar plantilla es el objetivo.

El Efecto Acumulativo

Las ganancias de eficiencia se acumulan. Un equipo que ahorra 15 horas por operación en 50 operaciones por año recupera 750 horas. A las tarifas horarias típicas de TS, eso es margen recuperado significativo.

Más importante, esas 750 horas representan capacidad para operaciones adicionales. Si cada operación toma 80 horas después de la optimización, el equipo puede manejar 9 operaciones adicionales por año sin contratar. A los honorarios promedio de TS del mercado medio, esto representa ingresos incrementales sustanciales.

Por esto la tecnología de due diligence diseñada específicamente se paga rápidamente en una práctica de TS. El ROI no es hipotético. Es medible en tasa de realización, throughput y capacidad.