En el sector empresarial, el Big Data permite analizar datos, puntualmente, en el sector de la logística, utilizamos esta herramienta como parte del diseño de estrategias innovadores que ayudan a impulsar y llevar a cabo las operatorias logísticas.
Como herramienta tecnológica, permite analizar los datos que se generan, por ejemplo, en los almacenes y, a partir de ello, se pueden mejorar procesos y tomas de decisiones para favorecer el rendimiento de las compañías.
A partir de la tecnología Big Data se generan más datos en dos días que en toda la historia de la humanidad. A pesar de ello, se puede decir, que aún queda mucho por desarrollar en este ámbito.
La clave de la implementación de esta herramienta es poder mejorar los procesos actuales y anticiparse a las demandas futuras de los consumidores para detectar nuevos modelos de negocio.
Big Data y logística
El Big Data ya ha mejorado la eficiencia de las empresas. En el sector de la logística ha favorecido la maximización de los recursos en la cadena de suministro logrando un impacto positivo en todas aquellas compañías que utilizan esta tecnología.
Los consumidores se han vuelto muy exigentes con la logística y las empresas buscan mayor eficiencia a un servicio que se ha vuelto complejo debido a:
👉🏻 El incremento del ecommerce.
👉🏻 Carreteras muy transitadas.
👉🏻 Aumento del coste de la energía.
👉🏻 Necesidades de aplicar preceptos de sostenibilidad y energías renovables.
👉🏻 Regulaciones del sector.
Estas características con las que el sector de la logística debe operar, requieren de una mayor tecnología para lograr la eficiencia en cada parte de los procesos de la cadena de suministro.
A menudo las empresas no le sacan el máximo rendimiento al Big Data ya que comienzan por el dato en sí mismo. Al aplicar esta tecnología debemos diseñar una estrategia de datos y comenzar por algunas cuestiones que son neurálgicas a la hora de procesar datos, por ejemplo:
👉🏻 ¿Qué tipo de datos son relevantes para mi compañía?
👉🏻 ¿Cómo puedo optimizar el uso del combustible?
👉🏻 ¿Cómo se puede reducir el tiempo de entrega?
👉🏻 ¿Existe margen de error en la operatoria que desarrolla la empresa?
👉🏻 ¿Cuál es ese margen de error y cómo se reduce
👉🏻 ¿Cómo se maximiza la gestión de los recursos?
👉🏻 ¿Cómo se reduce el tiempo de gestión de almacén?
👉🏻 ¿Cómo se mejoran los servicios?
👉🏻 ¿Cuál es el valor agregado de los servicios que se ofrecen?
Estos son solo algunos de los interrogantes que giran en torno a la estrategia de datos.
Una buena estrategia de datos posibilita a las empresas a obtener respuestas objetivas y sin sesgos por lo que, en las empresas de logística, se reduce el margen de error en cada proceso de la cadena de suministro.
Para vehiculizar la estrategia de datos, las empresas fundamentan esta herramienta en base a números fuentes. En el caso de las empresas de logísticas, éstas focalizan sus datos en base a:
👉🏻 La actividad de la flota por medio del GPS que permite hacer un seguimiento claro de la ubicación y recorrido del transporte.
👉🏻 Los datos de procesos y operaciones de mercancías a través de sistemas informáticos tradicionales que realicen el seguimiento con tecnologías como RFID, sensores de distintos tipos y cámaras dotadas con algoritmos de inteligencia artificial.
👉🏻 Alertas B2B.
👉🏻 Datos de stock y de desabastecimiento de productos y mercancías.
👉🏻 Hábitos de consumo y patrones en tiempo real que permitan hacer un análisis predictivo sobre necesidades futuras.
👉🏻 Valoración de rutas alternativas para el transporte.
👉🏻 Datos provenientes de la automatización de nuestros almacenes mediante robotización.
Existen diferentes tipos de Big Data referenciados en las 5 Vs:
👉🏻 Volumen
👉🏻 Variedad
👉🏻 Veracidad
👉🏻 Velocidad
👉🏻 Valor
La aplicación de esta herramienta tecnológica maximiza los todos los procesos y procedimientos de la cadena de suministro. Estos cinco valores demuestran la versatilidad de los datos y la posibilidad de procesarlos y transformarlos en información valiosa para la toma y gestión de decisiones.