Cada vez son más las empresas que apuestan por invertir recursos en la recopilación y el análisis de datos. El Big Data, el gran volumen de datos que la tecnología nos brinda para ayudarnos a interpretar y calibrar la realidad, impacta con fuerza en todos los sectores, y el de la logística no es una excepción. El avance de la tecnología y la investigación de la información está trayendo beneficios sin precedentes para las marcas: les ayuda a elevar la eficiencia de sus estrategias corporativas. Los seguidores del Blog MRW recordaran que de los beneficios del Big Data os hemos hablado en entradas anteriores. Hoy os explicamos qué papel clave jugará este factor en el futuro inmediato de la logística.
¿Por qué utilizar el Big Data en logística?
La aplicación del Big Data en la logística puede tener un impacto positivo a la hora de elevar la eficacia y acortar procesos en la cadena de suministro. En los últimos años, el número de variables a tener en cuenta se ha multiplicado, lo que ha enriquecido la búsqueda de las mejores soluciones para incrementar el rendimiento de una empresa de logística ante los numerosos retos que nos plantea la realidad. Estos son solo algunos ejemplos: el aumento del tráfico en las carreteras, la deslocalización de los almacenes, el incremento del coste de la energía, el auge del e-commerce, la circulación en la última milla o la regulación legal cambiante.
Ante este cúmulo de dificultades, la inversión en tecnología y en análisis de datos puede ser una fórmula eficaz para acortar procesos y simplificar tareas en el sector de la logística. Estas dos tareas ayudan a aprovechar los datos recopilados y a utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Lo que, en consecuencia, proporciona un punto de referencia para mejorar internamente una organización.
Tipos de Big Data
El Big Data responde a la llamada teoría de las 5 V’s. Un esquema basado en 5 valores que demuestran la versatilidad de los datos y la dificultad a la hora de procesarlos y convertirlos en información útil y aprovechable. Cuando se convierten en algo valioso, entonces se puede empezar a hablar de la toma de decisiones que afecten al negocio.
Los 5 valores del Big Data son:
- El volumen
- La variedad de los soportes
- La veracidad de los datos
- La velocidad en el desfase
- El valor de la información
¿Cómo extraer los datos?
Hoy en día existe una gran variedad de fuentes de datos de donde poder sacar la información que se precisa. En este aspecto, el Big Data recoge todo el conjunto de datos para convertirlos en información que, mediante métodos tradicionales, sería imposible de analizar. Por lo tanto, este campo de estudio utiliza tanto datos estructurados como desestructurados.
En el caso del sector de la logística, las fuentes de datos más destacadas serían las siguientes:
- Sistemas de operaciones tradicionales
- Datos del seguimiento de la flota de vehículos a través de la actividad generada por tecnología GPS
- Sistemas informáticos de gestión de mercancías que utilicen tecnología RFID e inteligencia artificial
- Alertas de desabastecimiento establecidas sobre los puntos de venta
- Sistemas de analítica predictiva basada en los patrones de consumo
- Fuentes de datos meteorológicos y del tráfico para el estudio de rutas más eficientes
- Datos provenientes de la automatización de los almacenes
- Previsiones económicas
- Datos sobre el comportamiento online de los usuarios
El proceso de análisis de datos
Después de haber recopilado todos los datos necesarios, éstos deben ser tratados para poder convertirlos en información útil. De esta forma, en una fase posterior en la que se analice esta información, se podrá empezar a tomar decisiones que afecten a la cadena logística y al negocio en general.
Mediante la analítica de datos, los operadores logísticos pueden mejorar la eficacia de acciones operativas como las siguientes:
- El control de los stocks
- Realizar un mantenimiento preventivo
- Detectar rutas más eficientes
- Ofrecer una atención más personalizada
Cómo aplicar el Big Data en logística
Entre muchas otras aplicaciones que se irán implementando en los próximos tiempos, la realidad actual ya nos indica que:
- Gracias al Big Data, se pueden recopilar los datos generados por la cadena de suministro:
Una vez convertidos en información, es posible detectar tendencias, un comportamiento específico por parte de los clientes o incluso errores cometidos durante las operaciones. Posteriormente a la fase de análisis, se podrá introducir soluciones en los procesos que requieran cambios o incrementos de eficiencia, y hasta detectar nuevas oportunidades de negocio.
- Gracias al Big Data, se pueden anticipar las necesidades de los clientes:
Anticiparse a los deseos de los clientes es fundamental para predecir las futuras tendencias de mercado y sus necesidades. Por ello, incorporar el Big Data en la logística puede ser un remedio para contar con más información fiable. Como comentamos cuando repasamos los retos de la Logística 4.0, mediante herramientas de análisis adecuadas, se pueden cruzar los datos de los clientes con diversos factores clave que determinen el éxito o el fracaso del proceso logístico.
- Gracias al Big Data, se puede optimizar la trazabilidad de los envíos:
La trazabilidad consiste en saber cuál es el estado del envío de los pedidos. Es la capacidad de realizar un seguimiento a un producto durante su paso por la cadena de suministro, desde su origen hasta su estado final. Los consumidores son cada día más exigentes con los productos que reciben a domicilio. El acceso a la información, fruto de los avances tecnológicos, profundiza más en esa necesidad que experimenta el cliente, una vez que realiza el requerimiento de algún producto para saber dónde está, si llegará bien y a tiempo, o si cumple con los estándares de calidad deseado. Por lo que la trazabilidad permite a los consumidores finales mantenerse atentos y confiados mientras esperan su pedido, ofreciendo una mejor experiencia de compra.
Riesgos del Big Data
Pero debemos integrar el Big Data con responsabilidad analítica. La obtención de estos macrodatos también puede suponer un riesgo para los operadores logísticos si no se sabe aprovechar adecuadamente. El exceso en el volumen de datos o la dificultad para procesarlos puede comprometer el proceso de toma de decisiones. Algunas de sus consecuencias más importantes son:
- El establecimiento del límite de recopilación de datos referido al volumen
- Riesgo de fraude más elevado debido a la falta de medidas de ciberseguridad
- El tratamiento de las normas de privacidad y sus consecuencias legales
