Hace años, el eje estructural de la cadena de suministro pasó de estar en las mercancías a residir en las cifras. Términos como Big Data o Data Mining ganan terreno en el sector, liderando su transformación.
Actualmente la sociedad genera más datos en dos días que en toda la historia de la humanidad. Aun así, el potencial de los números es un terreno por descubrir en un panorama en el que el sector logístico ha demostrado estar lejos de tocar techo.
Precisamente es en este contexto, cuando las empresas empiezan a crecer, cuando tienen que hacer frente a los desafíos resultantes de la mayor complejidad operativa y la falta de visibilidad.
A medida que las organizaciones comienzan a invertir más en los componentes funcionales de su negocio, como la fabricación, el almacenamiento, la logística o el procesamiento de pedidos, se producen silos de comunicación. Las desconexiones departamentales resultantes derivan así en ineficiencias.
Para combatir estos desafíos operativos, muchas empresas a menudo confían en los indicadores clave de rendimiento (KPI). Sin embargo, los datos operativos por sí mismos no siempre son útiles en su estado original. Por lo general, las organizaciones necesitan tomar medidas adicionales para que la información sea útil y procesable.
El valor de los datos
La aplicación del Big Data y el Data Mining en el negocio de la logística y el transporte puede mejorar la eficiencia de muchas empresas. Según estudios recientes, más del 90% de las grandes compañías a nivel mundial están aplicando y aumentando sus inversiones en este tipo de tecnologías para sus operativas.
Y es que su potencial no solo es capaz de mejorar los procesos actuales. También permite anticiparse a las demandas futuras de los consumidores y detectar nuevos modelos de negocio, entre otros.
En este sentido, ambos conceptos han resultado esenciales para materializar la entrada definitiva de la logística y la cadena de suministro a la era digital.
¿Estamos preparados para Big Data en logística?
La logística y el transporte se encuentran entre los sectores que, en su actividad, generan más cantidad de datos. Estos, a su vez, pueden ser aprovechados gracias al Big Data y el Machine Learning.
Precisamente por ello, los estudios orientados a determinar qué industrias están más preparadas para interpretar y analizar información, ubican al transporte y la logística en una posición intermedia respecto al resto de ámbitos, con un índice de alfabetización de datos de 75,5.
Sin embargo, los conceptos que acercan la logística a la Industria 4.0 siguen resultandos confusos para muchos de sus actores, tanto por su definición como por su aplicación.
Data Mining y Big Data: ¿qué son?
Dos de los conceptos que generan mayor confusión en el sector atañen directamente al tratamiento de la información. Hablamos del Data Mining, también conocido como minería de datos, y el Big Data, también llamado macrodatos.
Ambos conceptos se relacionan con la forma de procesar grandes cantidades de información para aprovecharla en la optimización de operaciones empresariales y servicios.
En su definición, Big Data se refiere a una gran cantidad de datos. Con el volumen, la velocidad, el valor y la validez como características principales, el término engloba los desarrollos tecnológicos que posibilitan:
- El almacenaje de grandes volúmenes de información
- El tratamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados en el menor tiempo posible para su eficaz aprovechamiento
Su importancia, por tanto, no se centra en la gran cantidad de datos, sino en el beneficio que se puede obtener de ellos.
Por su parte, el Data Mining es el proceso de descubrir nuevas correlaciones, patrones y tendencias significativas mediante la selección de una gran cantidad de datos almacenados en repositorios. Para ello, utiliza tecnologías de reconocimiento de patrones, así como técnicas estadísticas y matemáticas.
Este análisis permite encontrar relaciones insospechadas y resumir los datos en formas novedosas que sean comprensibles y útiles para el propietario de los datos.
Qué ventajas ofrecen a la cadena de suministro
Big Data y Data Mining establecen una relación en la que la primera representa el procedimiento y la segunda la herramienta con la que se lleva a cabo el proceso analítico.
De esta manera, ambos se complementan para ofrecer múltiples ventajas al sector.
En el caso de la aplicación del Big Data a la logística y el transporte, su potencial es aplicable a los procesos de aprovisionamiento, slotting y picking, en la planificación y monitoreo de rutas y en el estudio comportamiento futuro de los usuarios, entre otros.
Por su parte, el Data Mining ya está presente en múltiples herramientas habituales para el sector, desde los SGA, los CRM y los software ERP logísticos. Con estas técnicas, las soluciones se vuelven más eficientes, permitiendo que las operativas respondan de manera más rápida a los cambios previstos a través del análisis de datos.
Confiar en el potencial del dato
En definitiva, aunque distintas, ambas técnicas para el tratamiento de datos resultan complementarias para el sector logístico. Su aplicación permite, sin duda, una gestión más eficaz de los procesos.
Empresas como Walmar, Rolls-Royce o John Deere, han sido una de las pioneras en utilizar el dato en sus operaciones, llegando a gestionar 2,5 petabytes de datos a la hora.
De continuar la incorporación de estas nuevas tecnologías en las dinámicas de trabajo, la cadena de suministro será más rentable y ofrecerá una mejor experiencia a todos los actores implicados.
Consultor en Tecnologías para Logística y Cadena de Suministro
