Big Data aplicado a la Logística
Software que realiza análisis Big Data de los datos de la empresa y, cuando sea posible, de la cadena de suministro
Big Data es una expresión creada para designar la enorme cantidad de datos que el mundo genera cada segundo. Son millones los terabytes que invaden Internet en un abrir y cerrar de ojos. Por cierto, ya estamos en tiempos de yottabytes (el equivalente a 1024 zettabytes, pero hablaremos de eso más adelante). Analizar tantas cosas como esa requiere un esfuerzo considerable en tecnología de la información. Hoy esto es posible y se está realizando en Logística 4.0.
El software que realiza el análisis Big Data de los datos de la empresa y, cuando es posible, de la cadena de suministro a la que está vinculada, representa una inversión considerable en términos económicos. Sin embargo, facilitan mucho la vida de los directivos, ahorrando tiempo y reduciendo gastos.
Hablamos de software capaz de analizar datos estructurados (debidamente organizados y listos para su interpretación) y datos no estructurados (registros dispersos de distintas fuentes, que necesitan pasar por un proceso de clasificación). Este software hace que la gestión de la cadena de suministro sea mucho más racional.
El Big Data se utiliza en Logística para controlar los inventarios, ajustar el flujo de distribución y las rutas de transporte, evitar posibles fraudes tanto en el inventario de productos como en el movimiento de mercancías, realizar mantenimientos preventivos de sistemas y máquinas y también para facilitar el servicio personalizado a los clientes, entre otras cosas.
La optimización de las tareas mencionadas en el párrafo anterior solo es posible gracias a la minería de datos en los sistemas de operaciones tradicionales de las empresas, las actividades de las flotas de transporte, la información meteorológica y de tráfico, las previsiones económicas, el comportamiento online de los consumidores y el aviso de desabastecimiento de los puntos de venta.
Vea ahora algunas ventajas de aplicar Big Data a la logística de su empresa:
- Mayor eficiencia operativa, gracias al análisis dinámico de diferentes datos;
- Mayor previsibilidad de las demandas estacionales;
- Mayor información de la cadena de suministro cuando los socios entienden la importancia de la integración de datos;
- Modelado de redes de distribución, creando alternativas más económicas;
- Mejora de la gestión de Última Milla, desarrollando rutas más eficientes y maximizando el rendimiento de la flota;
- Reducción de costos, eliminando desperdicios y encontrando soluciones más adecuadas para cada problema identificado;
- Y, por último, una mayor satisfacción del cliente, que tiene una experiencia de compra más agradable.
Suena simple. Pero no es. Las herramientas que analizan estas avalanchas de terabytes se basan en cinco principios fundamentales del Big Data, que definen su carácter estructural:
- VOLUMEN: es decir, la abundancia de datos generados por las empresas durante sus operaciones diarias;
- VARIEDAD: dichos datos provienen de las fuentes más diferentes y, en ocasiones, necesitan análisis diferentes en función de su origen, por lo que la herramienta digital elegida debe poder realizar esta interpretación;
- VELOCIDAD: Imagina varias avalanchas que vienen de varias montañas simultáneamente, hacia ti. Pues bien, el software elegido debe ser capaz de manejar todo este volumen de datos de diferentes fuentes en el menor tiempo posible en las especificidades de tu negocio;
- VERACIDAD: aquí estamos hablando de la calidad de los datos obtenidos, así como de su fiabilidad y precisión;
- VALOR: después del debido análisis, es necesario comprender la utilidad de dicha información y los resultados positivos que puede generar. Esto depende necesariamente de la evaluación humana.
Después de asimilar estos cinco principios, debe tener un cuidado especial al comprar una herramienta de este tamaño para su empresa. Persigue un software que, entre otras cosas, cumpla con la normativa del sector (en particular la Ley General de Protección de Datos), que te permita configurar planes de actuación en caso de ciberataques, que defina quién tendrá acceso a los datos, que utilice la Máquina Aprender a analizar varias posibilidades simultáneamente, y que, finalmente, identificar problemas, creando una alerta cada vez que se identifiquen.
El consejo anterior es importante. Sin embargo, antes de adquirir un software Big Data , debemos ser lo suficientemente humildes como para hacer una planificación previa, para no equivocarnos en la elección del producto:
- Producir un plan de acción con plazos para la ejecución de cada etapa, la elaboración de contingencias y la definición del personal responsable. También, determine cuál es la expectativa de funcionamiento del programa al final de la implementación. Así, es posible rastrear quiénes serán los principales usuarios, cuándo serán necesarias las actualizaciones e incluso cuáles serán los diferentes niveles de acceso;
- Simultáneamente, piense en desarrollar un análisis de datos o una cultura basada en datos. En pocas palabras, su equipo debe interactuar con esta nueva herramienta;
- También, intente capacitar a sus empleados y escuchar su opinión. Invertir en tecnología no es suficiente. También es necesario pensar en los Recursos Humanos;
- Después de esta primera revisión, es probable que su equipo de planificación le sugiera un producto que se ajuste a su tamaño operativo. No siempre el software más robusto es el mejor para su empresa. El equipo que armó debe estimar el volumen de datos a utilizar y luego buscar la versión digital más adecuada a su realidad;
- Para facilitar la elección, puede investigar qué herramientas de big data están utilizando otras empresas de la industria. En Logística, la práctica del benchmarking es muy común;
- Con estos datos en la mano, establezca un presupuesto para comprar e implementar el producto;
- Elige una empresa tan ágil en posventa como Big Data promete serlo en análisis de datos (o casi).
BONO DE LECTURA: ¡CURIOSIDADES!
El primer informe sobre el procesamiento de una gran cantidad de datos data de 1663. En ese año, John Graunt usó un volumen considerable de información, de diferentes fuentes, para estudiar la epidemia de peste bubónica en Europa, la primera pandemia registrada en la historia. Posteriormente, el primer reporte sobre el uso de equipos para tabular datos ocurrió en 1890, en los Estados Unidos, debido al censo demográfico norteamericano.
La primera máquina digital diseñada para procesar una gran cantidad de datos se construyó en Inglaterra en 1943. La computadora, llamada Colossus, podía interceptar 5000 caracteres por minuto y fue vital en el esfuerzo aliado para derrotar a los nazis durante la Segunda Guerra Mundial. Alemania tenía un sistema encriptado que se consideraba irrompible, hasta entonces.
En 1989, el científico británico Tim Berners-Lee creó la World Wide Web, con el objetivo de facilitar el intercambio de información entre personas. Lo que Berners-Lee no sabía era que su invento terminaría revolucionando la forma en que se generaban los datos y la cantidad de los mismos.
El término Big Data se utilizó por primera vez recién en 1997, pero la expresión recién comenzó a aplicarse de hecho a partir de 2005, cuando Roger Magoulas, de O’Reilly Media, publicó un artículo hablando sobre el tema.
Y nunca se ha producido tanta información como ahora. Por lo tanto, fue necesario crear expresiones que indicaran una medida virtual de datos. Por curiosidad, siga la tabla a continuación, tomada del sitio web Infowester:
- “1 byte = 8 bits
- 1 kilobyte (KB) = 1024 bytes
- 1 megabyte (MB) = 1024 kilobytes
- 1 Gigabyte (GB) = 1024 megabytes
- 1 Terabyte (TB) = 1024 gigabytes
- 1 petabyte (PB) = 1024 terabytes
- 1 exabyte (EB) = 1024 petabytes
- 1 zettabyte (ZB) = 1024 exabytes
- 1 Yottabyte (YB) = 1024 zettabytes”
Para tener una idea de tales dimensiones, ¡UN exabyte equivale a MIL MILLONES de gigabytes!
¡Pararemos aquí! ¡Un abrazo y hasta la próxima!