18 de Octubre del 2024
Análisis de datos y Big Data en la logística
18 de Octubre del 2024
Conoce la importancia del análisis de datos y Big Data en la logística.
Por
Equipo Legiscomex
En la actualidad la tecnología y la información juegan un papel crucial en las diversas actividades económicas y la logística no es una excepción. Por lo cual, para comprender la relevancia del análisis de datos y la Big Data en este campo, será fundamental reconocer la diferencia entre estos dos conceptos.
Análisis de datos
Se trata de un proceso en el que se examinan conjuntos de datos organizados y estructurados para extraer información útil y apoyar la toma de decisiones. Este tipo de análisis utiliza herramientas relativamente simples que permiten realizar análisis predictivos y modelados de datos.
Motivo por el cual, empresas del sector logístico o empresas que llevan a cabo procesos logísticos, suelen implementar el análisis de datos para optimizar rutas, mejorar su eficiencia operativa, prever demandas del mercado, entre otras cosas.
Big Data
Se refiere al manejo de grandes volúmenes de datos que no están organizados ni estructurados. Para trabajar con Big Data, se requieren herramientas más sofisticadas que puedan procesar y administrar esta información compleja, la cual, usualmente presenta las siguientes características:
Velocidad: Los datos deben actualizarse constantemente para permitir la toma de decisiones basadas en eventos en tiempo real. En logística, esto es crucial para responder rápidamente a cambios en la demanda, problemas en la cadena de suministro o condiciones del tráfico.
Volumen: La cantidad de datos involucrados es inmensa. Desde datos de sensores en vehículos hasta transacciones de clientes y registros de inventarios, la cantidad de información que una empresa logística maneja puede ser abrumadora. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos permite a las empresas obtener una visión completa de sus operaciones.
Variedad: Los datos provienen de múltiples fuentes y en diferentes formatos, tanto estructurados como no estructurados. Esto incluye desde hojas de cálculo y bases de datos tradicionales hasta imágenes, videos y datos de redes sociales. La habilidad de integrar y analizar esta variedad de datos permite a las empresas obtener insights más profundos y precisos.
Aplicación en la logística
La implementación de análisis de datos y Big Data por parte de las empresas logísticas o en procesos logísticos de empresas puede contribuir a mejorar significativamente sus operaciones, debido a que podría ayudar a optimizar rutas de entrega, gestionar inventarios de manera más eficiente, prever demandas futuras y personalizar servicios para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes. Sin dejar a un lado que permitirá analizar datos en tiempo real para poder dar respuestas adecuadas a cualquier problema o cambio en las condiciones del mercado, lo que es vital para mantener la competitividad.
Empresas que implementan Análisis de Datos y Big Data en la logística
Muchas empresas líderes en el sector logístico ya están aprovechando el análisis de datos y la Big Data para mejorar sus operaciones. Algunas de las más destacadas son:
Amazon: Utiliza algoritmos avanzados de Big Data para optimizar sus procesos de almacenamiento y distribución. Esta empresa analiza datos en tiempo real para gestionar inventarios, predecir demandas y mejorar la eficiencia de sus rutas de entrega.
DHL: Emplea Big Data para optimizar rutas de entrega y mejorar la eficiencia operativa. Se trata de una empresa que utiliza análisis predictivo para anticipar y mitigar problemas en la cadena de suministro.
United Parcel Service (UPS): Implementa análisis de datos y Big Data a través de su sistema de navegación ORION, el cual optimiza rutas de entrega basándose en datos de tráfico y pedidos en tiempo real. Lo que potencialmente ha contribuido en la reducción de costos y mejoramiento de la eficiencia en la entrega de paquetes.
FedEx: Utiliza Big Data para mejorar sus operaciones de logística, incluyendo la gestión de inventarios y la optimización de rutas de entrega. Además, emplea análisis de datos para mejorar la experiencia del cliente y ofrecer un seguimiento preciso de los envíos.