Big Data en logística: las 5V que necesitas conocer

Durante los últi­mos años las inver­siones de Big Data en logís­ti­ca han aumen­ta­do en más de un más del 90% de las grandes empre­sas del sec­tor.

En CITY­lo­gin nos apoy­amos en el uso de tec­nologías como el Big Data o los Geme­los Dig­i­tales para analizar todos nue­stros datos y mejo­rar así nues­tra activi­dad y el ser­vi­cio a nue­stros clientes.

Apli­can­do la tec­nología Big Data se pueden analizar grandes volúmenes de datos que apor­tan infor­ma­ción muy rel­e­vante para la toma de deci­siones. Descifrar esos datos puede tra­ducirse en mejo­ras oper­a­ti­vas, reduc­ción de tiem­pos, opti­mización de costes, de los nive­les de stock, de las rutas de repar­to… es decir, en un impacto pos­i­ti­vo para los resul­ta­dos finales de la com­pañía.

Las 5V del Big Data

La apli­cación de téc­ni­cas de Big Data pro­por­ciona cin­co tipos de infor­ma­ción o val­ores muy impor­tantes que per­miten mejo­rar la toma de deci­siones de las empre­sas:

1. Var­iedad: este val­or hace ref­er­en­cia a la diver­si­dad de datos que se pueden ges­tionar (estruc­tura­dos y no estruc­tura­dos) además de las dis­tin­tas fuentes de las que pueden provenir (redes sociales, pági­na web, GPS, apli­ca­ciones exter­nas etc.). Esto per­mite aplicar solu­ciones que puedan analizar y proce­sar diver­sos tipos de datos de man­era efi­caz.
2. Val­or: la infor­ma­ción obteni­da una vez anal­iza­dos los datos tiene gran val­or para la empre­sa, que los uti­lizará para imple­men­tar cam­bios y mejo­ras. Este es uno de los val­ores más impor­tantes del uso del Big Data.
3. Veraci­dad: el gran número de datos a analizar impli­ca que hay una alta prob­a­bil­i­dad de que no todos estén com­ple­tos o sean cor­rec­tos. Para garan­ti­zar la veraci­dad de los datos se deben imple­men­tar con­troles de val­i­dación y cal­i­dad en cada parte del pro­ce­so de análi­sis.
4. Veloci­dad: hoy en día los datos se gen­er­an a una veloci­dad ver­tig­i­nosa, por lo que es impor­tante con­tar con tec­nologías que puedan abar­car la rapi­dez con la que se gen­er­an en tiem­po real para poder tomar deci­siones con la may­or agili­dad posi­ble.
5. Vol­u­men: hace ref­er­en­cia a la can­ti­dad de datos que hay que analizar y que se gen­er­an por los dis­tin­tos canales. Cien­tos de grandes empre­sas lle­gan a recibir más de 1 mil­lón de datos de clientes por hora.

¿Cómo implementar correctamente las 5V?

Para poder aplicar las 5V que hemos comen­ta­do en el pun­to ante­ri­or, es nece­sario con­tar con pro­ced­imien­tos y recur­sos como los sigu­ientes:

• Ten­er claros los obje­tivos que quer­e­mos alcan­zar con la apli­cación del Big Data.
• Plan­i­ficar y selec­cionar de for­ma metic­u­losa las tec­nologías que se uti­lizarán para la obten­ción de los datos.
• Ten­er una línea de comu­ni­cación con­stante entre los equipos que real­izan el análi­sis de los datos, los que revisan la seguri­dad de los mis­mos, de dónde se obtienen etc.
• Con­tar con un equipo humano de pro­fe­sion­ales espe­cial­iza­dos en el crib­a­do de datos, análi­sis y uso de tec­nologías rela­cionadas.

Beneficios del Big Data en logística

Aplicar el Big Data impli­ca el uso de recur­sos mate­ri­ales y per­son­ales especí­fi­cos, lo que con­ll­e­va un aumen­to de los costes para la empre­sa. Esto puede hac­er dudar a muchas com­pañías de si merece o no la pena imple­men­tar un pro­ce­so de Big Data en logís­ti­ca. 

Estos son algunos de los numerosos ben­efi­cios que derivan de su apli­cación y que elim­i­nará todas las dudas de si merece la pena inver­tir en ello:

• Dis­tribu­ción más ágil. El análi­sis de los datos apor­ta resul­ta­dos que per­miten detec­tar for­mas más efi­cientes para realizar los pro­ce­sos de dis­tribu­ción. Con ello tam­bién se mejo­ran fac­tores como el ser­vi­cio al cliente o el con­sumo de com­bustible entre otros. 
• Opti­mización de rutas. Anal­izan­do los datos en tiem­po real se pueden realizar mod­i­fi­ca­ciones en fun­ción del trá­fi­co, el cli­ma, los mejores acce­sos a la ciu­dad etc. De esta for­ma se evi­tan retra­sos en las entre­gas y las rutas se vuel­ven mucho más efi­cientes.
• Predic­ción de la deman­da. Los datos anal­iza­dos en peri­o­dos de tiem­po pro­lon­ga­dos per­miten crear unas pre­vi­siones mucho más pre­cisas sobre la deman­da de paque­tes a enviar o del stock nece­sario en épocas pico de la activi­dad. Esto ayu­da a la empre­sa a prepararse con tiem­po y saber qué esper­ar durante dichos perío­dos.
• Gestión de almacenes. Al analizar los datos sobre los nive­les de stock y la deman­da pre­vista, se puede opti­mizar el vol­u­men de pro­duc­tos del almacén reducien­do errores, espa­cio infrauti­liza­do o sobre­ocu­pación en los mis­mos.

Podemos afir­mar que el Big Data en logís­ti­ca per­mite ges­tionar de for­ma mucho más efi­caz el gran vol­u­men de datos a los que se enfrentan las empre­sas, y con­ver­tir­los en infor­ma­ción útil para mejo­rar los pro­ce­sos de la cade­na de sum­in­istro.