Big Data en la logística: Caso de uso en la vida real

Actualmente, la cantidad de datos producidos y comunicados en todo el mundo incrementa significativamente cada día. Por ende, esto ocasiona que las empresas se enfrenten a desafíos al intentar analizar esta masiva influencia de información.

La Big Data surge entonces como una solución a esta gran cantidad de información al proveer perspectivas únicas relacionadas con la eficiencia de los procesos, la optimización de los tiempos de ejecución y la productividad per se.

Tengamos en cuenta que hasta hace poco la Big Data era una tecnología desconocida, lo que propiciaba la pérdida de una innumerable cantidad de datos. A continuación, te explicamos qué es la Big Data, sus características, cómo funciona, cómo se usa en la logística, la definición de Big Data en la cadena de suministro, el impacto que ha tenido y cómo elegir un software de logística.

¿Qué es la Big Data?

El término Big Data proviene del inglés y se traduce como «macrodatos o datos masivos». Se refiere, como su nombre lo indica, a los conjuntos de datos de gran escala que requieren de un software de procesamiento específico.

Su importancia, sin embargo, gira en torno a lo que se hace con dichos datos. Estos se pueden analizar para encontrar respuestas a incógnitas como las siguientes:

• ¿Cómo reducir los costos y el tiempo?
• ¿Cómo desarrollar nuevos productos y optimizar las ofertas existentes?
• ¿Cómo tomar decisiones más acertadas para la empresa?
• Entre otras.

Si bien, permite que se busquen soluciones de manera rápida y eficiente, también aborda problemas desde distintos enfoques debido a la fiabilidad de los datos.  En logística, la Big Data permite recopilar los datos generados durante la cadena de suministro. Así se pueden detectar tendencias, el comportamiento de los clientes o los errores que puedan existir en las operaciones.

Características del Big Data

Cabe destacar que la Big Data se enfoca en siete características fundamentales, siendo estas; volumen, variedad, velocidad, veracidad, viabilidad, visualización y valor. Dichas características deben cumplirse al recopilar y analizar los datos, ya que permiten mejorar su interpretación.

Volumen

El volumen se refiere a la magnitud de datos generados que deben ser procesados. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes como redes sociales, likes, búsquedas, mensajes, clics en páginas web, entre otros. Tengamos en cuenta que conforme la tecnología avanza la cantidad de datos aumenta, por lo que optar por nuevas formas de almacenaje se convierte en la solución más viable para todo negocio.

Velocidad

Esta pertenece a la rapidez, ritmo y constancia con la que los datos son creados, almacenados y procesados. Algo a resaltar es que el ciclo de vida de dichos datos tiende a ser corto debido a que continuamente se están produciendo más, por lo que es necesario realizar el proceso pertinente y estudiarse lo más pronto posible para que resulten útiles.

Variedad 

Alude a las formas, tipos y fuentes en las que se registran dichos datos. Con todo, y dependiendo del lugar en donde se registren los datos, se deberán usar herramientas específicas que los decodifiquen para poder entenderlos.

Veracidad

Cuando hablamos de veracidad nos referimos a la calidad y fiabilidad de dichos datos. Es decir, saber qué tan confiable es la información que estamos recibiendo. Por lo cual, es necesario aplicar métodos y soluciones que nos proporcionen datos de calidad. Precisamente las fuentes de datos primarias, es decir, aquellas provenientes de la investigación pura, son de las mejores opciones para esto.

Viabilidad

Así pues, la viabilidad está intrínsecamente relacionada con la capacidad que tiene la empresa para gestionar las grandes cantidades de datos. Por lo mismo, es imperativo que esta cuente con las competencias adecuadas que le permitan analizar y diseñar estrategias eficaces con el fin de predecir los resultados más favorables.

Visualización 

Esta se relaciona con la manera en la que se presentan los datos. La visualización de los datos se puede hacer de diversas maneras, ya sean en tablas u hojas de cálculo, todo depende de la empresa. Eso sí, se debe considerar utilizar herramientas que permitan comprenderlos de manera gráfica y contextual.

Valor

Con esto nos referimos al uso que las empresas hacen de las conclusiones sobre el análisis de la información para una toma de decisiones asertiva. Y justamente al saber utilizar y balancear las demás características de la Big Data en favor de tu negocio, es que obtendrás una ventaja competitiva frente a los demás jugadores en tu industria.

¿Cómo utiliza Big Data la logística?

Ahora bien, ¿cómo usa la logística Big Data? Para comenzar, debemos esclarecer que el proceso logístico se ha vuelto complejo debido a múltiples factores como lo son; el crecimiento de las ventas online, el tráfico de las carreteras, el aumento del costo de la energía, los entregas de última milla, entre otros. Es esta complejidad, sin embargo, la que permite que alternativas modernas sean exploradas.

De esta manera, en el sector logístico, la Big Data permite que la empresa tenga el control sobre los datos obtenidos, permitiendo la implementación de procesos más ágiles. Asimismo, esto brinda ventajas como:

• Poder interpretar los datos no estructurados o analizados con anterioridad.
• Entender el comportamiento del cliente.
• Reducir riesgos y demoras durante el trayecto.
• Generar una cadena logística optimizada.
• Entre otros.

Aunado a esto, los usos de la Big Data en la logística son, principalmente, los siguientes:

Optimización de rutas en tiempo real

El optimizar las rutas en tiempo real permite que se planifiquen rutas más eficaces para así poder obtener el mejor seguimiento de los envíos. Este establecimiento de rutas inteligentes se desarrolla dependiendo de diversas categorías como: Tráfico, destino, tipo de envío, condiciones climáticas, hábitos de consumo de los clientes, etc.

Seguimiento del servicio al cliente

La experiencia de los usuarios es una de las prioridades para todas las empresas, y es aquí donde al brindar una atención personalizada al cliente, el negocio se puede adelantar a las necesidades que tengan sus usuarios, buscando siempre deleitarlos. Del mismo modo, si nos enfocamos también en proveer un servicio postventa impecable, la fidelización es mucho más propicia.

Fidelización de clientes

Al contar con grandes cantidades de datos sobre cada uno de nuestros clientes, podemos conocer a profundidad sus comportamientos, necesidades, lo que los mueve. Esto a su vez nos permite personalizar las ofertas y promociones, así como su experiencia con nosotros.

Reducción de costos

Con esta nueva tecnología las empresas se pueden librar de alojar datos de la manera tradicional, es decir, en un servidor. Esto, concede la posibilidad de almacenar la información en la nube lo que propicia un costo menor de herramientas.

Automatización de almacenes

Los avances tecnológicos, el Big Data y el Internet de las cosas (IoT)¹ se unen para lograr que los almacenes inteligentes funcionen de manera óptima. Debido a que utilizan macrodatos para poder implementar parámetros en la automatización de la logística y los sistemas de control de las mercancías.

Rastreo de los envíos

El emplear de forma correcta los datos de los transportistas permite determinar su ubicación en tiempo real. Y esto, ayuda a reducir errores, tiempo y costos. A su vez, mantiene informado al cliente sobre la ubicación de su envío lo que vuelve más competitiva a la empresa.

Todos estos usos buscan optimizar el sector logístico. Es decir, con ello se pretende obtener cierta rentabilidad, un mayor número de clientes y nuevos modelos de negocio enfocados en datos reales y predicciones exactas.

El impacto del Big Data en la logística

Los datos y análisis provenientes del Big Data ofrecen soluciones para poder abordar preocupaciones actuales en tiempo real. Debido a eso, su impacto en la logística se enfoca principalmente en los puntos que se muestran a continuación.

Monitoreo en tiempo real

Al considerar el uso de la Big Data, se pueden lograr resultados positivos como que el monitorear en tiempo real las rutas sea más sencillo y preciso. Además, permite implementar controles de daños o recordatorios sobre mantenimientos a los vehículos. Simultáneamente, y en caso de que se presenten anomalías durante los trayectos, con base en los datos extraídos se puede notificar al conductor y la base de control para implementar medidas pertinentes.

Costo

Al reducir costos, las empresas pueden garantizar su sostenibilidad y éxito, es por ello que el uso de datos masivos es una oportunidad para identificar qué servicios o productos pueden eliminarse o reducirse sin necesidad de afectar su rentabilidad.

Esta es una de las grandes ventajas que brinda la Big Data, pues se pueden reducir los gastos tanto directos como indirectos en la gestión de la empresa, lo que a su vez permite predecir futuras necesidades de reclutamiento.

Experiencia del cliente

La importancia de brindar una buena experiencia al cliente radica en que este se sienta incluido en la empresa. Dicho de otro modo, si las interacciones entre el cliente y la empresa son buenas, se creará una relación entre ambos que fomentará la lealtad. Con la Big Data se puede potencializar este lazo, ya que al recopilar información de redes sociales, páginas web o  registros de llamadas se pueden formular ofertas personalizadas, gestionar incidencias de manera proactiva e incluso reducir las tasas de abandono de los clientes.

¿Cómo elegir un software de logística?

Elegir un software logístico es una de las más importantes decisiones que debe de hacer una empresa. Al hacerlo, es fundamental tomar en cuenta que dicho software les permitirá gestionar toda la actividad de sus envíos, por lo que tomar en consideración los siguientes aspectos es esencial.

1. Objetivo del software. Este debe cumplir las necesidades que tenga el negocio. De esta manera estarás más seguro que estás eligiendo un software con las adaptaciones necesarias para el sector en el que se desempeña el negocio.
2. Eficiencia. Esto se relaciona a su cumplimiento adecuado para lograr los resultados esperados. Ya sean, acortar los tiempos de espera, mejorar las entregas de última milla o realizar más envíos.
3. Servicio técnico. El software elegido debe de tener a un equipo de profesionales que se encarguen de resolver tus dudas en caso de que tengas algún contratiempo o quieras conocer más sobre dicho software.
4. Actualizaciones. Al momento de elegir un software se recomienda que este cuente con actualizaciones futuras, lo que a largo plazo brinda mejores beneficios.

Skydropx es la plataforma de envíos que cuenta con todos estos aspectos. Con Skydropx podrás tener todos tus envíos en un mismo lugar, conectar tus propias cuentas de paqueterías o ecommerce así como brindar seguimiento de los envíos a tus clientes y equipo.

De la misma manera, Skydropx informa puntualmente sobre sus actualizaciones, mejoras y nuevos lanzamientos en plataforma para que te encuentres siempre informado acerca de cómo estas actualizaciones beneficiarán a tu negocio.

Por último, en Skydropx trabajamos todos los días para brindarte la eficiencia que tú y tu negocio merecen. Esto, de la mano de los mejores asesores que te apoyarán en caso de que tengas dudas o presentes algún contratiempo.

Cómo funciona: Casos de uso de Big Data en logística

La Big Data aporta nuevas perspectivas para la toma de decisiones de la empresa. En el sector logístico, sin embargo, garantiza entregas en el tiempo asignado, la gestión óptima del inventario y acelera los procesos que antes tomaban más tiempo. Cabe destacar que estos no son los únicos casos de uso de Big Data en la logística, puesto que también se pueden mencionar los siguientes.

Optimización de rutas

Al utilizar este tipo de tecnología el software en cuestión empieza a producir lo que se conoce como  machine learning²  por lo que con el tiempo se comienzan a crear rutas cada vez más rápidas, sencillas y optimizadas para los envíos.

Fulfillment

La Big Data ayuda al proceso de fulfillment³ en aspectos importantes como el conocer  la cantidad de inventario que posee el negocio, encontrar las mejores rutas o soluciones de envíos para que las ventas aumenten o monitorear la demanda y cambios climáticos en tiempo real.

Última milla

La última milla suele ser un intervalo del proceso donde se presentan más fallas. No obstante, al emplear la Big Data en esta, se puede tener acceso a información como el tráfico en la ruta, la ubicación del envío, las zonas de riesgo, así como los cambios climáticos.

[su_note note_color=»#fafaff» text_color=»»#07172d «»] ¹ Se refiere a a todo aquel objeto físico que sea capaz de conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos o sistemas mediante internet. [/su_note]

[su_note note_color=»#fafaff» text_color=»»#07172d «»] ² Aprendizaje automático». Se refiere al uso y desarrollo de sistemas computacionales que aprenden y se adaptan sin necesidad de instrucciones explícitas. [/su_note]

[su_note note_color=»#fafaff» text_color=»»#07172d «»] ³ Háblese del proceso que se sigue para cumplir el pedido de un cliente. Abarca desde la compra hasta la entrega del producto al cliente. [/su_note]