Así ayuda el Big Data a optimizar la gestión logística

Conforme el transporte y gestión de la logística se vuelven más complicados y dinámicos, se crean más cuellos de botella en diferentes puntos de la cadena de suministro, haciendo de esta industria un campo idóneo para lo que se llama Big Data, porque lo importante no es el tipo o volumen de datos, sino el análisis y reportes obtenidos que mejoran la toma de decisiones.

Si bien el término «Big Data» no es nuevo pues se utilizó por primera vez en 1989, últimamente ha cobrado mayor importancia. Además, se utiliza para describir un conjunto de datos grande y complejo que no puede ser gestionado usando un software de procesos tradicional.

El asunto se hace más complejo sobre todo si se considera que los datos pueden estar estructurados (y ser de naturaleza numérica, predefinidos, y de análisis directo) o no estructurados (que no están configurados de una manera predefinida, y no pueden ser procesados y analizados por una herramienta convencional de datos).

El análisis de esta información está abriendo grandes posibilidades en muchos campos de negocios, y la logística es uno de ellos. Según Allied Market, el valor de mercado de la logística global fue de poco más de 7,600 millones de dólares en 2017 y podría alcanzar los 13,000 millones para el 2027, en parte porque los operadores logísticos se han dado cuenta del potencial del análisis de datos para optimizar sus procesos.

Lee también: Hubspace, la nueva casa de Fwd Logística en NL

Áreas de oportunidad para el Big Data en logística

Para ser efectivo, el Big Data requiere de grandes volúmenes de información que puede surgir de distintas fuentes.

Concretamente, en la industria de logística estas son las áreas en las que Big Data se puede utilizar para revolucionar la manera en la que operan las empresas:

Te puede interesar: LOGEX, el evento logístico que busca el ‘match’ ideal entre compradores y proveedores

Mejora en la planeación de rutas. Las herramientas de analíticos usan información del clima, tráfico, embarques y secuencias de entrega para definir la ruta y el mejor momento para recorrerla.
Optimización de procesos de última milla. Las empresas pueden cambiar y mejorar procesos internos y controlar factores externos.
Rastreo en la transportación de bienes. A través de GPS, etiquetas RFID y códigos de barras, Big Data puede capturar la información del tránsito en tiempo real.
Gestión de almacenes. Se pueden ver las operaciones cada minuto en dispositivos móviles al integrar un análisis de Big Data.
Entrega de bienes perecederos. Aquí hay que considerar el uso del internet de las cosas, basado en sensores y códigos de barras.
Servicio al cliente mejorado. Big Data ayuda a las empresas a optimizar las operaciones para mejorar esa experiencia analizando datos recolectados.
Verificación y estandarización de direcciones. La gente comete errores al momento de registrar su dirección, por lo que se requiere validar las direcciones con Big Data.
Mantenimiento predictivo. Los analíticos avanzados contemplan los hábitos de velocidad, freno, tiempos de manejo y otros factores.
Planeación estratégica de red. Los análisis de ubicación y planeación de transporte son los puntos en los que las empresas de logística se deben enfocar.
Planeación de capacidad operacional. Se requiere información diversa, incluyendo tendencias de la demanda y la distribución de los clientes.