¿Por qué aplicar Big Data en logística?

  • ¿Por qué aplicar Big Data en logística?

    AqQuizás no estés familiarizado con el término Big Data y es posible que incluso no hayas escuchado hablar nunca del big data en logística. No obstante, debés saber que esto puede tener un impacto sumamente positivo en tu cadena logística.

    El big data permite recolectar una gran cantidad de datos que te serán muy útiles para hacer que las diversas partes de un proceso logístico se vuelvan más eficientes. En este artículo vamos a conocer un poco más sobre por qué deberías aplicar esto en la logística.

    ¿Qué es el Big Data?

    El Big Data no debe confundirse ni con el Internet de las cosas ni con la inteligencia artificial. Básicamente, este término hace alusión a la recopilación masiva de datos e información a través distintos sistemas, programas, dispositivos, entre otros.

    Gracias al Big Data podés recopilar una gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los clientes, mercados, competencia y muchos aspectos más.

    Ejemplo de Big Data: anuncios personalizados. Si usas Facebook, te habrás dado cuenta que, cada cierto tiempo, te llegan anuncios ya sea en videos o en diversas páginas a las que accedes.

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    Todos estos anuncios te llegan de forma personalizada gracias a los datos que Facebook ha recolectado sobre vos. La información que ingresaste al registrarte, las publicaciones que hacés, los hashtags que utilizás, los grupos a los que pertenecés y casi todo lo que hacés en Facebook genera datos que son recolectados y procesados para luego mostrarte una publicidad que sea lo más cercana a un tema de interés. Ese es un claro ejemplo del uso del Big Data.

    ¿Qué beneficios tiene el Big Data?

    Para saber cómo puede ser útil el big data en logística, lo primero que debemos conocer son los beneficios de éste.

    Entre los beneficios generales de la Big Data tenemos:

    • Volumen de datos: La capacidad de procesamiento de datos es muy elevada.
    • Variedad de fuentes: Los datos que se recopilan pueden venir de cualquier dispositivo o sistema.
    • Velocidad: La recopilación y procesamiento de datos se realiza a gran velocidad, esto permite que se puedan recopilar muchísimos datos.

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    ¿Cómo recolectar datos?

    Para hacer uso del Big Data, debemos tener la capacidad de recolectar gran cantidad de datos de diferentes fuentes. Ten en cuenta que, los datos pueden obtenerse a través de diversas fuentes. Por ejemplo: sistemas, dispositivos y más.

    Aquí algunas fuentes de datos más comunes:

    Redes sociales:

    Como mencionamos en el ejemplo de los anuncios personalizados, las redes sociales son una gran fuente de recolección de datos. A través de ellas podemos conocer los intereses, gustos y preferencias de nuestros potenciales clientes o prospectos.

    Buscadores:

    Hoy en día el acceso a la información es más libre que nunca y muchísimas personas utilizan navegadores como Google para buscar información. Los navegadores o buscadores también recolectan gran cantidad de información a partir de búsquedas que realizan los usuarios. Sin dudas es una buena fuente de obtención de datos.

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    Sistemas de navegación, GPS:

    Por otro lado, este sistema en logística puede ser de mucha utilidad. Porque se pueden trazar rutas de entrega de productos y crear modelos sencillos para saber en qué horarios, días, meses se hacen entregas.

    Sitio web de la empresa:

    La web de una empresa también es de utilidad para recolectar datos de usuarios y prospectos. Existen diversos sistemas de recopilación de datos que te permiten saber a qué áreas de tu web los clientes suelen prestar más atención, que servicios son los que buscan y, básicamente, cómo se comportan en tu portal.

    Monitoreo inteligente de activos:

    Existen diversos sistemas y dispositivos que permiten monitorear el estado de nuestros activos tales como camiones, maquinarias y otros. Estos dispositivos nos permiten saber si hay riesgo de avería o si existe algún problema.

    Sistemas generales de operación:

    Es importante tener en cuenta que, en este tipo de sistemas se encuentran los que llevan un control de inventarios o los que guardan relación con el área de logística. Asimismo podríamos elaborar una lista grande de fuentes de datos.

    Hay tanta información que hasta podemos llevar a cabo un control detallado de algunos datos sobre nuestra salud. Por ejemplo: medir el ritmo cardíaco, nivel de azúcar entre otras cosas. Lo mismo aplica para el área de la logística.

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    ¿Por qué es bueno aplicar big data en logística?

    Es válido decir que la recopilación de datos es algo clave en todo tipo de negocio y, por lo tanto, también lo será en el área de la logística. Conocer hasta el mínimo detalle de tu proceso logístico puede ayudarte a mejorar muchas cosas.

    ¿De qué forma nos ayuda el big data en logística? Veamos:

    • Eficiencia en gestión de productos: Nos ayuda a “predecir” la demanda de cada uno de nuestros productos.
    • Mejora la distribución: Permite reducir costes y tiempos en la etapa de distribución de mercadería.
    • Mantenimiento adecuado de maquinarias: Podemos detectar posibles fallas o incluso “anticipar” qué máquinas pueden fallar para así llevar a cabo un plan de contingencia.
    • Rediseño o creación de productos: Permite rediseñar nuestros productos o diseñar nuevos productos en base a la información recopilada de los clientes sobre sus gustos e intereses.
    • Gestión de Activos: Permite controlar de forma eficiente cada uno de los elementos y recursos con los que cuenta la empresa.
    • Fijación de precios: Podemos fijar precios adecuados en base a los datos recopilados en base a las ventas, intereses y comentarios de clientes.

    La importancia de la recolección de datos

    Ahora ya conoces qué beneficios ofrece el big data en logística. Lo cierto es que la recolección de datos se ha vuelto muy importante ya que nos permite mejorar muchas cosas.

    Las empresas que hacen uso de la big data obtienen mejores resultados ya que pueden reducir costes, incrementar ingresos y gestionar tiempos de forma más adecuada.

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