El big data tiene como objetivo fundamental el extraer valor de los datos y, con ello, poder procesar la información que sea útil para la toma de decisiones, sea para crear un emprendimiento o mejorarlo. Todo eso depende de la necesidad y el uso final que se le quiera dar a dicha información. Una gran ventaja es que no sólo contribuye a mejorar los procesos actuales, sino que analiza el comportamiento del mercado para atender las necesidades de cartera de los clientes. En términos generales permite optimizar recursos, reducir costos, mejorar índices de eficiencia y maximizar los niveles operacionales.
Según varios estudios, más del 90% de las grandes empresas a nivel mundial están aplicando y aumentando sus inversiones de tecnologías big data en sus procesos de logística. A esta necesidad de ser más eficientes, se le suma el hecho de que el proceso logístico se ha vuelto cada vez más complejo debido, en parte, al aumento del tráfico de las carreteras, la deslocalización de los almacenes, el aumento del coste de la energía, el aumento del e-commerce, la complejidad de una última milla con necesidades mayores de sostenibilidad y contaminación en las ciudades y, por último, las distintas y cambiantes regulaciones normativas sobre el sector. Todo esto, requiere de una mayor tecnología para conseguir una gestión eficiente que simplifique los procesos implicados.
Toda la información generada en las operaciones logísticas se puede organizar y analizar para la toma de decisiones y definición de estrategias. Estas tomas de decisión pueden influir notablemente en muchos aspectos relevantes de las operativas. Como por ejemplo, la optimización de rutas basándose en la información de congestión del tráfico y clima, ahorrando tiempos, consumos y huella de carbono. Con ayuda de sensores se puede optimizar la distribución, identificando buenos y malos hábitos en la conducción para ser reforzados o corregidos logrando una conducción eficiente (mejora en consumo, emisiones y seguridad de los productos transportados).
Toda la información generada en las operaciones logísticas se puede organizar y analizar para la toma de decisiones y definición de estrategias
El big data tiene como objetivo fundamental el extraer valor de los datos y con ello poder procesar la información que sea útil para la toma de decisiones
Sin prisa, pero sin pausaSegún el “Informe de digitalización de las pymes 2021. Una visión por sectores”, publicado el pasado mes de septiembre por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), en 2020 se recuperaron los porcentajes tanto de pymes y grandes compañías del sector del transporte (14%; +1,6 puntos porcentuales -p.p.-) como de microempresas (4,8%; +2,2 p.p.) que incorporan el análisis de big data como herramienta de apoyo a sus procesos; aunque se sitúan a 6,5 p.p. y a 1,8 p.p. de los valores máximos registrados en 2018 y 2017, respectivamente.La fuente más utilizada entre las compañías del sector que aplican big data con sus propios empleados son datos por geolocalización a partir de dispositivos portátiles, con un grado de uso que asciende a la totalidad de las microempresas y al 93,2% de las pymes y grandes. El resto de fuentes especificadas no son tan relevantes para las de 0 a 9 empleados, aunque entre las de 10 o más destaca el uso de datos de la propia empresa por medio de sensores o dispositivos inteligentes (37,6%), así como datos generados por medios sociales y otro tipo de fuentes usadas por alrededor del 20%.A propósito de las modalidades específicas de big data, el machine learning es la tecnología más utilizada tanto por pymes y grandes empresas como por microempresas (58,6% y 44,5%, respectivamente). No obstante, el 39,2% de los negocios de menos de 10 empleados también optan por herramientas de procesamiento de lenguaje natural o reconocimiento de voz, y un 28,3% de las de más de 10 opta por otras metodologías de Big data.Internet de las CosasDe todos los sectores de actividad contemplados en el estudio del ONTSI, el de transporte y almacenamiento registra la brecha más amplia por segmentos empresariales en relación con el uso de tecnología del internet de las cosas o internet of things (IoT) (21,3 puntos porcentuales). Los dispositivos más utilizados están estrechamente vinculados a las características específicas de la actividad del sector, como los sensores de movimiento para el rastreo de vehículos utilizados por el 70,9% de pymes y grandes y el 64,4% de microempresas usuarias de IoT.
Ventajas del big data en logística y transporte1. Ayuda a la planificación de rutas y gestión del tráfico. Con el análisis de datos se pueden planificar recorridos, evitando al máximo la congestión del tráfico, y con un control absoluto de las rutas o de los tiempos.2. Reducción y optimización de costes. La captura de datos sobre la flota permite, además de un mejor control sobre la información, presentar la más relevante y, así, se pueden tomar mejores decisiones.3. Análisis de los hábitos de conducción como frenar bruscamente, excesos de velocidad, tiempo al volante, etc. Por lo tanto, se pueden tomar medidas necesarias para mejorar la forma de conducción y ahorrar en consumo de combustible o mantenimiento.4. Disminuir el impacto ambiental. Cada día más empresas procuran controlar y desarrollar estrategias orientadas a disminuir la huella ambiental. Estas medidas pueden ser más efectivas si se desarrollan a partir de los datos extraídos por el día a día de la compañía.5. Mejora en la eficacia de los procesos. Al medir los procesos logísticos, se obtiene un mapa detallado y objetivo de la situación y la calidad de éstos. Además, permite tener un mayor control sobre la cadena de suministro y anticiparse a cualquier incidencia.6. Control eficiente de los activos. Se puede mejorar el control de los activos de la empresa: flota de vehículos, productos almacenados, palés, etc. De esta forma se optimizan las operaciones de distribución, se reducen los niveles de inventario y se obtiene un ahorro notable en costos y tiempos de organización.7. Distribución más ágil. Permite optimizar los procesos de distribución. Además, ofrece la oportunidad de detectar nuevos modelos de negocios y formas de entrega más eficaces. Con la optimización de la distribución también se mejoran los servicios de atención al cliente.8. Seguimiento de productos y máquinas. La obtención de datos en tiempo real permite realizar un seguimiento exhaustivo del estado y de la situación de todos los productos para detectar posibles incidentes. Además, se puede conocer con anticipación el estado de las maquinarias para realizar mantenimientos preventivos y evitar paros en la cadena logística.9. Optimización de las rutas. A través de los datos en tiempo real se obtiene la situación del tráfico y del clima; y calcular las mejores rutas para entregar los pedidos a los clientes.