Solo en la primera milla, las empresas de logística generan un gran volumen de información: datos. A esto hay que sumar la que generará después la última milla: más datos. Además, deben tenerse en cuenta todos los agentes implicados en la operativa logística: aprovisionamiento, producción y distribución física. Lo que implica multitud de procesos con sus correspondientes datos.
¿Multiplicamos ahora por la cantidad de operaciones que registra una empresa logística en un día?, ¿en una semana?, ¿en un mes? El volumen de datos es abrumador.
La actividad de la industria logística produce multitud de datos (Big data) que pueden ubicarse en fuentes diversas: sistemas de planificación de recursos empresariales (TMS), sistemas de gestión de relación con cliente (CRM), software de gestión de almacén (WMS), herramientas de localización de flotas, sensores (IoT) y tecnologías destinadas a la automatización de procesos, etc. Esta información requiere de una adecuada y robusta gestión informática de almacenamiento como punto de partida, pero esto no es suficiente.
Lo que aporta valor añadido al negocio es la explotación de los datos.
¿A qué retos se enfrentan las empresas logísticas en términos de Business Intelligence?
Acceso a la información.
En muchas ocasiones, la información no es accesible o requiere de trámites (procesos o personas intermediarias) que faciliten los datos.
Calidad de los datos.
Es frecuente detectar datos duplicados, incorrectos, poco fiables o agregados, haciendo imposible su análisis.
Información no centralizada.
Datos ubicados en distintas fuentes y almacenes de datos que dificultan la trazabilidad de la información.
Volumetría y disponibilidad.
A mayor cantidad de datos, más dificultad para obtenerlos en tiempo real.
Estos son, grosso modo, los principales desafíos que enfrentan las empresas cuando se disponen a abordar un proyecto de inteligencia de negocio. Es por eso que, para iniciar el proceso, hay interrogantes que deben ser despejados: ¿qué se quiere medir y con qué objetivo?, ¿dónde están los datos y cómo acceder a ellos? o ¿quiénes van a hacer uso del sistema y qué nivel de seguridad necesitan controlar respecto a los datos?
La figura del Business Analyst es clave a la hora de afrontar con garantías el proyecto, pues su asesoramiento permite dimensionarlo acorde a las necesidades específicas de la empresa y reducir incertidumbre y errores.
La gestión de stock en tiempo real, la optimización de rutas logísticas, las operaciones automatizadas o los mantenimientos predictivos aplicados a las flotas de vehículos son una muestra del potencial de aplicar analítica avanzada de datos a la estrategia de negocio.
La analítica avanzada de datos: de la descripción a la predicción
Visualización de datos
Un solo clic a través de una plataforma web revela los principales indicadores (KPI’s) y su grado de cumplimiento adaptado al rol de negocio del usuario. Indicadores que van a permitir visualizar los servicios, la gestión en almacenes, los movimientos y precios de materias primas, tráfico (marítimo o rodado), información meteorológica, gestión documental (seguros de mercancías, licencias de transporte, certificados) o alertas de incidencias activadas. Todo ello, en tiempo real.
Son los datos de la operativa diaria traducidos a indicadores para ofrecer una visión global de diferentes departamentos de la empresa desde distintos orígenes en un mismo informe. Este proceso recibe el nombre de Business Intelligence (BI) y tiene la misión de hacer crecer el negocio, facilitando el acceso a la información filtrada y en tiempo real para la toma de decisiones.
MICROSOFT POWER BI
Es un servicio analítico basado en la nube que permite visualizar y analizar los datos de forma rápida, eficiente y entendible en función del rol del usuario. Ofrece la posibilidad de conectar multitud de fuentes a través de cuadros de mando de fácil uso, informes interactivos y visualizaciones atractivas para mejorar la toma de decisiones.
¿Por qué apostar por herramientas de Business Intelligence?
Facilita la toma de decisiones informadas.
Desde un único punto de información se da respuesta a qué ocurrió y qué está ocurriendo en la empresa. La toma de decisión se basa en hechos contrastables, verificables y en tiempo real.
Mejora la productividad.
La interfaz permite analizar, visualizar, obtener informes y planificar. Permite tener acceso a la información desde cualquier lugar bajo la premisa de sistemas escalables que crecen con el negocio.
Mejor control del negocio.
Los datos se transforman para seleccionar y entregar solo aquellos que son necesarios y fiables para cada rol. Estas herramientas convierten los datos en digeribles y permiten eliminar el ruido, algo especialmente relevante en un momento como el actual en que cualquier acción digitalizada genera multitud de datos.
Reducción de los costes.
El ahorro se produce por la automatización de los procesos, la unificación de las herramientas de análisis y la facilidad de distribuir los datos actualizados automáticamente.
Seguridad.
Las empresas de logística tienen información que podría ser sensible por el material que transportan o por los datos propios de sus clientes. Las herramientas de BI permiten controlar el acceso a los datos y cumplir con medidas de seguridad en las organizaciones
Cultura data driven.
Muchas de las empresas que apuestan por herramientas de BI terminan implementando soluciones de inteligencia artificial adaptadas a su negocio, como por ejemplo la introducción de precios dinámicos en los productos, las previsiones de órdenes de compra, la gestión de stock o el aprovisionamiento de materiales.
