Es probable que escuchara el termino “Big Data”. En la carrera para mantenerse competitivo a en la industria, ha habido mucho entusiasmo entre las grandes empresas en la década pasada para acumular, evaluar y aplicar big data en sus negocios. Este fenómeno de “Big data” que ha surgido en el siglo 21 llego para quedarse y será cada vez mas relevante a medida que las empresas busquen nuevas formas de diferenciarse del resto y superar la dura competencia de la industria.
¿Que es “Big Data”?
De manera general, el termino big data se refiere a una gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que pueden ser analizados para obtener información y aplicar en proyectos de aprendizaje automático y otras aplicaciones de analíticas avanzadas. Big Data salto a la fama gracias a su potencial para desbloquear patrones ocultos, correlaciones únicas y conocimientos críticos que no hubiera sido posible con el simple análisis de los datos tradicionales.
Ejemplos de big data son datos encontrados en transacciones de sistemas comerciales, base de datos de clientes, reportes médicos, registros de navegación de internet, aplicaciones móviles, redes sociales entre muchísimos otros.
¿Cuál es la diferencia entre los datos tradicionales y big data?
Los datos tradicionales están típicamente estructurados en formatos fijos o campos en un archivo, los cuales son almacenados en una base de datos central. Estos datos son relativamente fáciles de mantener en todo tipo de negocios, desde PYMES hasta grandes empresas. Herramientas de bases de datos comunes, como SQL son usadas para acceder a estos datos.
En comparación, Big Data se refiere a conjuntos de datos muy grandes o complejos que son difíciles de administrar y manipular usando herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Se trata de un gran volumen de datos, tanto estructurados, semi estructurados y no estructurados. Y por lo tanto, herramientas especializadas en análisis de big data son necesarias para descubrir todo su potencial.
La importancia de Big Data en la cadena de suministro
En el contexto de la cadena de suministro, el interés en la big data ha estado en crecimiento. Aproximadamente el 60% de las investigaciones sobre big data se publicaron después del 2017.
La big data en la cadena de suministro amplían el conjunto de datos para el análisis más allá de los datos internos tradicionales almacenados en los sistemas de gestión de la cadena de suministro y planificación de recursos empresariales. Por ejemplo, a lo largo de la cadena de suministro, los datos del punto de venta, los datos de inventario, los datos de los volúmenes de producción, los datos meteorológicos, los datos sociales y otros puntos de datos no convencionales se pueden analizar para sugerir mejoras integrales en la cadena de suministro.
3 beneficios que traerá la implementación de big data en su cadena de suministro:
1. Mejoras de operaciones y reducción de costos
La interacción con múltiples actores en la cadena de suministro, generan un gran conjunto de datos útiles. Se ha demostrado que el análisis de big data mejora los pronósticos de demanda, reduce el stock de seguridad, impulsa planes de entrega óptimos y reduce el costo de la incertidumbre en la cadena de suministro.
Por ejemplo, el análisis de big data ha ayudado a minimizar los retrasos en las entregas al analizar los datos de GPS, así como los datos meteorológicos y de tráfico, para optimizar las rutas de entrega. UPS utiliza un sistema de optimización de ruta dinámica interna que les ha ayudado a reducir la cantidad de kilómetros recorridos en rutas de entrega, todo debido al valor de los avances de big data.
2. Desarrollo estratégico empresarial
La big data de la cadena de suministro se pueden aplicar a la planificación y la toma de decisiones en la sala de juntas. Por ejemplo, su análisis ha sido una herramienta útil para que las empresas de fabricación ayuden a desarrollar estrategias, compartir datos y diseñar modelos predictivos. También ha demostrado ser crucial en el diseño y desarrollo de nuevos productos e innovaciones.
Por ejemplo, la Smart Factory de Geek+ integra robótica, inteligencia artificial, big data, computación en la nube y tecnologías IoT para lograr un modelo de producción inteligente y flexible. Al aprovechar grandes cantidades de datos digitales de las fabricas y procesos de producción, Smart Factory ofrece una solución automatizada que garantiza un control mucho mas preciso sobre los procesos así como una alta precisión, con una tasa de procesamiento directo para el ensamblaje final superior al 98%.
3. Una mejor experiencia para sus clientes
Cuando se utiliza de forma eficaz, la big data puede mejorar la satisfacción del cliente de forma espectacular. Ya que permite a las empresas identificar las preferencias o los puntos débiles de sus clientes. Estos pueden ser datos valiosos que pueden ser difíciles de obtener directamente del consumidor.
Por ejemplo, las empresas pueden analizar redes sociales, datos móviles y de navegación para tener una idea de como sus clientes usan sus productos. En casos mas innovadores, otras empresas han explorado el uso de drones equipados con cámaras para monitorear los niveles de su inventario
Big data puede muy bien ser la clave para crear cadenas de suministro rentables y centradas en el cliente. De hecho, no se exagera su relevancia; a pesar de su notoriedad como otra palabra de moda fugaz de la industria, su impacto llegó para quedarse.
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