El uso de Big Data en logística y sus ventajas

En logística se puede aprovechar la analítica de datos para mejorar los procesos actuales, para anticiparse a la demanda y detectar nuevos modelos de negocio, entre otras cosas. Te explicamos cómo se usa Big Data para optimizar la cadena de suministros de una empresa. Toda la información en este post.

¿Por qué usar Big Data en logística?

El uso de Big Data en el ámbito de la logística de una empresa, puede mejorar la eficiencia en sus operaciones y generar resultados muy positivos. Según varios estudios recientes, más del 90% de las grandes compañías a nivel mundial invierten en tecnologías Big Data para sus procesos logísticos.

Además de la eficiencia, la logística se ha vuelto algo complejo en los últimos años, debido al aumento de carreteras, deslocalización de almacenes, costos de energía más altos, el crecimiento del e-commerce y problemas que pueden ocurrir en la última milla.

Simplificar todos los procesos implicados requiere de una mayor tecnología. Y ahí es donde entra el uso de Big Data.

¿Qué datos se pueden obtener?

Existen numerosas fuentes de datos que pueden servir para la optimización de la logística. 

Por ejemplo:

• Seguimiento del transporte mediante GPS, que permita tener un control del recorrido y el uso de recursos.
• Datos meteorológicos o de tráfico en tiempo real, para generar rutas alternativas.
• Control de stock y alertas sobre el desabastecimiento en puntos de venta.
• Datos de procesos y operaciones de mercancías. 
• Patrones de consumo para predecir sobre posibles necesidades en el futuro.

Una vez que se tienen todos estos datos, deben ser procesados para que se conviertan en información valiosa para los negocios y para tomar las mejores decisiones posibles.

¿Qué ventajas ofrece el uso de Big Data en logística?

• Control de los activos.
• Segmentación de la demanda.
• Seguimiento de productos y transportes en tiempo real.
• Agilidad en la distribución.
• Comprensión del comportamiento del consumidor.
• Mayor inteligencia y eficiencia con el stock.
• Minimizar demoras y riesgos.
• Mejorar la experiencia del cliente

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