Big Data puede aplicarse en la cadena de suministro, pero ¿sabes cómo? Sigue leyendo y descubre las 3 aplicaciones de Big Data en la gestión de la cadena de suministro (SCM).  

Big Data 

En términos generales, Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que pueden analizarse para obtener información y aplicarse en proyectos de aprendizaje automático (ML), modelado predictivo y otras aplicaciones analíticas avanzadas. Los macrodatos han cobrado importancia por su potencial para descubrir patrones ocultos, correlaciones únicas y perspectivas críticas que no habrían sido posibles de identificar únicamente con el análisis tradicional de datos.    

Ejemplos de Big Data son los datos que se encuentran en sistemas de transacciones empresariales, bases de datos de clientes, historiales médicos, registros de clics en Internet, aplicaciones móviles y redes sociales.   

Pero, ¿cuál es la diferencia entre los datos tradicionales y los de Big Data?   

Los datos tradicionales son datos estructurados en formatos o campos fijos en un archivo que se almacena en una arquitectura de base de datos centralizada. Estos datos son relativamente fáciles de mantener en todo tipo de empresas, desde start-ups hasta grandes asociaciones. Para acceder a estos datos se utilizan herramientas comunes de bases de datos como SQL (Structured Query Language).   

Big Data en la cadena de suministro: ¿por qué es importante?   

Dentro de la cadena de suministro, el interés por Big Data está reviviendo. En un trabajo de investigación publicado por Production, afirma que cerca del 60% de los encuestados empezaron a aplicar Big Data para gestionar la cadena de suministro. Este informe se publicó después de 2017.   

Pero, a pesar de esto, ¿Tu cadena de suministro necesita Big Data? Big Data en la cadena de suministro amplía el conjunto de datos para el análisis más allá de los datos internos tradicionales almacenados en los sistemas corporativos de planificación de recursos y gestión de la cadena de suministro. Por ejemplo, a lo largo de la cadena de suministro, los datos de los puntos de venta, los datos de inventario, los datos de volumen de producción, los datos meteorológicos, los datos sociales y otros puntos de datos no convencionales pueden analizarse para sugerir mejoras en la cadena de suministro de extremo a extremo.   

Por tanto, las 3 aplicaciones de Big Data en la cadena de suministro que sugiere el artículo son:   

1) Para mejorar las operaciones y reducir costos  

Desde proveedores a fabricantes, pasando por distribuidores, transportistas, transitarios, minoristas y consumidores; todos estos participantes en la cadena de suministro interactúan entre sí generando grandes conjuntos de datos. Estos pueden utilizarse para proyectos de optimización. Por lo tanto, la analítica de Big Data es capaz de mejorar las previsiones de la demanda, reducir las existencias de seguridad, generar planes de entrega óptimos y reducir el coste de la incertidumbre en la cadena de suministro.  

Por ejemplo, la analítica de Big Data ha ayudado a minimizar los retrasos en las entregas analizando datos de GPS, así como datos meteorológicos y de tráfico, para optimizar las rutas de reparto. United Parcel Service (UPS) utiliza un sistema interno de optimización dinámica de rutas que le ha ayudado a reducir la cantidad de kilómetros desperdiciados en las rutas de reparto, todo ello gracias al valor de los avances de Big Data.  

 2) Para el desarrollo estratégico del negocio  

Big Data dentro la cadena de suministro puede aplicarse para la planificación y la toma de decisiones en la sala de juntas. Un gran ejemplo de esta aplicación es cuando la analítica de Big Data ha sido una herramienta útil para que las empresas manufactureras desarrollen estrategias, compartan datos, diseñen modelos predictivos y planifiquen redes de fábricas. También ha demostrado ser crucial para el diseño y desarrollo de nuevos productos e innovaciones.  

3) Para mejora de la experiencia del cliente  

Big Data utilizada correctamente y eficazmente, es capaz de aumentar drásticamente la satisfacción del cliente al permitir a las empresas identificar las preferencias o los puntos débiles de sus clientes. Además, pueden ser datos valiosos difíciles de obtener directamente del consumidor.   

Gracias a esta aplicación, las empresas pueden analizar datos de redes sociales, móviles y web para saber cómo utilizan sus productos los clientes. En casos más innovadores, otras empresas han explorado el uso de sistemas unificados para controlar los niveles de existencias en las estanterías.  

 Big Data ha llegado para quedarse  

Los macrodatos pueden ser la clave para crear cadenas de suministro rentables y centradas en el cliente. De hecho, no se puede exagerar la importancia de los macrodatos; a pesar de su notoriedad como otra palabra de moda en el sector, su impacto ha llegado para quedarse.