Desafíos para que el big data sea una poderosa herramienta en la logística

El big data tiene y tendrá un rol relevante en la logística. Recordemos que big data se refiere al manejo y procesamiento de cantidades de datos tan grandes que no se pueden manejar usando herramientas tradicionales.

El big data surge debido a la explosión de datos que se ha generado en los últimos años gracias al avance de las tecnologías de la información.

Antiguamente para procesar grandes cantidades de datos era necesario que estuviesen bien estructurados, como lo están en una base de datos relacional.

Sin embargo, hoy muchos de los datos que nos rodean son muy difíciles de estructurar. Por ejemplo, la información que generan las páginas en internet son muy poco estructuradas, pero a la vez muy importantes.

Logística: información poco estructurada

Vamos a la logística. También mucha de la información que se genera es poco estructurada. Todas las actividades que ocurren dentro de un centro de distribución, o en la entrega de productos, son difíciles de estructurar. Y hacerlo tomaría mucho tiempo. Y en logística, usualmente es necesario analizar los datos en forma muy rápida para que puedan ser aprovechados.

Big data y logística. “Lo primero, obviamente, es tener acceso a los datos. Esto no siempre es muy fácil, ya que usualmente los manejan distintas empresas o personas”. Fotografía: catalunyapress

Esto nos lleva a las herramientas analíticas que son cruciales para que el big data realmente sea de utilidad. Manejar muchísimos datos no sirve si no nos ayuda a tomar mejores decisiones. O en algunos casos, a tomar decisiones sin intervención humana, como cuando se utiliza la automatización.

¿Cuáles son los desafíos para que el big data pueda ser una poderosa herramienta en la logística? Lo primero, obviamente, es tener acceso a los datos. Esto no siempre es muy fácil, ya que usualmente los manejan distintas empresas o personas. Por ejemplo, los clientes, los proveedores o compañías que prestan servicios de transporte, de almacenamiento, etc.

Aquí nuevamente el avance tecnológico puede ayudar. Por ejemplo con aplicaciones que manejan sus datos en la nube. Esto facilita compartir la información siempre y cuando se logre vencer la importante barrera de la desconfianza, que bien sabemos no es fácil.

Aplicaciones: No es llegar y comprar

Una vez superado el obstáculo del acceso a los datos es importante contar con aplicaciones que puedan analizar estas grandes cantidades de datos para obtener la información que se necesita para tomar las decisiones.

Por ejemplo, conocer con mucha mayor precisión el comportamiento de la demanda o saber con exactitud los costos que generan las actividades logísticas puede ser muy importante para tomar mejores decisiones.

Implementar todo esto, sin embargo, no es tan sencillo. No es llegar y comprar aplicaciones genéricas que se puedan usar inmediatamente.

Por desgracia es necesario usar herramientas diversas, algunas de big data, otras de investigación operativa y otras de estadística, para construir una solución a la medida del problema de la empresa y de la decisión que se pretende apoyar. Este es un proceso que toma tiempo pero que puede generar resultados espectaculares.

Escrito por Sergio Maturana / Clase ejecutiva de emol