Big data: ¿qué es y para qué sirve? (+ ejemplos)

Big data, ¿qué es y para qué sirve? es un interrogante, acorde con la revolución digital, en la que el uso de dispositivos inteligentes, el acceso inalámbrico a la red,  el internet de las cosas, la inteligencia artificial, los servicios en la nube, la robotización y en general la automatización producen una cantidad enorme de todo tipo de datos.

Lo que hacen las técnicas análiticas que procesan grandes cantidades de datos, como Machine learning y big data, es convertirlos en información comprensible y útil para la toma de decisiones, como parte importante de la integración de las TIC en las empresas.

¿Qué es big data?

Big data es un vocablo que proviene del inglés: Big = grande, Data = datos.

Podemos definir qué es big data como el conjunto de estrategias que posibilitan recopilar, y analizar una gran cantidad de datos, en los cuales se detectan patrones ocultos que hacen visible información relevante. A su vez  contribuye a la toma de decisiones acertadas que optimizan las soluciones digitales de la empresa. 

Los datos que se procesan incluyen información estructurada y no estructurada que proviene de muy diversas fuentes como: redes sociales, motores de búsqueda, dispositivos móviles, maquinaria, vehículos, GPS, call centers, etc., por esta razón debe combinar sus técnicas de    smart data con aplicaciones comerciales convencionales como bases de datos, ERP o CRM.

Dar a conocer sus características esenciales es un aporte crucial para complementar la respuesta al interrogante: ¿qué es big data y para qué sirve?

¿Para qué sirve el big data?

El Big Data en su análisis de datos detecta patrones ocultos, que proporcionan el conocimiento necesario para tomar mejores decisiones y generar más negocios innovadores. 

La aplicación del big data en las operaciones logísticas posibilita:

• Recopilar y analizar los datos liberados en el desarrollo de la cadena de suministro.
• Detectar tendencias y comportamientos de los clientes. 
• Identificar deficiencias para minimizar errores en los recorridos.
• Reconocer las dificultades para optimizar la ubicación estratégica de la mercancía en el almacén y la preparación de los pedidos.
• Automatizar la información que obtienen los vehículos en su actividad.
• Neutralizar los riesgos en los recorridos de última milla.

Importancia del big data

En la era digital, los usuarios quieren soluciones inmediatas. Estas soluciones exigen la implementación de transacciones, acciones y comunicaciones  digitales que son producto del impacto de la ciencia y la tecnología en los negocios. Tener en cuenta este factor es fundamental para entender la importancia del big data.

La captura y análisis de los datos liberados en las operaciones logísticas, tanto internas como externas, permite convertirlos en información relevante que representa la importancia del big data en las actividades logísticas, ya que aporta a la predicción de tarifas, optimiza los procesos de slotting y picking, la planificación de rutas, el monitoreo en tiempo real, los recorridos de la última milla y concluye exitosamente la secuencia de la cadena de suministro.

Ventajas y desventajas del big data

Conocer las ventajas y desventajas del big data hace parte de un conocimiento esencial para comprender qué es el Big Data y para qué sirve.

Ventajas del big data

• Optimiza la gestión de inventarios.
• El big data en logística optimiza gran cantidad de procesos internos.
• Posibilita la optimización de rutas.
• La retroalimentación en tiempo real aporta significativamente al éxito colectivo de la gestión laboral.
• Posibilita la optimización de los servicios para el receptor final.
• El big data posibilita un mayor conocimiento del entorno donde se desarrollan los procesos logísticos y de los clientes.
• Mejora la predicción del tiempo en tránsito, para lograr entregas en los horarios  programados.
• Reducción de costos operativos.

Desventajas del big data

Varias de las desventajas del big data están asociadas a la inadecuada aplicación de sus técnicas analíticas.

• • El uso inadecuado de las tareas propias del big data generará un exceso de datos irrelevantes, incomprensibles y no utilizables que pueden entorpecer los procesos.
  • Una incorrecta gestión de almacenamiento y de preparación de pedidos malogra las primeras etapas de la cadena de suministro.
  • El desconocimiento de la nueva tecnología empresarial provoca la creencia de violación de la privacidad.
  • La aplicación del big data implica la adquisición de software específico, a su vez, el acelerado avance de la tecnología hará necesaria la renovación de dichas herramientas, ocasionando un gasto excesivo en la compañía.

Ejemplos de big data

Para reforzar el conocimiento acerca de qué es el Big Data y para qué sirve, ya encontramos varios ejemplos de innovación tecnológica destacados por su utilización en el mundo actual: 

• El uso generalizado de dispositivos con la tecnología Wearables es uno de los ejemplos de big data más comunes por la aplicación de técnicas analíticas en la vida cotidiana.
• En el mejoramiento del rendimiento personal y de las actividades deportivas: pulseras, relojes y hasta prendas de vestir Smart, efectúan una gran cantidad de mediciones, que permiten tener a mano información útil: geolocalización, velocidad, temperatura, datos climáticos, número de pulsaciones, niveles de actividad, de hemoglobina, de insulina, patrones de sueño, entre otros. 
• En salud pública, mediante la utilización de herramientas de software que planifican  citas y exámenes médicos.
• Las ciudades inteligentes en la cuales la automatización mejora la vida de los ciudadanos.

Las operaciones logísticas y el desarrollo de la cadena de suministro también ofrecen más ejemplos de big data que representan un mayor impacto de la tecnología de la información al procesar las grandes cantidades de datos que generan sus actividades.

La planificación de rutas, el monitoreo en tiempo real y la optimización de los recorridos de última milla son los procesos que están recibiendo los beneficios de los desarrollos tecnológicos del Big Data.

No solo las poderosas técnicas analíticas del Big Data logran la optimización de los procesos logísticos, Beetrack con sus aplicaciones PlannerPro y LastMile ofrecen a sus clientes soluciones de software menos complejas  que garantizan entregas soportadas por  información en tiempo real como el estado del tránsito, las condiciones climáticas, e información útil acerca de los recorridos de última milla; y a su vez se obtiene datos útiles para disminuir el margen de error en procesos futuros.

Los  procesos logísticos son cada día más complejos,  el aumento del flujo de vehículos en vías y carreteras, el incremento en los precios del combustible, el aumento de la actividad del comercio electrónico, las complicaciones en los recorridos de la última milla, la alta contaminación en las ciudades, entre otros factores, aumentan la necesidad de implementar tecnologías de punta para gestionar todos los procesos involucrados y hacer relevante la gran cantidad de datos que se genera. Las técnicas de big data resultan muy adecuadas para optimizar las actividades logísticas como parte de la revolución de los negocios electrónicos.