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