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Big Data: Factor clave en la Transformación Digital de la Logística 4.0

La transformación digital en la Cadena de Suministro, en el sector de la logística,  ya es un hecho y muchas compañías están afrontando distintos procesos de digitalización en sus actividades logísticas para transformar, no solo sus procesos clave, sino también sus modelos de negocio futuros.

Dentro de la transformación digital que requiere la logística 4.0 están destacando los sistemas Big Data como los primeros en ponerse en marcha para adaptar y hacer más eficientes y rentables nuestros procesos logísticos dentro de la cadena de suministro donde operen.

Entre los compañeros de profesión se siguen viendo estos sistemas como teorías informáticas abstractas inventadas por frikis de la informática y de las TIC y que en muchos casos tienen una muy dudosa rentabilidad. Muchas opiniones que van en esta línea de pensamiento se sustentan en el desconocimiento y valor objetivo que pueden aportar a nuestros objetivos logísticos.

No es necesario tener formación en programación o experiencia en las TIC para poder reconocer el valor de estos sistemas. Eso lo podemos dejar a los expertos o técnicos en la materia. Lo que sí tenemos que apreciar y valorar será el conocimiento sobre ciertos procesos clave que estos sistemas nos pueden aportar. En definitiva, para diseñar e implementar big data en logística si será imprescindible ser un friki de la informática y las TICs, pero para aprovecharse de la información y conocimiento que de ellos se desprende, no. Quedémonos con esta idea.

 

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Big Data es un medio no un fin para la Logística 4.0

Muchos profesionales entienden que abordar y finalmente implementar un proyecto Big Data en su actividad logística dará por sí mismo rentabilidad a sus procesos. Lamento decir que un proyecto Big Data, por sí solo, no dará beneficios, ya que no se trata de un fin, sino de un medio para lograr estos.

Cualquier proyecto Big Data aplicado al ámbito empresarial debe entenderse como un camino o medio para obtener un dato o un conjunto de datos “críticos” que nos aporten conocimiento sobre el discurrir de nuestros procesos y que, con esta información en nuestro poder, seamos capaces de tomar decisiones acertadas.

Por tanto, antes de abordar un proyecto Big Data a nivel logístico habrá que determinar qué datos más críticos vamos a necesitar para que los podamos utilizar a futuro como valor de referencia en la toma de nuestras decisiones. Aquí el valor diferencial de los sistemas Big Data no estará en la cantidad de información que aporten, sino en la calidad de dicha información.

Ningún dato obtenido será bueno si no ayuda a una eficaz toma de decisiones. La pregunta a hacerse pues antes de empezar cualquier proyecto big data logístico será:

¿Qué dato(s) quiero que el sistema me facilite?

La riqueza de un sistema Big Data proviene de nuestra capacidad para poner límites a sus posibilidades: De las 3V a las 5V y de las 5V…a las 8V

El éxito de los sistemas Big Data radica en tres parámetros fundamentales: 1) En que la obtención de sus datos no proviene únicamente de una sola fuente, 2) El volumen de los datos será tan masivo, que un solo dispositivo con un tipo de software habitual no podrá ni capturar, ni almacenar, ni gestionar, ni procesar de manera aislada, y 3) Toda gestión anterior deberá realizarse en un tiempo razonable para que pueda tener una utilidad y rentabilidad aceptable para la organización que lo utilice.

Por tanto, para que un sistema Big Data cumpla su función se tienen que cumplir las 3V: Volumen (gran volumen de datos), Variedad (de las fuentes que provienen los tados), y Velocidad (de procesamiento de los datos recabados).

La dimensión Big Data 3V fue la que en un principio ayudó a los desarrolladores de estos sistemas a limitar sus diseños primigenios pero pronto se entendió que hacía falta incorporar dos nuevas dimensiones al diseño de estos sistemas (de uno de ellos ya hemos hablado anteriormente) pasando de las 3V a las 5V: Veracidad (de la fiabilidad y grado de confianza tanto de la operativa de la recaudación de datos como del origen de los mismos), y de su Valía o Valor (entendida como la importancia de los datos extraídos por el sistema para la toma de decisiones final).

Pues bien, la tendencia actual es añadir otras tres nuevas variables que deberá tener en cuanta Big Data que la ajustarán en 8V: Viscosidad (que implica la facilidad para interrelacionar datos de diferentes bases de datos, unas muy dependientes y otras no tanto, que condicionan cualquier análisis de la información), Viralidad o Viabilidad (comprendida como el filtrado de información viral o viable que permita predecir qué factores o condicionantes son capaces de predecir resultados válidos), y para terminar, Visualización (toda información extraída de los datos recabados tiene que ser legible para encontrar patrones y claves ocultas ya sea del proceso o de la operación analizada).

La base del éxito de un sistema Big Data Logístico radica en la compartición de datos

Una gran limitación comentada entre los expertos técnicos en Big Data para multiplicar exponencialmente la utilidad de estos sistemas a nivel logístico, no reside en la capacidad de manejar un volumen masivo de datos, ni siquiera en la recolección de los mismos en su origen, etc., sino en la compartición de datos entre los integrantes de la cadena de suministro.

Siempre hemos comentado dentro del blog, entre sus distintas entradas, que el éxito y competitividad de una cadena de suministro radica, fundamentalmente, en la compartición de información (o lo que es igual, datos estructurados) entre sus diferentes miembros (entidades, empresas, etc.,) integrantes. Pues bien, para implementar eficientemente un sistema Big Data aunque sea a nivel individual (como entidad aislada dentro de la cadena donde opere) se debe de disponer de datos y fuentes diversas de donde procedan los mismos que nos faciliten nuestros socios. Este es el punto donde, de momento, se está encontrando más resistencia en la implementación de estos sistemas.

Aunque la compartición de información entre socios logísticos y comerciales a nivel europeo es muy habitual, fluida, y del todo confiable, en España este aspecto ofrece mayores resistencias ya que se ejerce un nivel de privacidad respecto a ciertos datos, en mi opinión, excesivamente celoso.

Mucho cuidado, por tanto, si las fuentes y los datos de los que se va a nutrir nuestro sistema Big Data Logístico tienen que provenir de otras entidades, o socios ajenos a nuestra estructura organizacional, porque podemos tener problemas de eficiencia y veracidad en el uso de Big Data.

Otra tecnología informática, proveniente de la Ciberseguridad, viene a rescatarnos para solventar, en parte, esta problemática. Hablamos de Blockchain. Un sistema confiable y seguro de compartición y acceso a la información entre los miembros de la cadena de suministro que establece un nivel de confianza mutua tan importante que hará aumentar exponencialmente los proyectos Big Data en el sector logístico. No tengo duda de ello!!

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Juan Antonio Marco
Juan Antonio Marco es especialista en Dirección de la Producción y Tecnología, Experto en Gestión de Compras, Máster en Dirección Logística y Cadena de Suministro, MBA, además de Ingeniero Industrial en Electrónica y Automática. Actualmente dirige su propia empresa “Creando Valor para su Organización” de consultoría en administración y dirección de empresas (Logística y SCM, Producción, Operaciones y RR.HH). Desde hace más de 10 años ha sido y es formador y profesor de postgrado universitario en instituciones publico-privadas como: UNED, UCLM, UCJC, IMF Business School, entre otras. Le apasionan las relaciones humanas en las organizaciones apostando desde hace años por una formación compuesta por capacidades técnicas y humanas que le ha permitido formar y ofrecer asesoramiento en desarrollo de habilidades directivas y personales a varias instituciones, fundaciones y asociaciones empresariales.

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