Análisis de Datos en la Logística

El tema que estaré desarrollando en esta ocasión es uno de los más interesante ya que en hoy día el mundo se encuentra interconectado de muchas formas, sectores con tanto auge como lo es la logística día tras día se ven mucho más sumergidas en diferentes tecnologías, nos enfocaremos en una herramienta muy importante que es el análisis de datos para la logística.

La Logística desde años atrás se ha encontrado envuelta en diferentes retos uno de ellos es como mejorar su efectividad en sus procesos, llegar a muchos puntos geográficos sin tantas complicaciones en tiempos record. Para hacer este tipo de mejoras en diferentes procesos las empresas llegaban a conclusiones según análisis en diferentes aspectos que repercuten de manera directa e indirecta su productividad. Esto mecanismo por año fueron y ha sido una metodología de análisis empleada con un enfoque de lo que ocurre a su alrededor.

En la Logística intervienen una gran cantidad de agentes o canales para llevar a cabo la culminación de un proceso, esto a su vez genera una infinidad de información acerca de los procesos más sencillo hasta los más complicados guardados en diferentes programas, archivos, documentos e interfaces de comunicación que involucran toda la red Logística e incluso la cadena de suministro hasta que llega al cliente. 

Estos datos o información que se obtiene son un gran pilar para dar origen a diferentes interpretaciones de cómo están evolucionando los procesos logísticos y que mecanismos de decisión son viables para tomar decisiones en pro del desarrollo y la efectividad de los procesos e incluso la satisfacción de los clientes.

Ahora bien, existen varios tipos de herramientas de análisis de datos en mayo o menor proporción  caen bajo el termino de analisis de Big Data o que funcionan para mejorar el proceso de análisis de datos:

• Almacenamiento y gestion de datos.
• Data mining.
• Data cleaning.
• Análisis de datos.
• Data collectios.
• Visualización de datos.

La interpretación de datos como herramienta esencial en diferentes procesos logísticos

Antes de profundizar mucho acerca de esta parte del tema, es de suma importancia destacar el papel que ha jugado y seguirá jugando los indicares “KPI” en la Logística, ya que permiten saber y medir diferentes elementos de productividad y eficiencia en los procesos como dice su lema “Lo que no se mide, no se gestiona”.

Haciendo referencia a los datos o información que es generada en las entregas realizadas, cantidad de mercancía transportada, rutas, seguimientos de los envíos, cantidad de picking generado por cliente, periodos de paralización de las actividades, devoluciones, rotación de producto, costos, duración de un envió, Etc. El uso del análisis de datos aplicada a la logística permite de igual manera conocer el stock de las mercancías y la situación de cada producto en tiempo real ¡Esto es maravilloso! Ademas de diferentes ventajas como dar a conocer que puntos son sensibles, importantes que merecen una mejor atención dentro de los procesos pero no nos quedemos has ahí tiene muchas más funcionalidades tales como saber cuáles son las futuras tendencias en la gestión de los procesos mencionados anteriormente que son algunos de los enfoques logísticos con mucha importancia. 

¿Qué herramientas son las que han ido evolucionando para facilitar estos tipos de análisis?

Herramientas tales como Power BI, Tableau claro es que existen muchas más, pero menciono estas dos ya que desde mi criterio son herramientas de fácil aprendizaje y la manera como proyectan los datos en forma de gráficas, tablas, mapas que permiten una sencilla interpretación de ellos que por supuesto es beneficioso en decisiones donde el tiempo es un factor importante para futuras modificaciones, mejoras pero también conocer que puntos son importantes para reforzar y tomar decisiones encaminadas a futuras tendencias.

No me centrare en el tema de la Big Data ya esto extendería mucho más el tema, solo deseo que hayas podido comprender la importancia de esta herramienta para tomar decisiones en la Logística.

Autor: German A. Caicedo.

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