BIG DATA: ¿Qué es? Definición y características.

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Quedarse fuera de la carrera por el Big Data es quedarse fuera de la carrera de la competitividad en la logística, algo que ni las grandes empresas ni las pequeñas se pueden permitir.


¿Qué es el Big Data?

El Big Data consiste en bases de datos de gran volumen y variedad, alimentadas con nuevos datos e informaciones a un ritmo exponencial. El objetivo que persigue este concepto es detectar y llevar a cabo nuevas oportunidades de negocio. Además, a través del Big Data, podremos augurar situaciones que pueden tener lugar en un futuro, así como aumentar la satisfacción de nuestros clientes al ofrecerle productos o servicios que se ajusten perfectamente a sus necesidades.

Hace años, prácticamente ninguna de las agencias de transporte daba importancia al Big Data. El transporte internacional y las empresas de logística veían el concepto como un fenómeno aislado y en el horizonte lejano. Pasó como lo que sucedió con el advenimiento de Internet y las nuevas tecnologías que han colonizado todas las esferas de la vida cotidiana, empresarial e institucional.

Hasta que la conocida empresa de transporte de mercancías UPS dio la noticia de que invertiría la friolera de 1.000 millones de dólares en el Big Data las empresas de logística han visto la inversión no como un reto, sino como un imperativo.

Una interconexión más que necesaria

No tener en cuenta el fenómeno del Big Data ha sido, más o menos, como gestionar una empresa de transporte de mercancías con lápiz y papel.

Múltiples son las ventajas que proporcionan el manejo y aprovechamiento de las cantidades imágenes de datos que ofrece el Big Data. Por poner unos ejemplos: predecir el volumen de paquetes que va a expedir una empresa en un período de tiempo hará que se adelante en los refuerzos de personal que deberá destinar para cubrir la demanda, el tracking de los movimientos de los paquetes asegurará su integridad y localizará cualquier eslabón en la cadena de suministro en el que se hayan podido sufrir desperfectos…

Por otra parte, el aprovechamiento del Big Data aligerará el peso del workflow de los centros de atención al cliente al disponer este de todo el recorrido por el que va pasando su pedido desde la salida del almacén, lo que proporcionará a las empresas de logística las posibilidades de rutas óptimas en el transporte mundial y nacional, etc.

No obstante, solo el 19% de las empresas europeas dedicadas a la logística y el transporte utilizan el Big Data, aunque se pretende que este porcentaje se doble en los próximos años.

La Comisión Europea, por su parte, afirma que este concepto confiere uno de los recursos clave para conseguir una mejora del 10% en la eficacia de la movilidad, así como para ahorrar hasta 100.000 millones de euros. En consecuencia, se ha desarrollado el programa Transforming Transport, que cuenta con un presupuesto de 18,7 millones de euros. Este programa ya cuenta con la participación de 47 empresas por todo el continente y se aplicará en el ámbito de los sectores relativos a la movilidad (puertos, autopistas, flotas de vehículos, control de tráfico en las ciudades...).


Big Data: Ventajas en el transporte por carretera.

El Big Data ofrece una serie de ventajas de interés para multitud de sectores y modelos de negocio. Nos permite, entre otros aspectos, conocer las tendencias, detectar las necesidades de los consumidores a un tiempo récord, segmentar al público objetivo de manera adecuada e identificar patrones que se repetirán en el tiempo.

A continuación, disponemos algunas de las ventajas de forma más general y abreviada, desde el punto de vista del transporte por carretera:

  • Mayor eficiencia.

    Particularmente tiene lugar para grandes núcleos urbanos, en los cuales la cantidad y densidad del tráfico por carretera representa un impedimento significativo para el transporte de mercancías. Sin embargo, el Big Data va a permitir que conozcamos en tiempo real el estado de la red viaria de manera actualizada, evitando así posibles imprevistos que deriven en retrasos.

  • Mejora de la sostenibilidad.

    Una vez tenemos todos los datos del transporte recogidos y almacenados (consumo de combustible, emisiones de gases, impacto de las operaciones de transporte), podremos pasar a realizar mejoras en aspectos relativos a la sostenibilidad del transporte. Si conseguimos gestionar dicha sostenibilidad y planificarla con detenimiento podría convertirse en un aspecto que podría desencadenar una reducción de los costes para ciertas operaciones, así como una indiscutible mejora de la imagen de nuestra empresa o marca.

  • Demanda segmentada.

    Las empresas que implanten este sistema deben combinar su big data con su programa de gestión de clientes o CMR en el cual se puede obtener información de las necesidades e intereses de nuestros compradores tanto las que ya tienen como las que tal vez le surjan en un futuro. A través de esta información podemos ajustarnos más a los deseos reales de nuestros consumidores adaptando los productos de manera mucho más personal para nuestros clientes.

  • Agilidad en los procesos.

    Todas las acciones relacionadas con la distribución de las mercancías se agiliza notablemente gracias a la utilización del big data, puesto que nos proporciona unos datos que permiten detectar cuáles son las formas de entrega que resultan más beneficiosas y estableciendo mejoras en el servicio al cliente que percibe el consumidor.

  • Predicción de la demanda.

    Gracias a este sistema podemos hacer un estudio de la demanda y fijar los precios en función de los costes en los que tenemos que incurrir en relación a los procesos de la cadena de suministro, es decir, los costes logísticos que tiene nuestra empresa.

  • Estado de las mercancías.

    A través del big data se obtienen datos a tiempo real tanto del estado de las mercancías como de la maquinaria utilizada en el almacén, lo cual nos permite detectar más rápidamente cualquier error o contratiempo que ocurra dentro de nuestras instalaciones.


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¿Qué se debe tener en cuenta a la hora de implantar el Big Data?

El sistema tecnológico Big Data se fundamenta según la regla de las 5V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.

Si conseguimos controlar estos cinco aspectos podremos implantar un sistema de Big Data exitoso, ya que nos permitirá desglosar todos los datos recogidos y transformarlos en información de utilidad para nuestra empresa. Por tanto, si realizamos una división de estos cinco factores, quedaría de la siguiente manera:

Volumen.

El volumen se encarga de regular la forma en la que se han obtenido los datos, a la vez que los clasifica automáticamente. Por tanto, obtendremos una cantidad de datos enorme a través de la utilización de la tecnología Big Data.

Velocidad.

Esta tecnología tiene que ser capaz de procesas multitud de datos en un abrir y cerrar de ojos, por lo que debe ser eficaz en este sentido y poder soportar grandes cantidades de información para proceder a procesarla de inmediato.

Variedad.

Los datos recopilados han de proceder de distintos lugares, es decir, de redes sociales, de datos recabados a través de herramientas, de smartphones, dispositivos GPS, entre otros.

Veracidad.

Se debe intentar por todos los medios que la información obtenida sea veraz, es decir ,esté contrastada y constituya una fuente fiable, ya que de no ser así estaremos tomando unas medidas u otras con información equivocada.

Valor.

Por último, se encuentra el valor que es el fin último por el que se implanta en las empresas este tipo de tecnologías, ya que la información, si la obtenemos y enfocamos de manera adecuada constituirá un gran beneficio.


¿De dónde saca la información el Big Data?

En la tecnología Big Data, no se utiliza una sola fuente de información específica sobre un determinado sector o entorno, sino que se recaban datos de diversos lugares, para, posteriormente filtrarlos para dar lugar a una optimización en los procesos de la empresa o negocio. Las principales fuentes de información utilizadas por el Big Data son:

  • Sistemas de operaciones.

    En primer lugar, nos encontramos con estos datos de carácter más tradicional, recabados a través de empresas. Éstos determinan las características operativas que tiene un sector en concreto y recoge información sobre diversos aspectos, desde tiempos de tránsito, pasando por porcentajes de puntualidad, hasta datos sobre un producto con éxito desde el principio.

  • Clima y tráfico.

    El Big Data también se encarga de proporcionarnos datos sobre el clima y el tráfico en el momento en que nos encontremos. Aunque éste es un aspecto fundamental a la hora de optimizar la distribución y la logística del negocio, hoy en día recabar información sobre estos aspectos es bastante fácil.

  • Diagnóstico de vehículos.

    Para este factor, se suelen instalar sensores en los vehículos con el fin de disminuir las aveerías que éstos sufren al tiempo que se garantiza a los conductores un buen servicio puesto que tienen la posibilidad de reducir el consumo de combustible de sus vehículos o camiones.

  • Financiación.

    Debemos conocer perfectamente el presupuesto del que disponemos para realizar nuestras operaciones profesionales. De este modo, podremos hacer las previsiones financieras que necesitemos, las cuales son una de las fuentes más significativas para el negocio puesto que requiere del manejo del capital y su consecuente administración.

  • Posicionamiento web.

    Para que una determinada empresa se mantenga en una buena "posición", sus contenidos se deben actualizar a diario para que los consumidores puedan obtener esa información al día. Así, se conseguirá un mayor número de visitas a la web y, por consiguiente, más posibles compras e información mediante los registros de estos clientes potenciales.

  • Redes sociales.

    El conjunto del Big Data con las redes sociales resulta muy interesante, ya que ambas nos aportan numerosos beneficios, por lo que mezcladas con el Big Data podremos obtener muchos más datos sobre lo que piensan los usuarios de nuestra empresa.


Desafíos del Big Data

Antes de que se implementarán los sistemas y tecnología Big Data, solo podíamos obtener información que se encontraba en el sistema interno de la empresa, como por ejemplo, los ERP o los CRM. Sin embargo, gracias a la llegada del Big Data podemos sustraer datos sobre nuestros clientes, su comportamiento en redes sociales, la conversión de nuestros productos o servicios, el desarrollo de nuestras campañas de marketing, y un sinfín de información a la que accedemos a través de las nuevas tecnologías.

No obstante, como todas las tecnologías se enfrenta a constantes desafíos para seguir evolucionando. Entre los más destacados se encuentran:

Demasiados datos y fuentes

Existen infinitos tipos de datos que podemos extraer, así como fuentes y estructuras. Esto quiere decir que el hecho de integrar esos datos nos va a costar más debido a la multitud de ellos que existen por las redes. Como hemos explicado en los anteriores apartados, los sistemas Big Data obtienen datos relativos de fuentes como:

  • Internet en ordenadores y móviles.
  • Internet de las Cosas.
  • Datos que recopilan empresas especializadas en ello.
  • Datos experimentales.

De igual manera, también existen multitud de tipos de datos como:

  • Datos no estructurados (vídeos, documentos, audios)
  • Datos semi-estructurados (software, informes, hojas de cálculo)
  • Datos estructurados (etiquetas, anotaciones)

Cabe destacar, que solo el 20% de la información es estructurada, lo que quiere decir que si no implementamos una técnica de calidad de datos podemos obtener muchos errores.

Volumen de datos muy grande

Como podrás imaginar y vivirás en tu día a día, el volumen de datos que podemos obtener es enorme, por lo que si queremos extraer información útil debemos elaborar un proceso de calidad de datos en un tiempo adecuado para que podamos actuar conforme a esa información, ya que constantemente va cambiando a la par que los comportamientos, gustos y características de nuestros consumidores.

Resulta muy complicado el hecho de obtener, procesar y actuar conforme a los datos obtenidos de manera rápida, debido a la gran cantidad de ellos que tenemos, por lo que la estrategia debe estar muy bien orientada para que no se pierda ni un solo segundo.

Cambios muy rápidos.

Los datos que obtenemos, como acabamos de comentar, cambian con mucha rapidez en la red de redes, por lo que nos servirán por muy poco tiempo, de ahí la necesidad de que actuemos con rapidez para poder conseguir una efectividad de esa información. Si no conseguimos un procesamiento de datos con un gran rendimiento quizás sea un inconveniente ya que podemos sacar conclusiones que antes tal vez antes eran ciertas pero ahora ya han cambiado porque ha pasado demasiado tiempo en procesar los datos, por lo que los objetivos han cambiado.

"No se puede" identificar la calidad de los datos

No existe un sistema que asegure la calidad de los datos que obtenemos de internet o las redes sociales. La Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó en 1987 las normas ISO 9000 con el objetivo de garantizar la calidad de los productos y servicios. No obstante, en este nuevo mundo interconectado por datos, aun no existe una norma firme y fiable al 100% que nos asegure la calidad de la información.

En 2011, la ISO publicó las normas ISO 8000 en relación a este aspecto, pero todavía se encuentran en vías de desarrollo como suele decirse, ya que la investigación respecto a la calidad de las datos del big data ha empezado hace poco tiempo. Es un aspecto esencial para evitar posibles errores en las estrategias empleadas y en las operaciones de la empresa.

¿Qué cambios ha ocasionado el Big Data en el transporte de mercancías?

El transporte de mercancías ha sufrido ciertos cambios positivos gracias a la existencia del Big Data:

  • Permite un mejor servicio al cliente y un mayor cumplimiento de la demanda.
  • Genera tiempos de reacción más rápidos y eficaces frente a problemas en la cadena logística.
  • Optimiza la organización del sistema logístico y de distribución puesto que se asemeja mucho al control en tiempo real.
  • Posibilita la existencia de una cadena logística más eficiente, debido a la posibilidad de adaptar el producto a los determinados clientes a través del canal y el momento justos.
  • Consigue un inventario más optimizado y una mayor productividad para la empresa, gracias a la extracción de información que se realiza a través del Big Data.


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