BIG DATA: ¿Qué es? Definición y características

Quedarse fuera de la carrera por el Big Data es quedarse fuera de la carrera de la competitividad en la logística, cosa que ni grandes empresas ni pymes pueden permitirse.

big data


¿Qué es 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 descubrir y ejecutar 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 podes disponer de 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 observaban de lejos el sistema 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 una imposición.

Una interconexión más que necesaria

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

Son muchas las ventajas que producen tanto 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 periodo 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 aquellos vínculos de la cadena de abastecimiento en los que se haya podido ocasionar algún desperfecto.

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 probabilidades de trayectos óptimos en el transporte mundial y nacional, etc.

Sin embargo, solo el 19% de las empresas europeas dedicadas a la logística y el transporte utilizan el Big Data, pese a que el objetivo es 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 común 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 forma actualizada, evitando así posibles imprevistos que desencadenen 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 detenidamente es posible que se convierta en un aspecto que podría desencadenar una reducción de los costes para ciertas labores, así como una indiscutible mejora de la imagen de nuestra empresa o marca.

  • Demanda segmentada.

    Las sociedades que lleven a cabo este método deben compaginar su big data con su sistema de gestión de clientes o CMR en el cual se puede recabar información de las necesidades y deseos de nuestros clientes tanto las que ya tienen como las que tal vez le surjan en un futuro. A través de esta información podemos adaptarnos en mayor proporción a los verdaderos deseos 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 a través de la utilización del big data, puesto que nos proporciona una información que posibilitan detectar los métodos de entrega que son más beneficiosas y llevando a cabo mejoras en el servicio al cliente percibido por 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 gastos en los que tendremos que invertir en cuanto a los procesos de la cadena de suministro, es decir, los gastos logísticos que tiene la 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 que tenga lugar dentro de nuestro establecimiento.


Big data en la logistica


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

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

Si se consigue llevar el control de los cinco aspectos podremos implantar un sistema de Big Data exitoso, ya que nos posibilitará separar todos la información recogida y transformarlos en información útil para nuestro negocio. Esto quiere decir que, si llevamos a cabo una separación de estos cinco factores, quedaría de la siguiente manera:

Volumen.

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

Velocidad.

Esta tecnología tiene que ser capaz de procesar multitud de datos de forma casi inmediata, por lo que tiene que ser efectivo en este sentido y capaz de aguantar 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 recogida sea veraz, o sea , sea contrastada y constituya una fuente fiable, ya que de no ser así estaremos seleccionando unas medidas u otras con información errónea.

Valor.

Por último, se encuentra el valor que es el fin último por el que se implanta en los negocios este tipo de tecnologías, ya que los datos, si los obtenemos y dirigimos 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 grupo o entorno, sino que se recaban datos de diversos sitios, para, posteriormente filtrarlos con el fin de 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 saber perfectamente el presupuesto del que disponemos para realizar nuestras operaciones a nivel profesional. De esta manera, tendremos la capacidad para llevar a cabo las previsiones financieras que necesitemos, las cuales conforman una de las fuentes más significativas para la empresa puesto que necesita de la manipulación del capital y su correspondiente administración.

  • Posicionamiento web.

    Para que una empresa se mantenga en una "posición" favorable, sus contenidos deben estar actualizados día a día con el objetivo de que los consumidores puedan obtener esa información al día. Así, se conseguirá un mayor número de visitas a la web y, por tanto, un aumento de las posibles compras e información a través los registros de estos clientes potenciales.

  • Redes sociales.

    El conjunto del Big Data con las redes sociales es muy interesante, ya que las dos nos aportan numerosos beneficios, por lo que junto 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 era posible obtener la 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 los productos o servicios de la empresa, el crecimiento de nuestras campañas de marketing, y un sinfín de datos a los que tenemos acceso a través de las nuevas tecnologías.

Sin embargo, de igual forma que el resto de tecnología, se encuentra casi todo el tiempo ante continuos desafíos para seguir evolucionando. Entre los más importantes se encuentran:

Demasiados datos y fuentes

Existen infinitas clases de información que se puede extraer, así como fuentes y estructuras. Este factor supone que el hecho de integrar dichos datos va a ser más complicado por la multitud de datos que hay por las redes. Como hemos explicado en los anteriores apartados, los sistemas Big Data consiguen información relativa de fuentes como:

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

De igual forma, hay multitud de tipos de datos como:

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

Debemos 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 información en un tiempo adecuado para que podamos actuar acorde a esos datos, ya que constantemente va cambiando a la par que los comportamientos, gustos y características de nuestros consumidores.

Es bastante difícil el hecho de recoger, procesar y proceder conforme a los datos obtenidos de forma 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 contar con una efectividad de esa información. Si no conseguimos un procesamiento de datos con un gran rendimiento quizás sea un inconveniente ya que es posible sacar conclusiones que antes tal vez fueran verdad 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 factor, 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.

Big Data en la empresa

El big data abarca muchas actividades dentro de la empresa. A continuación, exponemos algunas de las más relevantes:

Desarrollo de nuevos productos

A través del big data es posible realizar una previsión de la demanda de los consumidores. Esto se realiza mediante modelos predictivos que surgen de relacionar los productos que una empresa vende actualmente e interconectando sus atributos con el éxito comercial de las ofertas. Con este fin, también se utilizan los datos y analíticas de grupos de interés, así como redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas, para ayudar a la planificación, producción y lanzamiento de nuevas líneas de producto.

Mantenimiento predictivo

Con el big data también se analizan ciertos factores que pueden servir para predecir fallos mecánicos en un futuro. Esta información puede estar oculta entre datos estructurados (año del equipo, marca de una máquina,etc) o entre datos no estructurados (entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error, etc). Por tanto, si analizamos todos estos aspectos antes de que se produzca algún problema, el mantenimiento se llevará a cabo de una manera más eficaz y rentable y se optimizará el tiempo de funcionamiento de componentes y equipos.

Machine Learning

El aprendizaje automático es un factor que nos está tocando muy de cerca en los últimos tiempos. El hecho de que ahora las máquinas no solo ejecuten una determinada orden sino que sean capaces de aprender patrones de actuación o funcionamiento también es un tanto que hay que apuntar al big data que hace posible la creación de modelos de machine learning.

Seguridad y fraude

De la misma manera que evolucionan los sistemas de seguridad y herramientas para detectar engaños o fraudes con cada vez mayor rapidez, también avanzan los sistemas para burlar esas herramientas o escudos contra los piratas informáticos. El big data sirve para identificar patrones que pueden suponer indicios de fraude, así como para reunir grandes volúmenes de información para que los informes se creen cada vez más rápido y reducir cada vez más nuestro margen de error.

Eficiencia

Este es uno de los factores menos sonados pero uno en los que el Big Data tiene un mayor impacto. Y es que, el big data permite hacer un exhaustivo análisis y su posterior evaluación o toma de decisiones de la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones, inventario, respuesta en redes sociales para disminuir las situaciones en las que falta stock y prever la demanda futura de los clientes.


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Fecha actualización: 26 de Junio de 2020 a las 12:25

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