Aplicando el Big Data en la logística, por DHL

Se está convirtiendo en una costumbre que cada cierto tiempo DHL, la mayor empresa logística del mundo publique un nuevo e hiperinteresante estudio o informe que yo pueda trasladarte a posteriori a través de este humilde blog. En el caso de hoy, el estudio se centra en el impacto del Big Data en la logística.

Big Data es una de la muchas angloexpresiones que pululan por el ámbito informático y empresarial. Su traducción literal al castellano le haría perder bastante glamour , así que en los años que lleva entre nosotros, se ha asentado como una fórmula tan válida como la del Big Bang, el Big Ben o el Big Mac

Hamburguesas aparte, en un mundo en el que (casi) todo es susceptible de ser registrado y el volumen de información disponible no deja de crecer, Big Data hace referencia a la gigantesca cantidad de datos que se maneja en determinados ámbitos de la empresa y la administración, y a las tecnologías necesarias para abarcarla, analizarla y extraer de ella conclusiones de valor, sin caer en la temible infoxicación.

Hay numerosos casos a lo largo de todo el mundo de cómo el Big Data está siendo utilizado para fines enormemente diversos. En el ámbito de la seguridad, por ejemplo, la policía de Nueva York está utilizando la gestión a gran escala de datos históricos de delitos para tratar de prever e impedir su comisión. Como resultado, desde su puesta en marcha, los delitos graves se han reducido entre un 3% y un 4%.

Como te imaginarás, el Big Data y la logística tienen muchos puntos de conexión. Las compañías logísticas, ya sean grandes o no tanto, manejan una enorme cantidad de información, recogida a partir de los productos que envían, las direcciones y los datos de los clientes que manejan y las rutas de reparto utilizadas.

En el informe, DHL propone que la gestión de todos estos datos puede ser utilizada por los operadores logísticos para:

• Aumentar la eficiencia de las operaciones de la empresa. A través de la información recogida se puede mejorar en conseguir las mejores rutas de reparto en tiempo real, en función de datos históricos de problemas de tráfico, noticias de desvíos u obras en la carretera… Algo muy similar a lo que te comenté en el caso del muy impresionante programa ORION de UPS.
• Mejorar la calidad del servicio ofrecido. Si a través del Big Data la logística puede llegar a prever retrasos en la cadena de suministro, podrá aplicar también respuestas efectivas que logren que esas demoras sean lo más pequeñas posible.
• Desarrollar nuevas ideas para modelos de negocio, a partir del tratamiento de los datos y las conclusiones extraídas. Por ejemplo, el análisis de correlación entre las condiciones meteorológicas, las epidemias de gripe y las compras online revela que el mal tiempo hace que aumenten las compras a través de Internet. Sabiendo esto, las compañías logísticas pueden prever cuando aumentará el volumen de envíos y se prepararán para atenderlos.

En resumen, y epidemias de gripe al margen (¿la has pasado ya?), parece claro que el enorme volumen de datos que manejan las empresas de logística es un valiosísimo tesoro que las técnicas del Big Data pueden ayudar a convertir en beneficios para todos.

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