{"id":1333,"date":"2018-09-25T13:20:46","date_gmt":"2018-09-25T13:20:46","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar\/"},"modified":"2025-08-25T14:03:59","modified_gmt":"2025-08-25T12:03:59","slug":"big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar\/","title":{"rendered":"Big Data Log\u00edstico: \u201cLa gran asignatura pendiente a gestionar\u201d"},"content":{"rendered":"<ol>\n<li><i>Consumo de combustible y pago de impuestos.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Facturaci\u00f3n global del sector log\u00edstico y por compa\u00f1\u00edas.<\/i><\/li>\n<li><i>Las tarifas y los precios del transporte.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Accidentes de trabajo en log\u00edstica.<\/i><\/li>\n<li><i>P\u00e9rdida de productos en la cadena de suministro.<\/i><\/li>\n<li><i>Previsi\u00f3n de la demanda para hoy.<\/i><\/li>\n<li><i>Inventario del almac\u00e9n actualizado por el SGA.<\/i><\/li>\n<li><i>Trazabilidad de la cadena alimentaria.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Geolocalizaci\u00f3n de la flota de camiones.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Pedidos devueltos, seg\u00fan atenci\u00f3n al cliente.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Datos sobre la operativa de las carretillas en almac\u00e9n, gracias a la RF.<\/i><\/li>\n<li><i>Datos de la preparaci\u00f3n de los pedidos.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Datos de la distribuci\u00f3n capilar.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Multas de tr\u00e1fico, infracciones administraciones, etc.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Incidencias en Soporte t\u00e9cnico para cartera de clientes.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>N\u00famero de seguidores en su comunidad digital para su conversi\u00f3n a clientes.<\/i><\/li>\n<li><i>Estaciones de Servicio, Plataformas Log\u00edsticas, \u00c1reas de Descanso, puertos secos, etc.<\/i><\/li>\n<li><i>Gesti\u00f3n de los palets, envase y embalaje, packaging, etc.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>H\u00e1bitos de consumo e-commerce. \u00a0<\/i><\/li>\n<\/ol>\n<p>Estos son tan s\u00f3lo 19 ejemplos de Big Data en cualquier cadena de suministro.\u00a0 <a href=\"http:\/\/www.linkedin.com\/profile\/view?id=10269883&amp;locale=es_ES&amp;trk=tyah&amp;trkInfo=tas:asier%20barre\" rel=\"noopener\"><strong>Asier Barredo<\/strong><\/a><strong>,<\/strong> CEO en LIS Data Solutions y experto en An\u00e1lisis de Datos de la Cadena de Suministro, ha diagnosticado la coyuntura del Big Data en el sector log\u00edstico espa\u00f1ol: <i>\u201cExisten almacenes que a\u00fan no han instalado el c\u00f3digo de barras en sus sistemas. Espa\u00f1a tiene un largo camino para equipararse a la gesti\u00f3n del Big Data en la Supply Chain. Al menos, a niveles similares a los de los pa\u00edses del centro de Europa. Considero que la gesti\u00f3n de los grandes datos en las empresas log\u00edsticas y de transporte es la gran asignatura pendiente hoy en d\u00eda. Y ser\u00e1 una de las claves para la supervivencia de muchas compa\u00f1\u00edas del sector. Tanto de peque\u00f1as y medianas empresas, como de las multinacionales. Diferentes estudios sobre tendencias en la Supply Chain para los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os hablan de la importancia de la segmentaci\u00f3n micro como clave de \u00e9xito. <\/i><i>Un segmento micro es la parte m\u00e1s b\u00e1sica de cada portfolio de producto y es la que desencadena la decisi\u00f3n de final compra, y no la propia categor\u00eda o familia de producto segmentaci\u00f3n micro se puede apoyar en\u00a0 la anal\u00edtica Big Data. Es la herramienta perfecta. Los resultados ser\u00e1n sorprendentes y eficientes\u201d.\u00a0<\/i><\/p>\n<p><i> <\/i>Asier Barredo subraya la necesaria armonizaci\u00f3n en la valoraci\u00f3n del Big Data en cada pa\u00eds europeo: <i>\u201cLa coordinaci\u00f3n que tenemos hoy se produce gracias a las <\/i>herramientas inform\u00e1ticas<i>. Unos potentes programas con los que los <\/i>consultores profesionales <i>conseguimos traducir todos los datos en conclusiones beneficiosas para cada negocio\u201d<\/i>. En este sentido, el CEO de LIS Data Solutions ha puesto en valor el esfuerzo que ha supuesto, por ejemplo, la equiparaci\u00f3n europea de su sistema estad\u00edstico: <strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/CKl038mCHc4\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p><strong>Internet de las cosas (o <\/strong><a href=\"http:\/\/mukom.mondragon.edu\/ict\/industrial-internet\/\" rel=\"noopener\"><strong>industrial internet<\/strong><\/a><strong>)\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>El Big Data Log\u00edstico se debe considerar m\u00e1s como una oportunidad de conocer mejor al cliente, que como un problema. El Internet de las cosas (en cualquier objeto\/producto de nuestras vidas personales y profesionales) es una circunstancia asumible por todos. Sin embargo, la realidad del Big Data y su procesamiento exigen de una gesti\u00f3n del cambio. Por ejemplo, las inversiones en grandes bases de datos relacionales quedar\u00e1n obsoletas en breve.<\/p>\n<p>Lora Cecere, Fundadora y CEO de <a href=\"http:\/\/supplychaininsights.com\" rel=\"noopener\">Supply Chain Insights<\/a>, ha asegurado recientemente que el: \u201c<i>Big data ofrece la oportunidad de redefinir los procesos de la cadena de suministro, desde el exterior al interior y definir la cadena de suministro centrada en el cliente. Esto contrasta con las inversiones en TI de la \u00faltima d\u00e9cada para responder de adentro hacia afuera, basado en los env\u00edos de pedidos. Estas inversiones tradicionales de planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP), sistemas de planificaci\u00f3n avanzada (APS) y Business Intelligence tradicional (BI) para la informaci\u00f3n, mejora la respuesta de la cadena de suministro, pero no permiten a la organizaci\u00f3n orquestar ese proceso de afuera hacia adentro. Nuevos tipos de datos (por ejemplo, im\u00e1genes, datos sociales, transmisi\u00f3n, sensor de entrada de los sistemas de posicionamiento global (GPS), el Internet de las Cosas, y el texto no estructurado de correo electr\u00f3nico, blogs y valoraciones y rese\u00f1as) ofrecen nuevas oportunidades. Tambi\u00e9n requieren nuevas t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas. Big data para la empresa significa escuchar, probar, aprender y responder m\u00e1s r\u00e1pido\u201d. \u00a0<\/i><\/p>\n<p><img class=\"alignnone  wp-image-9598\" src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04-300x152.png\" alt=\"funcionalidades big data\" width=\"367\" height=\"186\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04-300x152.png 300w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04-1024x519.png 1024w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04-768x389.png 768w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04-1536x779.png 1536w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/ES-MJ-Blog-Big-Data-04.png 2000w\" sizes=\"(max-width: 367px) 100vw, 367px\" \/><\/p>\n<p><i> <\/i>La CEO de Supply Chain Insights ha informado de una encuesta que realizaron el pasado mes de setiembre entre 123 fabricantes, minoristas, mayoristas, distribuidores, cooperativas y proveedores 3PL que est\u00e9n familiarizadas con la gesti\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos. Estos son los resultados:<\/p>\n<ul>\n<li>El 76% considera que el Big Data es una oportunidad, el 28% ya tiene una iniciativa de grandes datos en su empresa. Las posibilidades de grandes vol\u00famenes de datos son infinitas.<\/li>\n<li>La adopci\u00f3n de nuevos conceptos para grandes vol\u00famenes de datos es un cambio radical para los equipos de la cadena de suministro. Se requiere una gesti\u00f3n del cambio.<\/li>\n<li>Se trata de proyectos peque\u00f1os e interactivos, utilizando nuevas formas de an\u00e1lisis. Los proyectos tienen que basarse en un problema de negocio y el enfoque tiene que estar en continuo aprendizaje. Esto es bastante diferente del enfoque del proyecto\u00a0 tradicional de mapeo. Las empresas tienen que estar abiertas a los resultados e invertir en innovaci\u00f3n a trav\u00e9s de an\u00e1lisis.<\/li>\n<li>Por grandes de datos los encuestados se refieren a un petabyte. Trabajar con una variedad de datos que va m\u00e1s all\u00e1 de los datos estructurados tradicionales. Y los procesos de construcci\u00f3n que se basan en un aumento de la velocidad de datos que est\u00e1 asociado con los flujos en tiempo real.<\/li>\n<li>La mayor oportunidad no es con el volumen o la velocidad de los datos. En cambio, es con la gesti\u00f3n de oportunidad asociado con nuevas formas de datos.<\/li>\n<li>Las bases de datos est\u00e1n creciendo, pero pueden ser manejadas. El 15% de las empresas tienen una base de datos de hoy que es por lo menos de un petabyte. Las bases de datos m\u00e1s grandes no son de planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP). En su lugar, se encuentran en las \u00e1reas de gesti\u00f3n de producto o los datos del canal.<\/li>\n<li>Las organizaciones que cuentan con equipos activos en la gesti\u00f3n de datos maestros tienen m\u00e1s probabilidades de tener un gran equipo multifuncional de datos. El 54% de las empresas con iniciativas de Big Data cree que los an\u00e1lisis de datos son de gran ayuda con un MDM.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Consumo de combustible y pago de impuestos.\u00a0 Facturaci\u00f3n global del sector log\u00edstico y por compa\u00f1\u00edas. Las tarifas y los precios del transporte.\u00a0 Accidentes de trabajo en log\u00edstica. P\u00e9rdida de productos en la cadena de suministro. Previsi\u00f3n de la demanda para hoy. Inventario del almac\u00e9n actualizado por el SGA. 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