Genera perspectivas de valor con analítica de datos

La analítica de datos para la cadena de suministro toma datos relacionados con la producción y distribución para generar “insights”: perspectivas de valor en la toma de decisiones de negocios.

Como agente de carga digital, una de las prioridades de Nowports es desarrollar herramientas para que nuestros clientes tengan acceso a información transparente y enriquecedora en su día a día. Para esto, es necesario contar con un equipo capaz de tomar e interpretar datos de diversas fuentes.

Recientemente, nuestro Head of Data Science Ricardo Alanís escribió un artículo acerca de los desafíos de cumplir como científico de datos y cómo han evolucionado las funciones del equipo. Recomiendo leerlo si buscas desarrollar un área de ciencia de datos en tu empresa. Este artículo es una introducción de los beneficios para las empresas.

¿Por qué invertir en analítica de datos?

Un grupo de datos procesados con las consideraciones adecuadas se traduce en patrones, tendencias y asociaciones de comportamiento. Estas nos pueden facilitar la reducción de costos, identificar áreas de mejora, determinar momentos óptimos para aumentar la producción o iniciar campañas promocionales.

En la cadena de suministro, esto puede resultar en predicciones de demanda que hacen más eficiente la producción. Con técnicas como el minado de datos, esto no se limita a nuestros servidores. Podemos tomar datos de procesos como ventas, tendencias del mercado, información de la competencia y factores económicos locales y globales.

Es posible obtener alertas de cambios repentinos y acceder con rapidez a la información más relevante del inventario, bodegas y transporte de su empresa.

¿Cómo funciona?

Como en el método científico, consiste en el proceso de plantearse y resolver dudas empresariales. Puede dividirse en cinco pasos:

1. Descubrimiento. Comienza con una pregunta de negocio, por ejemplo: ¿Cuál es el momento ideal para importar mercancía de China?
2. Preparación de datos. Se almacena, limpia o enriquece la información para facilitar su análisis. En el ejemplo, puede tomarse información de historial de tarifas, temporadas altas de ventas, tiempos de traslado, costos de bodegas, entre otras.
3. Modelación de información. Plantear un modelo para estimar patrones. Por ejemplo, comparar los costos de almacenamiento con aprovechar una temporada baja de importación.
4. Obtención y análisis. Si el modelo fue exitoso, se llega a una respuesta. En este caso, la fecha óptima para importar mercancía.
5. Comunicación de resultados. Puede comunicarse en tableros vivos de monitoreo, reportes o una decisión. La respuesta puede llevar a otras preguntas que repetirían el proceso.

Tipos de analítica

De acuerdo a su función, la analítica de datos se divide en tres categorías, cada una con resultados más enriquecedores para la empresa, pero con un costo de más recursos de procesamiento.

• Descriptiva. Para definir tendencias y patrones de comportamiento.
• Predictiva. Crea futuros con la información existente para prevenir inconvenientes.
• Prescriptiva. Usa la lógica para tomar decisiones y puede aspirar a automatizar.

¿Cómo se muestran los resultados?

Dependiendo de la necesidad, pueden crearse distintos productos para responder la pregunta que nos planteamos en el descubrimiento. Algunos de estos son:

• Alertas de acontecimientos.
• Reportes fijos para conocer un problema a detalle.
• Tableros actualizados de monitoreo de información.
• Bases de datos multidimensionales para análisis complejos.

Esperamos que con este contenido tengas una noción más clara de cómo la analítica de datos puede ayudar a tu empresa. ¿Te interesa impulsar tu cadena de suministro con tecnología? Descarga nuestro ebook para profundizar más en el tema.