Cómo el análisis de datos sirve para optimizar procesos de almacenamiento y logística

El uso de big data se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante en el sector de la logística y el almacenamiento. Con el creciente volumen de datos generados por los sistemas de información y la tecnología de seguimiento en tiempo real, las empresas pueden aprovechar el poder del análisis de big data para optimizar sus operaciones y mejorar su eficiencia. En este post te contamos todo lo que necesitas saber al respecto.

La gestión de almacenes y la logística: clave en el éxito de una empresa

Con gestión de almacenes y logística nos referimos al proceso mediante el cual se realiza la recepción, almacenamiento y transporte de todo material y bien que se encuentra en un almacén. En él, intervienen todos los pasos relativos a una cadena de suministro: desde la preparación y despacho de los materiales, hasta el transporte y el consumo.

Como tal, tanto la logística como la gestión de un almacén son componentes fundamentales para el éxito de cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector de actividad. La gestión adecuada de los procesos de almacenamiento, distribución y transporte de bienes es esencial para garantizar una cadena eficiente y efectiva, que permita con todo ello cumplir con los plazos de entrega, reducir los costes y mejorar la satisfacción de los clientes y de los empleados.

Además, estamos ante dos técnicas esenciales para mejorar la productividad y la eficiencia, ya que optimizan el uso de los recursos disponibles y minimizan los tiempos muertos durante todo el proceso de producción. A fin de cuentas, una buena gestión de almacenes y logística puede marcar la diferencia entre el éxito o fracaso de un negocio en un mercado que es cada vez más competitivo.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso mediante el cual se explora, estudia y transforma información, con el objetivo de identificar ciertas tendencias y repeticiones que pongan en relieve insights de importancia. Lo que se busca con esto es tomar decisiones de una manera más segura y eficaz, con un respaldo más seguro para así correr menos riesgos. Un buen método de Big Data hace posible que las organizaciones consigan mejores resultados en un menor tiempo de actuación.

¿Cómo aplicar el Big Data en logística?

El Big Data está cada día más presente en múltiples sectores e industrias, ya que simplifica diversos procesos, como los relativos a la logística y almacenaje, ayudando a diseñar estrategias más efectivas. En este sentido, el análisis de datos puede aplicarse de diferentes formas:

• Análisis de volumen y demanda: para sacarle más partido a los recursos disponibles y reducir los gastos, es esencial calcular y prever la cantidad de mercancía que se va a necesitar, procesar y despachar cada día de la semana, mes o durante el año.  
• Análisis de campañas y análisis: haciendo viable estudiar los intereses y los deseos de cada cliente, para así poder poner a su disposición los servicios o bienes que están buscando. Esto se puede conocer analizando el tráfico web, por ejemplo.
• Análisis de gestión: el Big Data es sumamente útil para saber cómo se siente la población de un determinado país en cuanto a sus ideas sociales y políticas. Esto posibilita que se pueda predecir en qué momento puede haber ciertos problemas y de qué manera actuar, minimizando el impacto en el negocio.
• Análisis de rutas: estudiando la mejor ruta de entrega de las mercancías, teniendo en cuenta tanto el tiempo de transporte como el coste asociado.
• Análisis de satisfacción de los clientes: usando encuestas u otros métodos para estudiar el mercado, mejorando los servicios a partir de los datos obtenidos.

Beneficios de la optimización de procesos de almacenamiento y logística

• Mayor transparencia: ya que gracias al análisis de datos se pueden conocer de manera más precisa los tiempos de despacho y de entrega de los pedidos, informando en todo momento a los consumidores.
• Mayor satisfacción de los clientes: al poder conocer sus intereses y lo que buscan pueden ofrecerse productos adecuados a sus necesidades.
• Mayor rentabilidad: al poder reducir los gastos y aumentar la eficiencia de todos los procesos llevados a cabo en el almacén: desde la preparación de la mercancía, hasta su transporte y entrega.
• Mejor gestión de inventario y planificación: gracias a que es posible conocer el volumen de inventario y predecir la mercancía que se va a necesitar despachar en cada momento.
• Menores tiempos de envío: al estudiar las rutas más eficientes en cada momento.

Desafíos y soluciones en la implementación de Big Data en los almacenes

A la hora de implementar Big Data en la logística existen una serie de desafíos y barreras que pueden complicar el uso del análisis de datos. A pesar de esto, también hay herramientas disponibles para poder superarlas:

• Recopilación, gestión y procesamiento de un gran volumen de datos: la cantidad de datos que se generen mediante Big Data puede ser realmente elevada, complicando su manejo de una manera eficiente. Para poder solucionarlo hay disponibles plataformas que permiten manejar datos en volúmenes muy amplios.
• Privacidad de los datos: cuando se trata de datos delicados, existe el riesgo de sufrir fallos de seguridad si no se toman las medidas adecuadas para protegerse ante problemas y ataques. Para evitarlo, se emplean sistemas de  privacidad que mantienen todo el proceso de análisis y procesamiento lo más seguro posible.
• Falta de estandarización de los datos: o lo que es lo mismo, que los datos se generen por distintas herramientas y se almacenen en formatos diferentes. Las herramientas de integración de datos los recopilan todos en una misma plataforma para hacer más sencilla su gestión.

Sin duda, el uso de big data en almacenamiento y logística puede tener una gran utilidad al permitir a las empresas optimizar sus operaciones y mejorar su eficiencia. Al recopilar y analizar grandes cantidades de datos, se pueden identificar patrones y tendencias que permiten tomar decisiones más informadas y precisas sobre la gestión de la cadena de suministro. Además, el análisis de datos también puede ayudar a prever y prevenir problemas antes de que ocurran, lo que puede ahorrar tiempo y recursos de valor.