La necesidad de la correcta gestión de los datos en el sector logístico

Gestión de logística calidad de los datos

¿Qué actividad empresarial puede operar hoy día sin la gestión de datos? La accesibilidad a herramientas digitales y a Internet está haciendo comunes la captación y uso de datos hasta en las transacciones más cotidianas. Ahora bien, a nivel de organizaciones de todo tamaño esta gestión adquiere un carácter más complejo y crítico. Piensa en lo crucial que es la correcta administración de los datos para un ecommerce, para una empresa que gestiona su propia logística o para un proveedor logístico. Un error derivado de la inexactitud y de una dudosa calidad de datos en el sector logístico puede comprometer seriamente la cadena de suministro, los procesos internos y la satisfacción del cliente.

Sigue leyendo para conocer más sobre la relevancia que tiene la gestión adecuada de los datos en función de la logística de las empresas.

El ciclo continuo de la gestión de datos en el sector logístico

Podríamos decir que la planificación de la cadena de suministro siempre debe prever la captación y procesamiento de un flujo continuo de datos. Estos siguen llegando en el transcurso de las operaciones. Aunque en algún momento creas contar con datos definitivos y consistentes para cubrir el proceso, nuevos datos externos o internos entran en escena.

Al día de hoy, parece inevitable el crecimiento exponencial y continuo de los datos estructurados y no estructurados de los que disponen las organizaciones para gestionar su cadena de suministro. Más aún, resulta complejo administrar con precisión los datos de las supply chain globales y de ritmo acelerado. En particular, si tenemos en cuenta que casi tres cuartas partes de los datos de dichas cadenas proceden de fuentes externas a las soluciones de ERP propias.

Habitualmente, son varios los actores que se involucran en la cadena de suministro de los productos o servicios. Entre ellos están los fabricantes, proveedores, partners logísticos, mayoristas, retailers y hasta el consumidor final. Esta participación colectiva genera riesgos como la falta de comunicación y la interrupción de la misma. Con frecuencia, estas circunstancias derivan en datos incompletos o erróneos. Ciertamente, la agilidad y eficiencia de la cadena de suministro tiene mucho que ver con la calidad y coherencia de los datos de clientes, productos, ubicaciones y otros elementos representados en datos maestros.

Una deficiente gestión de datos en el sector logístico es como el impacto de un misil en la línea de flotación de las cadenas de suministro. Porque obliga a prestar más atención a la gestión de la información entre sistemas y socios comerciales, mientras descuida las acciones de valor añadido. Esto hace más ineficaces a las empresas, ya que deben dedicar más tiempo y recursos en mantener a flote el supply chain.

Ventajas de una correcta gestión de datos en el sector logístico

Sin duda, la calidad de los datos es esencial en muchas áreas de negocios. Pero en la logística es más que crítico contar con datos exactos, completos, deduplicados, actualizados y coherentes para planificar con acierto la cadena de suministro. Son muchas las razones, pero nos enfocaremos en cuatro que consideramos básicas:

Toma de decisiones

Desde hace tiempo, los datos forman parte de los activos más valiosos de las empresas. Y, para obtener el mayor beneficio, estas invierten decididamente en tecnología analítica para interpretar y entender con precisión tales datos. No obstante, la incorporación de soluciones de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras herramientas avanzadas no siempre soluciona los problemas en la cadena de suministro.

En paralelo con el enfoque en la infraestructura de análisis, las organizaciones también deben centrarse en la gestión correcta de los datos que alimentarán la misma. La calidad de la gestión de datos en el sector logístico conduce a decisiones acertadas que producen resultados productivos. Por consiguiente, para la planificación logística también es indispensable tanto estructurar y limpiar los datos como analizarlos. Ninguna tecnología de análisis, por sofisticada que sea, podrá suministrar informes confiables procesando datos deficientes. Del mismo modo, tampoco podrá fundamentar las mejores decisiones.

Capacidad para gestionar con acierto los inventarios

En efecto, una manera de incrementar la rentabilidad es saber aprovechar las oportunidades que representan los picos de demanda. A los efectos, el análisis de datos es imprescindible para estar enterados de las fluctuaciones de la oferta y la demanda. Lo mismo aplica para la previsión de los riesgos y las eventualidades. En la actualidad, las organizaciones necesitan pensar y actuar en términos de globalidad. Actitudes que implican la exposición a riesgos que deben tener muy en cuenta.

Vivimos un ejemplo reciente, con la pandemia del Covid-19, crisis para la que pocas empresas estaban preparadas. En consecuencia, muchas cadenas de suministro globales se vieron interrumpidas de manera súbita al iniciarse el confinamiento. Otro suceso de la actualidad es la guerra en Ucrania que trastocó el suministro de combustibles y con este el transporte de mercancías.  

Desde esta perspectiva, gestionar y analizar adecuadamente los datos es un gran apoyo para los gestores de la cadena de suministro, ya que esto los ayuda a establecer los niveles óptimos de inventario y administrar mejor sus recursos críticos.

Entregar a tiempo, otro beneficio de la gestión de datos en el sector logístico

Los clientes son cada vez más exigentes. Por eso, las empresas de ecommerce, desde las más grandes hasta las más pequeñas se preocupan por cumplir sus plazos de entregas. En este sentido, la trazabilidad de los pedidos juega un rol fundamental. Para ello, la gestión de datos en el sector logístico permite captar información exacta sobre el recorrido de los productos, lo que garantiza una monitorización efectiva y agiliza la distribución.

Hemos visto a gigantes como Amazon establecer un estándar en relación a la brevedad de sus tiempos de entrega. En este aspecto, solo una gestión de datos eficaz, permite a cualquier empresa, proporcionar a sus clientes una experiencia semejante.

Por otro lado, las organizaciones tendrán más capacidad de mejorar sus procesos y aportar valor a partir de los datos. Una gestión eficiente de la información aporta mayor transparencia y visibilidad a todas las operaciones y etapas de la cadena de suministro. Esta es una ventaja clave para identificar y eliminar costes ocultos y actividades improductivas; así como también para agilizar procedimientos como la logística de última milla.

Evitar los silos de datos

De hecho, la complejidad de las supply chain viene dada por la ingente cantidad de datos generados en todas sus etapas. Desde el suministro de la materia prima, la elaboración del producto, su almacenamiento y transporte, hasta que llega a las manos del cliente. Por lo tanto, desglosar e interpretar los datos es imprescindible para las organizaciones a fin de extraer de ellos toda la información útil que contengan. Una efectiva gestión de datos en el sector logístico facilita la integración de los datos suministrados por las diferentes áreas que los generan y su armonización.

Como dijimos, únicamente los datos precisos y de calidad proporcionan información clara y confiable. Para lograr que esta última sea relevante para establecer estrategias, agilizar los procesos y garantizar la satisfacción del cliente es necesario integrar los datos mediante el uso de estructuras y criterios comunes.

La calidad de datos en el sector logístico es fundamental

Ya explicamos la importancia del data quality como parte esencial de la gestión de datos enfocada en las cadenas de suministro. Desde luego, contar con la herramienta idónea para unificar los criterios de recolección y estructuración de datos es primordial para la actividad logística.

En Deyde Data Centric llevamos más de 25 años dedicados a desarrollar soluciones digitales para la calidad de datos. Resultado de este esfuerzo es nuestro producto MyDataQ orientado al tratamiento automatizado de bases de datos en las especialidades de normalización, deduplicación y enriquecimiento.

MyDataQ es un recurso modular y adaptable a empresas de cualquier sector y tamaño, que actúa sobre los datos de:

  • Identificación: nombres, apellidos, DNI, etc.
  • Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
  • Datos de contacto: números telefónicos y direcciones de correo electrónico.

En definitiva, esta es una solución capaz de marcar la diferencia en la gestión de datos en el sector logístico. ¿A qué esperas para solicitar una demostración?

Principales tendencias en big data que debes tener en cuenta

Tendencias en big data

Sin duda alguna, los datos son críticos para el análisis y la operatividad de muchas empresas y organizaciones, sin distinguir sus sectores. Con ellos, es más sencillo adquirir un conocimiento más amplio del comportamiento de grupos de personas de muy diversas características y predecir cambios en el mismo. Asimismo, hace posible realizar un seguimiento de otros procesos y hasta de equipos y dispositivos remotos (mediante IoT) teniendo en cuenta diferentes variables e indicadores. Todo ello con la finalidad de obtener conclusiones que permitan prever situaciones y tomar decisiones acertadas. En este sentido, las tendencias en big data que describiremos a continuación no son más que la adaptación de esta tecnología a las demandas actuales.

Aumento de la inversión, la primera de las tendencias en big data

Diariamente, las interacciones en Internet generan alrededor de 2,5 quintillones de bytes en datos. Por tanto, las empresas y organizaciones buscan hacerse con los recursos más novedosos para captar, procesar y analizar semejante cantidad de información. Precisamente, el concepto de big data abarca todas las tecnologías, herramientas e infraestructuras creadas para gestionar ingentes volúmenes de datos. El uso de BD está cambiando las perspectivas de las compañías, ya que impulsa cambios en las estrategias de negocio. Así como también, modifica los procesos de almacenamiento, procesamiento, gestión y calidad de datos e incluso trasforma las funciones conceptuales relacionadas con los mismos.

En este contexto, el propio auge de esta tecnología a medio y largo plazo es parte de las tendencias en big data. De hecho, no es aventurado el pronóstico suministrado por Fortune Business Insights, firma de investigación que estima un incremento del mercado global de análisis de BD hasta los 549.700 millones de dólares entre 2021 y 2028, a una tasa de crecimiento anual compuesto del 13,2%.

Enfoque en la cadena de suministro, una de las tendencias en big data

Ciertamente, la pandemia de COVID-19 puso a prueba la capacidad de resiliencia de las cadenas de suministro. Durante este período, era difícil observar la gran cantidad de barcos en las radas de los puertos a la espera de entregar sus cargas. También fue alarmante ver enormes cantidades de contenedores en los patios de las terminales y las estanterías de comercios vacías. Desde entonces, los directores empresariales están enfocando el uso de datos y de big data para monitorizar y analizar sus procesos de supply chain. De este modo, pueden detectar a tiempo cualquier anomalía que potencialmente se convierta en un problema grave que afecte los suministros de materias primas y productos terminados.

Con el desarrollo de acontecimientos como la guerra en Ucrania y la crisis energética que esta genera, es predecible que el análisis de datos masivos para el seguimiento de la cadena de suministro sea una de las más notorias tendencias de big data.

Incremento en la incorporación de datos como servicio (DaaS)

Aunque el concepto de datos como servicio (DaaS) no es una novedad, la disponibilidad de banda ancha está facilitando aún más su uso. Igualmente, las actuales capacidades de procesamiento de datos también están superando las antiguas limitaciones para aprovechar dicho recurso. En concreto, DaaS consiste en la gestión de datos empleando la nube para ofrecer diferentes servicios como: integración, almacenamiento, procesamiento y análisis.

De manera similar a las aplicaciones de software como servicio, el DaaS emplea tecnología en la nube para suministrar a los usuarios y a las aplicaciones acceso a datos bajo demanda. Por lo que estos podrán disponer de dicho acceso donde se encuentren. Los datos como servicio permitirán agilizar la obtención de datos de calidad para los análisis que requieren los negocios y facilitar el intercambio de información entre diferentes departamentos de una empresa.

Como parte de las tendencias en big data está el propio impulso que esta tecnología está dando al uso de los datos como servicio. En efecto, es probable que el tamaño del mercado DaaS, según estimaciones, alcance los 10.700 millones de dólares en 2023.

Aceleración del procesamiento mediante computación cuántica, otra de las tendencias en big data

Mediante la tecnología disponible al día de hoy, los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos siguen siendo altos. Sin embargo, esta realidad cambiará con la computación cuántica. En esencia, los ordenadores cuánticos son capaces de hacer cálculos de probabilidad de los estados de cada objeto o evento antes de medirlo. Esta función supone que dichas máquinas pueden procesar más datos que los ordenadores clásicos.

De modo que si podemos comprimir ingentes cantidades de datos conjuntamente en pocos minutos, reduciremos considerablemente la duración del proceso. En consecuencia, las organizaciones tendrán la posibilidad de tomar decisiones oportunas para lograr los resultados esperados. La incorporación de los ordenadores cuánticos no solo es una de las tendencias en big data, sino que, igualmente, estos recursos corregirán la investigación funcional y analítica de muchas compañías para conseguir que sus procesos sean más precisos.

Gestión de datos aumentada

Por otro lado, la Gestión de Datos Aumentados, enlazada con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, puede proporcionar diferentes ventajas para la gestión de datos. Augmented Data Management o AMD consiste en una aplicación capaz de mejorar la capacidad de automatizar las tareas de gestión de datos. Esto beneficia a las compañías de dos formas: haciendo más ágil y sencilla la gestión de datos y simplificando la automatización.

Al combinar ADM con IA es factible disminuir la complejidad de las tareas de automatización, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. Por igual, es posible sacar provecho de las plataformas de gestión de datos actuales para el aprendizaje experimental. De acuerdo con expertos en esta tecnología, ADM tiene mayor potencial de aplicación en:

  • Gestión de metadatos y de datos maestros.
  • Calidad de datos.

Teniendo en cuenta lo anterior, ADM es una de las tendencias en big data a la que debemos prestar mucha atención en el presente.

Aplicación en investigación sobre el cambio climático y tratamientos médicos

La consultora Gartner introdujo el término «X Analytics» para referirse a un amplio conjunto de datos estructurados y no estructurados, en los que incluye la analítica de texto, audio y vídeo. Mediante esta analítica “X” los analistas de datos pueden ayudar a resolver desafíos globales como el cambio climático, la prevención de enfermedades y pandemias y hasta la protección de la fauna. Claramente, esta es una de las tendencias en big data más beneficiosas para la humanidad.

En conjunto con otras tecnologías, big data es capaz de rastrear millones de documentos de investigación, ensayos clínicos, páginas de contenido académico y fuentes informativas. Por un lado, esto permite a los investigadores del clima hallar nuevas maneras de contener el cambio climático masivo y elaborar planes de contención para las zonas más afectadas e identificar núcleos de población con mayor vulnerabilidad. Incluso, es posible predecir catástrofes naturales y otras crisis similares, mediante modelos predictivos y análisis de gráficos. Esto será fundamental para la anticipación de planes de contingencia y de gestión de víctimas.

En cuanto a la investigación médica, la integración de big data e IA siguen proporcionando información fiable. Esto ha significado una enorme contribución a la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos y el descubrimiento de más oportunidades y fuentes de información. Entre estas últimas, historiales de los pacientes, recuentos de COVID y viajes notificados por los pacientes. Más aún, los investigadores médicos emplean cada vez más el análisis de big data para diseñar procedimientos de tratamiento de alta precisión.

La calidad de datos permanece como una de las tendencias en big data

El data quality es y seguirá siendo imprescindible al utilizar recursos de big data. Entre ambos, garantizan el procesamiento masivo de datos para obtener resultados óptimos que apoyen la toma de decisiones acertadas. Para ello, es crítico que las bases de datos que alimenten big data sean correctas y exactas.

En Deyde DataCentric tenemos más de 20 años de experiencia en el desarrollo de soluciones informáticas de data quality para la normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos. En función de esto, actuamos en tres aspectos clave:

  • Datos de identificación: nombre, apellidos, DNI, etc.
  • Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
  • Datos de contacto: teléfonos y direcciones de correo electrónico.

Nuestra solución MyDataQ es versátil, modular, escalable y adaptable a empresas de cualquier sector y tamaño. Igualmente, Deyde es una multinacional tecnológica con presencia en más de 35 países, que atiende a más de 300 clientes recurrentes.

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La importancia de la calidad en los datos para las consultoras tecnológicas

calidad en los datos para las consultoras tecnologicas

La transformación digital es un proceso que toda empresa debe continuar o comenzar, si sus directores quieren que se mantenga competitiva en el mercado actual. Pero ellos no siempre tendrán claro qué soluciones y herramientas TI necesitará la organización con mayor prioridad en determinado momento. En estos casos, deben recurrir a los servicios de una consultora tecnológica que evalúe los puntos de dolor en su infraestructura tecnológica. Y, como parte de su actividad, les ayudarán a incorporar los equipos y programas requeridos. Como muchas otras compañías, estos asesores deben gestionar a diario diversos tipos de datos para cumplir con su misión. Motivo por el que la calidad en los datos también es vital para este sector.

Te invitamos a seguir leyendo para conocer por qué las consultoras tecnológicas deben estar pendientes de la calidad de sus propios datos.

¿Qué entendemos por calidad en los datos?

Muchas organizaciones están incorporando avanzadas tecnologías como la automatización, la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas. En gran medida, el éxito de este proceso y la capacidad para diferenciarse en estos ámbitos dependerá de su capacidad de gestionar los datos adecuadamente. Esta habilidad será cada vez más relevante mientras se integren más sensores y dispositivos conectados, lo que ocasionará un incremento exponencial de los datos. En paralelo, también crecerán las oportunidades para explotar este inmenso volumen de información. Parte de esta gestión acertada consiste en cuidar la calidad de esos datos.

En sí, la calidad en los datos es un estándar que evalúa el estado de los datos, fundamentada en indicadores como la integridad, la exactitud, la coherencia, la fiabilidad y la vigencia. Medir la calidad de los datos permite a las empresas identificar los elementos erróneos que deben corregirse; así como también ayuda a evaluar si la información disponible en sus sistemas informáticos apoya el cumplimiento de sus objetivos.

La relevancia de la calidad de los datos es cada vez mayor, en correspondencia con un procesamiento más vinculado con las operaciones empresariales. De hecho, gran cantidad de organizaciones están aplicando constantemente el análisis de datos para apoyar la toma de decisiones. Esto ubica a la gestión de calidad de los datos como un factor clave del proceso general de gestión de datos. Por ello, los esfuerzos para mejorar la calidad en los datos, a menudo, están estrechamente relacionados con los programas de gobernanza de los datos. El propósito de estos últimos es asegurar un formato y empleo coherentes de los datos en toda la organización.

Beneficios de la calidad en los datos

En resumen, cuidar la calidad en los datos reporta importantes beneficios a las organizaciones. Los más importantes son:

  • Toma de decisiones más acertadas. A mayor calidad de los datos, más fiables serán para los directores de empresas los resultados obtenidos. Esto reduce la eventualidad de errores e incrementa la eficiencia.
  • Estrategias de marketing efectivas. Mejorar la calidad de los datos permite planificar y llevar a cabo estrategias de comunicación más impactantes y precisas con clientes y potenciales. Particularmente, en los entornos omnicanal a los que muchas compañías apuntan.
  • Mayor productividad. El talento humano de las empresas no requiere invertir tiempo en la validación y/o corrección de errores en los datos. De esta manera, podrán dedicarse de lleno a sus tareas específicas y aumentar su productividad.
  • Facilita el cumplimiento de las normativas. En sectores como el financiero, donde existen normativas que regulan las relaciones con ciertos clientes, mantener la buena calidad de los datos marca la diferencia entre el cumplir el marco legal y la imposición de cuantiosas multas. En este sentido, las bases de datos gráficas son recursos indispensables para que las entidades financieras evalúen los movimientos de sus clientes. De modo que puedan hacer cumplir la normativa contra el blanqueo de capitales.

¿Qué hacen las consultoras tecnológicas y cómo aprovechan la calidad en los datos?

Al día de hoy, son pocas las empresas que no cuentan con programas informáticos u otras tecnologías digitales para realizar sus tareas y operaciones. Como dijimos, junto con el avance de las herramientas IT y de Internet, el volumen de datos se incrementa. Esto supone cambios en la manera de prestar servicios, lo que requiere solicitar la asesoría de un consultor tecnológico.

En efecto, el propósito de las consultoras tecnológicas es asesorar a las empresas y, en muchos casos, proporcionarles la tecnología que precisan. Para ello, evaluarán las necesidades actuales y determinarán qué soluciones y herramientas nuevas son las más adecuadas para el negocio. Claro está que cualquier director empresarial puede tener conocimientos sobre recursos digitales novedosos, pero no necesariamente es un experto. Por lo que bien vale no intentar improvisar e invertir en tecnología sin ninguna orientación.  

Normalmente, las consultoras tecnológicas cuentan con un equipo de profesionales cualificados que, a su vez, tienen amplios conocimientos y experiencia en nuevas tecnologías. Ellos son capaces de analizar la madurez digital de las empresas contratantes y las necesidades de su modelo de negocio. En base a esta evaluación inicial, plantearán las soluciones más convenientes para reconfigurar la infraestructura tecnológica de la organización. Incluso, pueden proporcionar asesoramiento a largo plazo con el objetivo de garantizar el mantenimiento de los recursos incorporados.

En pocas palabras, las consultoras tecnológicas facilitan la integración de herramientas y soluciones innovadoras en las organizaciones, independientemente de su tamaño y del sector productivo al que pertenezcan.

¿Cómo influye el data quality en el trabajo de las consultoras?

En concreto, podríamos identificar tres aspectos en los que el data quality se involucra en la labor de las consultoras tecnológicas:

  • En primer lugar, al asesorar y acompañar el proceso de digitalización de una compañía, la consultora tecnológica establece un vínculo sólido a largo plazo con esta. Esto permite a los asesores adquirir un conocimiento amplio sobre el cliente y sus necesidades tecnológicas presentes y futuras. Entre otros elementos, ha de llevarse un registro completo de las soluciones proporcionadas y de la optimización de las existentes previamente. Por supuesto, este conocimiento se expresa en datos concretos que servirán para hacer seguimiento del proceso de transformación digital. Igualmente para garantizar un servicio de soporte totalmente fiable y de calidad.
  • Del mismo modo, las consultoras tecnológicas cuentan con una base de datos de proveedores de soluciones y herramientas digitales. La actualización constante de la disponibilidad y de las novedades en cuanto a estos recursos permitirá responder adecuadamente a lo requerido por cada cliente.
  • Por último, una solución informática para la normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos podría formar parte de las herramientas propuestas por la consultora. Por tanto, la calidad en los datos estaría incluida en el plan de digitalización como un elemento prioritario.

Conoce MyDataQ de Deyde DataCentric

MyDataQ es una completa y efectiva solución de calidad de datos para las operaciones de tu consultora tecnológica o para proponerla a tus clientes. Esta herramienta multimodal, modular y flexible es adaptable a empresas de cualquier tamaño y sector.

En concreto, MyDataQ normaliza, deduplica, enriquece y proporciona calidad en los datos de tu compañía, actuando sobre información clave:

  • Datos de identificación: nombre, apellidos, DNI, etc.
  • Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
  • Datos de contacto: teléfonos y direcciones de email.

MyDataQ es una herramienta creada por Deyde DataCentric, una multinacional tecnológica con más de 20 años de experiencia en el desarrollo de soluciones de calidad en los datos. ¡Accede a nuestra demo!