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