Big Data in Logistics se ha realizado en el marco del programa Logistics Trend Radar implementado por DHL para identificar los diferentes movimientos que puedan tener un mayor impacto futuro en la industria de la logística.
“Big Data” es el nombre con que se define la ingente cantidad de información que, gracias a las nuevas tecnologías, puede ser hoy recopilada y cruzada sistemáticamente desde diversas fuentes para su posterior análisis.
El crecimiento exponencial e imparable de la cantidad de datos disponibles se debe, principalmente, a la generación automática de los mismos.
En este contexto, empresas y organizaciones de todos los sectores confían en el análisis de esos datos para identificar las principales tendencias justo cuando empiezan a aparecer, lo que les otorga una gran ventaja competitiva para adelantarse al mercado.
Los operadores logísticos manejan enormes flujos de artículos de todo tipo lo que genera volúmenes masivos de datos ya que diariamente se recoge información sobre millones de mercancías, como destino de la entrega, contenido, peso y dimensiones del envío, y disponibilidad y preferencias del usuario receptor.
Los datos, analizados convenientemente, ofrecen un enorme potencial para, entre otras cosas, liderar nuevos modelos de negocio, y esto permite a los operadores logísticos convertirse en auténticos motores de búsqueda del mundo real.
Objetivos del Big Data
El objetivo del informe es, a través de metodologías científicas, identificar tendencias y crear conceptos innovadores partiendo el análisis del Big Data que generan los operadores logísticos para optimizar distintos aspectos.
Entre ellos, la eficiencia operativa, que permite la optimización en tiempo real de las rutas de distribución de mercancías teniendo en cuenta parámetros como, por ejemplo, el orden de entrega de los pedidos, la situación del tráfico en cada momento y la disponibilidad del receptor de la entrega.
En segundo lugar, la experiencia del cliente; y por último, los nuevos modelos de negocio.
De esta manera, el Big Data proporciona a los operadores logísticos ideas para innovar y crear nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, el análisis de la relación entre las condiciones climatológicas, las epidemias de gripe y los hábitos de consumo online de los usuarios ha demostrado que las compras por Internet se disparan en esos periodos.
Esto afecta directamente al volumen de mercancías a gestionar por el operador. Un correcto análisis del Big Data puede ser crítico para prever estas situaciones y estar preparados para evitar colapsos y, en definitiva, dar más valor al usuario.