El Big Data y su impacto en el sector logístico

El Big Data, o también llamados macrodatos, hace referencia a los datos masivos o de gran escala que por su volumen, complejidad o velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión o procesamiento.

0

El Big Data, o también llamados macrodatos, hace referencia a los datos masivos o de gran escala que por su volumen, complejidad o velocidad de crecimiento
dificultan su captura, gestión o procesamiento. No obstante, por su
alto potencial, cada vez más organizaciones trabajan con este tipo de
informaciones.

Actualmente la utilización del Big Data en las empresas es una tendencia imparable
y el sector del transporte no es una excepción. Si bien es cierto que
todavía se encuentra en una fase muy incipiente y muchas compañías
todavía no lo están aplicando en su día a día.

En Stock Logistic hemos hablado de la automatización en el sector logístico, el fenómeno de la capilaridad o las tendencias en el transporte terrestre de contenedores…, ahora, como clave de futuro, la aparición del Big Data es un fenómeno que también tenemos presente.

¿Por qué el Big Data es tan importante?

El análisis ayuda a empresas y organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Proporciona un punto de referencia para mejorar internamente la organización, por ejemplo, trabajar en el área de la reducción de costes o la generación de nuevos productos o servicios.

El uso de los macrodatos en el transporte

Algunas de las ventajas que supone aplicar el Big Data en el día a día del sector son:

  • Ayuda a la planificación de rutas y gestión del tráfico.
    La analítica es la forma idónea de planificar recorridos – sorteando al
    máximo la congestión del tráfico – y con un control absoluto de las
    rutas o de los tiempos.
  • Reducción y optimización de los costes.
    La captura de datos sobre la flota permite, no sólo tener más control
    sobre la información, sino que se presente más relevante. A partir de
    ahí resulta más sencillo tomar decisiones.
  • Análisis de los hábitos de conducción
    como frenazos, excesos de velocidad, de tiempo al volante, ect. Con
    esta información se pueden tomar las medidas necesarias para mejorar la
    forma en la que se conduce y ahorrar en consumo de combustible o mantenimiento.
  • Disminución del impacto ambiental. En la actualidad, cada día más empresas intentan controlar y desarrollar estrategias orientadas disminuir su “huella ambiental”. Estas medidas serán mucho más efectivas si se desarrollan a partir de los datos extraídos por el día a día de la compañía.
  • Marketing y ventas. El big data cada vez se utiliza más para segmentación avanzada de los consumidores,
    automatizar la personalización de los productos, adaptar las
    comunicaciones al momento del ciclo de venta o captar nuevas
    oportunidades de venta.

Riesgos del Big Data

No obstante, a fecha de hoy, ya se han detectado algunos límites en relación a la obtención u aplicación de estos macro datos:

  • Dificultad intrínseca por la complejidad del enorme volumen de datos que que se deben lograr o tratar.
  • Mayores riesgos de fraude en un entorno donde, a veces, no se aplica la ciberseguridad.
  • Menor privacidad y problemas de tipo legal. Se puede correr el riesgo de que ciertos datos sean filtrados, llevando a consecuencias severas como el desprestigio de la marca, e incluso, consecuencias legales para la compañía.

Tomado de: Stock Logistic

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *