Logística: BIG DATA vs Consultoría tradicional

Big Data es una expresión que indica cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Más en general, Big Data se refiere al conjunto de técnicas utilizadas para el procesamiento y el análisis de esos datos, con el objetivo de extraer información utilizable y rentable para las compañías.

Sin embargo y a pesar del ruido que está generando, no todo es Big Data. Hay que resistir la tentación de aplicar tecnologías “de moda” si no se justifica, y tener clara la diferencia entre conceptos como Big Data, Machine Learning, Business Intelligence, Business Analytics. Son conceptos diferentes, aunque muchas veces complementarios.

¿Cuándo tiene sentido hablar de Big Data?

 Tradicionalmente, los datos se almacenan en arquitecturas centralizadas, mientras que el Big Data se sirve de arquitecturas distribuidas, dividiendo el bloque de datos en porciones más pequeñas y repartiendo la tarea de computación en diferentes ordenadores, comunicados entre sí.

La computación distribuida permite en el caso de grandes volúmenes de datos:

• Conseguir mejores prestaciones.
• Realizar tareas de análisis con menores costos.
• Conseguir escalabilidad.

El Big Data tiene fundamento cuando se dan las siguientes condiciones:

• Variedad. Los datos proceden de varias fuentes diferentes, a menudo incoherentes entre sí: ERPs, CRMs, SGAs, archivos Excel, señales GPS, móviles, etc. En el procesamiento, es necesario hacer que los datos puedan “hablar” entre sí.
• Volumen. Big Data habla de cantidades grandes, muy grandes, tan grandes que no pueden ser gestionadas por un ordenador, del orden de petabytes de datos (1 petabyte = 10¹⁵ bytes).

No entra dentro de “Big Data” la información sobre clientes, proveedores, pedidos, etc.

• Veracidad. Datos de múltiples fuentes y en grandes cantidades deben ser revisionados para controlar su integridad (vale el principio garbage in/garbage out: la calidad de la salida depende de la calidad de la entrada).

El procesamiento de Big Data implica la eliminación de errores o incertidumbres en los datos, cosa que se hace en la fase de Transformación del proceso de ETL.

• Velocidad. Se habla de Big Data cuando la inmediatez del análisis juega un papel decisivo. Se aplica a análisis de datos en tiempo real, por ejemplo para el control de instalaciones con sensores recopilando información en continuo y necesidad de tiempos de respuesta muy cortos.

¿Necesito BIG Data?

 La respuesta es sí si quieres aprovechar fuentes de datos diferentes (Volumen + Variedad) o quieres analizar en tiempo real (Velocidad) la evolución de las variables para mejorar tu negocio.

Unos ejemplos:

• para tener en cuenta las variables meteorológicas y cruzarlas con los datos de venta del año anterior para ajustar la predicción de la demanda, optimizar el proceso de compra y la gestión de stocks
• para aprovechar la información de las RRSS, monitorizar el sentimiento acerca de tu marca, estudiar tu competencia, medir las tendencias del mercado
• para seguir en tiempo real las variables registradas por sensores (posición GPS, temperatura, velocidad, etc.) y monitorizar un sistema o una red logística

Si soy una PYME, ¿el Big Data es para mí?

 Sí. En LIS-Solutions tenemos el cometido de hacer la transformación digital accesible para todas las empresas.

Para ello, implantamos nuestras herramientas consiguiendo velocidad de implantación, seguridad de los datos y sobre todo gran reducción de costes.

Además, trabajamos con metodologías ágiles (SCRUM), dividiendo los proyectos en fases para poder escalar la inversión y evaluar el grado de cumplimiento en cada fase para asegurar el éxito de la implantación.

¿Por qué elegir la solución BIG Data de LIS-Solutions?

La clave del éxito de un proyecto de Big Data aplicado a logística (pero lo mismo sería con producción, marketing, finanzas…) consiste en llevar constantemente de la mano la componente de IT con la componente de negocio.

¿Por qué? Porque el dato sin conocimiento es estéril, y el conocimiento sin dato es ciego.

En LIS Solutions lo sabemos, por ello siempre ofrecemos el equipo multidisciplinario compuestos por perfiles expertos en IT, Logística, Matemáticas e Industria.

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