{"id":1333,"date":"2018-09-25T13:20:46","date_gmt":"2018-09-25T13:20:46","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar\/"},"modified":"2023-02-09T08:50:52","modified_gmt":"2023-02-09T08:50:52","slug":"big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/big-data-logistico-la-gran-asignatura-pendiente-a-gestionar\/","title":{"rendered":"Big Data Log\u00edstico: \u201cLa gran asignatura pendiente a gestionar\u201d"},"content":{"rendered":"

Consumo de combustible y pago de impuestos.\u00a0<\/i><\/p>\n

Facturaci\u00f3n global del sector log\u00edstico y por compa\u00f1\u00edas.<\/i><\/p>\n

Las tarifas y los precios del transporte.\u00a0<\/i><\/p>\n

Accidentes de trabajo en log\u00edstica.<\/i><\/p>\n

P\u00e9rdida de productos en la cadena de suministro.<\/i><\/p>\n

Previsi\u00f3n de la demanda para hoy.<\/i><\/p>\n

Inventario del almac\u00e9n actualizado por el SGA.<\/i><\/p>\n

Trazabilidad de la cadena alimentaria.\u00a0<\/i><\/p>\n

Geolocalizaci\u00f3n de la flota de camiones.\u00a0<\/i><\/p>\n

Pedidos devueltos, seg\u00fan atenci\u00f3n al cliente.\u00a0<\/i><\/p>\n

Datos sobre la operativa de las carretillas en almac\u00e9n, gracias a la RF.<\/i><\/p>\n

Datos de la preparaci\u00f3n de los pedidos.\u00a0<\/i><\/p>\n

Datos de la distribuci\u00f3n capilar.\u00a0<\/i><\/p>\n

Multas de tr\u00e1fico, infracciones administraciones, etc.\u00a0<\/i><\/p>\n

Incidencias en Soporte t\u00e9cnico para cartera de clientes.\u00a0<\/i><\/p>\n

N\u00famero de seguidores en su comunidad digital para su conversi\u00f3n a clientes.<\/i><\/p>\n

Estaciones de Servicio, Plataformas Log\u00edsticas, \u00c1reas de Descanso, puertos secos, etc.<\/i><\/p>\n

Gesti\u00f3n de los palets, envase y embalaje, packaging, etc.\u00a0<\/i><\/p>\n

H\u00e1bitos de consumo e-commerce. \u00a0<\/i><\/p>\n

Estos son tan s\u00f3lo 20 ejemplos de Big Data en cualquier cadena de suministro.\u00a0 Asier Barredo<\/strong><\/a>,<\/strong> CEO en LIS Solutions\u00a0y\u00a0experto en An\u00e1lisis de Datos de la Cadena de Suministro, ha diagnosticado la coyuntura del Big Data en el sector log\u00edstico espa\u00f1ol: \u201cExisten almacenes que a\u00fan no han instalado el c\u00f3digo de barras en sus sistemas. Espa\u00f1a tiene un largo camino para equipararse a la gesti\u00f3n del Big Data en la Supply Chain. Al menos, a niveles similares a los de los pa\u00edses del centro de Europa. Considero que la gesti\u00f3n de los grandes datos en las empresas log\u00edsticas y de transporte es la gran asignatura pendiente hoy en d\u00eda. Y ser\u00e1 una de las claves para la supervivencia de muchas compa\u00f1\u00edas del sector. Tanto de peque\u00f1as y medianas empresas, como de las multinacionales. Diferentes estudios sobre tendencias en la Supply Chain para los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os hablan de la importancia de la segmentaci\u00f3n micro como clave de \u00e9xito.<\/i>Un segmento micro es la parte m\u00e1s b\u00e1sica de cada portfolio de producto y es la que desencadena la decisi\u00f3n de final compra, y no la propia categor\u00eda o familia de producto segmentaci\u00f3n micro se puede apoyar en\u00a0 la anal\u00edtica Big Data. Es la herramienta perfecta. Los resultados ser\u00e1n sorprendentes y eficientes\u201d.\u00a0<\/i><\/p>\n

\"Por<\/a><\/p>\n

<\/i>Asier Barredo subraya la necesaria armonizaci\u00f3n en la valoraci\u00f3n del Big Data en cada pa\u00eds europeo: \u201cLa coordinaci\u00f3n que tenemos hoy se produce gracias a las <\/i>herramientas inform\u00e1ticas. Unos potentes programas con los que los <\/i>consultores profesionales conseguimos traducir todos los datos en conclusiones beneficiosas para cada negocio\u201d<\/i>. En este sentido, el CEO de LIS Solutions ha puesto en valor el esfuerzo que ha supuesto, por ejemplo, la equiparaci\u00f3n europea de su sistema estad\u00edstico:\u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n