LOS DATOS PUEDEN TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA... PARA BIEN O PARA MAL
LOS DATOS PUEDEN TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA... PARA BIEN O PARA MAL EN EL ECOSISTEMA LOGÍSTICO ACTUAL, LA CAPACIDAD DE MANEJAR DATOS CONFIABLES Y OPORTUNOS ES ESENCIAL.
PERO ¿ QUÉ PASA SI LA INFORMACIÓN ESTÁ INCOMPLETA, MAL ORGANIZADA O DESACTUALIZADA? ¿ CUÁNTO CUESTA UNA PREDICCIÓN BASADA EN DATOS “CONTAMINADOS”? ¿ QUÉ DEBEMOS TENER EN CUENTA PARA CONVERTIR LA INFORMACIÓN EN VALOR REAL? 1 nteligencia Artificial, Big Data, analítica pre/ pre/ dictiva... La información es uno de los in/ in/ sumos más críticos de la logística actual; de / eso no hay duda. Desde la planificación de ¡ rutas hasta la gestión de inventarios, cada decisión relevante depende, en gran medida, de tecnologías y sistemas que procesan y analizan grandes volúmenes de información en tiempo real. Pero obtener resultados que se traduzcan efectivamente efectivamente en mayor rentabilidad o reducción de costos no es tan fácil. Y mucho menos automático.
“Hoy en día, tenemos acceso a una cantidad gigantesca gigantesca de información, pero si los datos no son de buena calidad, no están limpios, estructurados y bien etiquetados, terminan siendo poco útiles o incluso dañinos”, sostiene Rodrigo Serrano, vicepresidente vicepresidente corporativo de Innovación y Desarrollo de Wisetrack Corp. Este problema se vuelve crítico cuando se pretende aplicar a modelos predictivos o inteligencia artificial. artificial. “Si entrenas un modelo con datos sesgados o insuficientes, lo más probable es que las predicciones predicciones sean equivocadas o incompletas. Un ejemplo muy básico, pero ilustrativo: predecir rutas de enLogistec_ed147. indd. LOS DATOS PUEDEN TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA... PARA BIEN O PARA MAL trega analizando solo los meses de verano, verano, sin considerar la estacionalidad. Para tener proyecciones más realistas, necesito datos anuales, incluso de varios años, ”, precisa. Por ello, hacer una adecuada “curatoria” y gestión de datos es fundamental. Esto incluye limpiar información, homologar unidades de medida, integrar variables externas externas como condiciones climáticas, tipo de carga, el tamaño y tipo del vehículo, entre otras variables, además de etiquetar correctamente cada registro. “Sin eso, los modelos analíticos simplemente no sirven”, sirven”, sostiene Rodrigo Serrano. DATOS BAJO LA LUPA Daniel Ravelo, gerente de Tecnología de Rocktruck, tiene una visión similar.
“La tecnología ayuda a obtener un proceso automatizado, optimizado o que se ejecute ejecute de manera centralizada, pero el verdadero verdadero diferenciador es cómo se usa de forma forma eficiente la información: quien mejor sepa leerla, procesarla y analizarla tiene mayores probabilidades de posicionarse en este rubro como una empresa vanguardista vanguardista y en la que los clientes confíen”. de Innovación y Desarrollo 1 de Wisetrack Corp. Para el ejecutivo de esta startup chilena de logística, la calidad de los datos es tan importante que puede marcar la diferencia diferencia entre una gestión exitosa y otra que no lo es. “Por ejemplo, direcciones que no están normalizadas pueden provocar un incumplimiento de la entrega. Para minimizar este problema es muy importante importante cómo se visualizan y se alertan aquellos registros que no son de calidad, como por ejemplo el nombre del cliente, su dirección, la comuna, etc. ”, explica. La disponibilidad de la información es otro factor crítico: “si no está visible cuando alguien la necesita, se puede generar rechazo rechazo o frustración en el cliente final.
Teniendo en cuenta, además, que la integración integración entre sistemas es fundamental para el seguimiento y transparencia de los pedidos, en Rocktruck están trabajando en un sistema que centraliza todos los datos que manejan en un almacén unificado, unificado, con el objetivo de aportar información información valiosa para la toma de decisiones de manera transversal. “La tecnología digital tiene una columna vertebral que es precisamente esta integración integración entre plataformas, tanto de sistemas sistemas internos, como externos e incluso con los clientes. Para lograrlo, usamos APIs, un mecanismo que permite intercambiar datos datos en tiempo real y mantener sincronizados sincronizados los sistemas”, explica Ravelo.
Asimismo, sostiene que “procesar datos y transformarlos en información genera valor valor cuando realmente permite resultados concretos, como optimizar rutas, proyectar proyectar demanda, ahorrar bencina, reducir la huella de carbono o mejorar la experiencia experiencia del cliente.
Por eso es clave contar con herramientas avanzadas de gestión y análisis análisis de datos, como el proceso ETL”. El proceso ETL (Extracción, Transformación Transformación y Carga de datos) es un método que permite extraer datos desde distintas fuentes, ordenarlos y limpiarlos para luego luego cargarlos en una plataforma unificada donde pueden ser analizados. Luego, la información dispersa y sin estructura se transforma en datos útiles para tomar decisiones, decisiones, proyectar escenarios o automatizar automatizar procesos. La inteligencia aplicada a los datos tiene tiene diversas utilidades, por ejemplo, para comparar desempeños con otras empresas empresas y dentro de la misma organización. “En Wisetrack generamos rankings entre operadores (resguardando la confidencialidad confidencialidad de la información) donde pueden visualizar en que ámbitos están sobre el promedio o en qué otros están bajo el percentil. Esta información se convierte en retroalimentación concreta para mejorar mejorar operaciones. Lo mismo hacia el interior de la empresa.
También podemos crear ranking de conductores, para ver quiénes manejan de manera más eficiente, si hay desviaciones de rutas y otros datos útiles para. mejorar la eficiencia del combustible o anticipar mantenimientos”, precisa Rodrigo Rodrigo Serrano. Contar con equipos humanos capaces de interpretar y trabajar con datos es otro factor clave. En otras palabras, no basta con sistemas o softwares: se requiere una cultura de análisis, un criterio para decidir qué información usar, y cómo traducirla en acciones concretas. “La estrategia es más importante que la tecnología. Cada vez hay más opciones, más herramientas, pero el valor está en saber elegir bien, según según mis necesidades y recursos”, apunta Rodrigo de Wisetrack.
CUANDO EL DATO FALLA Aunque el acceso a herramientas tecnológicas tecnológicas y sistemas avanzados es cada vez más común en el ecosistema logístico, muchas organizaciones todavía cometen errores que afectan la calidad de sus datos y, por ende, la toma de decisiones. Estos problemas, que suelen pasar desapercibidos desapercibidos en el día a día operativo, pueden tener tener un impacto profundo en la eficiencia y competitividad de una empresa. Uno de los errores más frecuentes es seguir trabajando con planillas Excel no integradas o con bases de datos desconectadas desconectadas entre áreas. A pesar de contar con plataformas como TMS o WMS, es habitual que distintas unidades operen con sus propios registros, lo que genera duplicidades, inconsistencias y una falta de visión unificada. Esta fragmentación Daniel Ravelo Gerente de Tecnología en Rocktruck. LOS DATOS PUEDEN TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA... PARA BIEN O PARA MAL no solo complica el análisis, sino que también también ralentiza los procesos críticos, desde la planificación de rutas hasta el control de inventarios. A esto se suma la falta de estandarización en el ingreso de información. Cuando no existen protocolos claros sobre cómo registrar registrar una dirección, un nombre de cliente cliente o una unidad de medida, el sistema termina acumulando versiones múltiples de un mismo dato. Como resultado, las herramientas de análisis pierden precisión, y una simple consulta puede arrojar resultados resultados erróneos o contradictorios. Otro problema recurrente es la utilización de datos desactualizados o sin validar. Alimentar Alimentar modelos predictivos o reportes de gestión con información antigua o incompleta incompleta puede llevar a errores estratégicos importantes, como sobredimensionar la flota, calcular mal los niveles de stock o diseñar rutas poco eficientes. La confiabilidad confiabilidad de los datos es tan importante como su volumen, y muchas veces esa dimensión dimensión se descuida. La calidad de los datos no es solo una tarea tarea técnica: requiere gobernanza, cultura organizacional y liderazgo.
EL FACTOR CULTURAL Aunque las tecnologías avanzadas y los sistemas inteligentes son cruciales para la gestión de datos, la verdadera transformación transformación ocurre cuando se establece una cultura organizacional orientada a la calidad calidad y al uso estratégico de la información. En este contexto, la capacitación continua y el liderazgo en todos los niveles son elementos clave que no se pueden dejar pasar.
Las empresas que han logrado aprovechar el potencial de los datos no solo tienen herramientas tecnológicas de vanguardia, sino que han creado una cultura en la que todos los colaboradores, desde los operadores operadores hasta los directivos, comprenden la importancia de los datos y su impacto en la toma de decisiones. Esta cultura de evitando que la información errónea se acumule y afecte las decisiones operacionales operacionales y estratégicas. El liderazgo efectivo es otro componente esencial para el éxito de la gestión de datos datos en la logística.
Los líderes deben promover promover la importancia de los datos y proporcionar proporcionar el contexto necesario para que cada área de la empresa se alinee con los objetivos organizacionales en términos de calidad y uso de la información. Además, deben garantizar que haya responsables específicos para la gobernanza de los datos, datos, asegurando la calidad y la coherencia a lo largo de toda la cadena de suministro. La colaboración entre departamentos es también esencial para una correcta integración integración de los sistemas. La gestión de datos debe ser una responsabilidad compartida, compartida, no solo de los equipos tecnológicos, tecnológicos, sino también de ventas, operaciones, y atención al cliente. Este enfoque transversal transversal crea una visión unificada y permite que los datos sean útiles para todos los procesos de la empresa. También es común que los sistemas disponibles disponibles estén subutilizados. Muchas compañías invierten en soluciones tecnológicas tecnológicas robustas, pero no capacitan adeCcuadamente adeCcuadamente a sus equipos o no promue62 ven una cultura de análisis que incentive el uso de estas herramientas. Así, tareas que podrían estar automatizadas o centralizadas centralizadas se siguen haciendo de forma manual, con el consiguiente riesgo de error y pérdida pérdida de eficiencia. Finalmente, uno de los grandes vacíos es la falta de responsables claros para la calidad calidad del dato.
Cuando no hay equipos o personas asignadas específicamente a velar velar por la integridad y confiabilidad de la información, se dificulta establecer procesos procesos de mejora continua, detectar errores sistemáticos o construir indicadores que ayuden a gestionar este activo crítico. datos no solo se trata de adquirir nuevas tecnologías, sino de desarrollar una mentalidad mentalidad colectiva que valore la información como un activo estratégico. Frente a esta realidad, invertir en la capacitación capacitación de los equipos es indispensable. No basta con instalar sistemas avanzados; los colaboradores deben comprender cómo interactuar con ellos de manera eficiente. Esto implica ofrecer formación en nuevas herramientas de análisis, procesos ETL, gestión de la calidad del dato, así como en el uso de plataformas específicas como los TMS y WMS. La capacitación también debe enfocarse en la gestión proactiva de los datos.
Es fundamental enseñar a los empleados a identificar datos erróneos o incompletos, y a actuar rápidamente para corregirlos, Una cultura empresarial orientada al análisis análisis de datos promueve un enfoque más estratégico de la toma de decisiones. No se trata solo de tener la información correcta, correcta, sino de saber cómo interpretarla y utilizarla para desarrollar estrategias a largo plazo. En definitiva, los datos tienen el poder de transformar la logística, pero ese poder depende directamente de su calidad, disponibilidad, disponibilidad, estructura y del criterio con que se gestionan. La tecnología ofrece herramientas cada vez más potentes, pero sin una estrategia clara, equipos capacitados capacitados y una cultura orientada al análisis, esa información puede terminar siendo un riesgo en lugar de una ventaja. Convertir los datos en valor requiere más que sistemas: exige visión, disciplina y una toma de decisiones basada en evidencia confiable. Solo así es posible avanzar hacia hacia una logística verdaderamente inteligente, inteligente, eficiente y competitiva. LOS DATOS TIENEN EL PODER DE TRANSFORMAR LA LOGÍSTICA, PERO ESE PODER DEPENDE DIRECTAMENTE DE SU CALIDAD, DISPONIBILIDAD, ESTRUCTURA Y DEL CRITERIO CON QUE SE GESTIONAN..