Más allá del silo de datos: La gestión logística da un salto revolucionario.

Para comprender plenamente los desafíos de los datos en la logística, es crucial explorar los diversos tipos de datos y su repercusión en las operaciones. Encontramos tres categorías clave de datos: el "dark data", los no estructurados y los estructurados.

• ¿Qué significa el término "dark data"? Se refiere a la vasta cantidad de datos no utilizados o no analizados que las organizaciones poseen y que carecen de documentación o digitalización.

Este tipo de datos generalmente se genera en las operaciones de una organización logística a través de diversas fuentes, como pueden ser las interacciones con los clientes, las actividades diarias, los datos de sensores y los registros de transacciones. No obstante, al no ser documentados, podrían únicamente existir en la memoria de alguien y resultar inutilizables. Representan una oportunidad desaprovechada para las empresas logísticas, que podrían descubrir información valiosa y tomar decisiones fundamentadas.

• ¿Qué son los datos no estructurados? El termino datos no estructurados se refiere a la información que no se ajusta a un modelo o formato de datos específico, como pueden ser los documentos de texto, correos electrónicos e imágenes.

Las operaciones logísticas generan una gran cantidad de datos no estructurados, que incluyen notas relacionadas con los envíos escritas a mano, comentarios de clientes provenientes de diversos canales y otros fragmentos de información. Analizar y extraer conclusiones significativas de estos datos no estructurados mediante métodos convencionales presenta desafíos, lo que dificulta a las organizaciones obtener percepciones valiosas.

• ¿Qué son los datos estructurados? El termino datos no estructurados se refiere a la información organizada que puede almacenarse, buscarse y analizarse fácilmente, incluyendo los datos en bases de datos, hojas de cálculo y modelos de datos bien definidos.

Los datos estructurados residen en bases de datos y hojas de cálculo, presentando un potencial significativo. Desde registros transaccionales y manifiestos de envío hasta detalles de pedidos de clientes, las organizaciones logísticas pueden emplear esta información para optimizar sus operaciones. No obstante, sin capacidades avanzadas de análisis, la toma de decisiones permanece por debajo de su máximo potencial, dificultando la capacidad para prever patrones de demanda, optimizar rutas y gestionar proactivamente el inventario.

Al hacer uso de tecnologías avanzadas, las organizaciones dedicadas a la logística pueden poner en práctica estos tres tipos de datos de manera efectiva. Vamos a explorar cómo:

Para desvelar el potencial oculto en los "dark data", las organizaciones pueden integrar momentos clave en diversas etapas de sus operaciones, fortaleciendo sus modelos de inteligencia artificial con cada interacción y oportunidad de aprendizaje. Con marcos sólidos de gobernanza de datos y estrategias detalladas de integración de datos, es posible revelar datos oscuros sin causar interrupciones en las operaciones diarias. Como resultado, se pueden descubrir percepciones antes difíciles de alcanzar, permitiendo la optimización de procesos y el mejoramiento de la eficiencia.

Para superar los desafíos que plantean los datos no estructurados, la solución está en la inteligencia artificial. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por computadora, se podrá automatizar la extracción y organización de opiniones de los clientes, notas relacionadas con los envíos y otras fuentes de datos no estructurados. Este enfoque te permite obtener conocimientos valiosos, identificar patrones y abordar las inquietudes de los clientes de manera precisa.

Las empresas logísticas pueden automatizar la extracción y organización de datos mediante el uso de modelos de inteligencia artificial, lo que facilita la toma de decisiones. Por ejemplo, los modelos de inteligencia artificial pueden analizar los comentarios de los clientes para identificar patrones y sentimientos, contribuyendo a mejorar los servicios y abordar problemas de manera más efectiva.

En el caso de datos estructurados, el uso de analíticas avanzadas puede proporcionar perspectivas más profundas y ofrecer recomendaciones. Al emplear técnicas avanzadas de análisis (como puede ser el modelado predictivo, los algoritmos de aprendizaje automático o los algoritmos de optimización) en datos estructurados, las empresas de logística pueden obtener ideas prácticas para mejorar operaciones.

Estas organizaciones pueden anticipar cambios en la demanda, optimizar horarios de vuelo y simplificar la gestión de inventarios mediante estos métodos. El resultado es una mejora en la eficiencia operativa, ahorro de costos y una ventaja competitiva en la industria.