La data science, también conocida como ciencia de datos en español, es una disciplina que se encarga de recolectar información digital de todas las interacciones que existen en el internet, las redes sociales y los aparatos electrónicos conectados entre sí. Aplicado a la industria del envío y entrega de productos ¿Qué es la data science en la logística? Te lo contamos todo en este blog.
¿Qué hace la data science en la logística?
La cadena de suministro (almacenamiento, empaquetado y envío) de las empresas, requiere de planificación constante en la que intervienen varios actores: el vendedor o distribuidor, los transportistas y las plataformas en las que se almacena la información del flujo logístico. Aquí, la data science se ayuda de la estadística y la informática para sumar alternativas basadas en datos reales y actuales a tu método de despacho de envíos.
En resumen, la data science en la logística recolecta variedad de datos provenientes de tus clientes y las transportadoras que utilizas, tales como la información de las guías de envío que generas, el servicio al cliente que manejas, los sistemas de gestión de almacenes, datos de seguimiento de vehículos, datos de geolocalización y el trayecto de las paqueterías. Todo esto es información de valor que contribuye a desarrollar un conocimiento profundo de tus envíos, de este modo puedes tomar decisiones más acertadas para tu negocio y tus clientes.
Por lo tanto, la data science se convierte en una herramienta crucial para realizar envíos optimizados, con rutas de entrega más eficientes y en consecuencia precios reducidos, selección de paqueterías con prácticas ideales para cierto tipo de productos y predicción precisa de la oferta y demanda de envíos al momento.
¿Qué logra la data science en la logística?
Como resultado, la data science facilita la distribución de productos, tanto para quien envía como para quien recibe. Aquí te dejamos lo que consigues con la data science si la implementas en tu logística:
- Mejor gestión de rutas (más rápidas, utilizando calles despejadas y seguras)
- Reportes de valor sobre el comportamiento de tus envíos
- Soluciones analíticas y productivas
- Identificación y análisis de riesgos
- Áreas de oportunidad y medidas preventivas
- Mayor comprensión de la operación de la cadena de suministros
- Seguimiento detallado del recorrido de las mercancías
- Supervisión de los tiempos de entrega y la demanda de envíos
¿Cómo aplicar data science en tu logística?
Existen varias opciones para incorporar data science en tu operación y dos formas de hacerlo: la primera es “difícil” porque implica tener un experto o convertirte en uno, la segunda es “fácil” porque sólo necesitas usar una plataforma que haga todo el trabajo tecnológico por ti.
El camino difícil
Primero, hay que recordar que hay caminos más complicados, pero no por eso imposibles. En este caso, la dificultad se encuentra en emplear correctamente las herramientas de data science existentes. A continuación, te presentamos las más relevantes:
- Azure: tecnología de Microsoft que cuenta con diferentes productos como Azure Synapse, Azure Databricks o Azure DataLake para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
- DeltaLake: sistema de código abierto para almacenar grandes cantidades de datos y metadatos.
- Power BI: servicios de software con herramientas y aplicaciones para la identificación de KPIs, insights, análisis y visualización de datos empresariales.
- Tableau: plataforma de data analysis y presentaciones interactivas de datos en múltiples formatos.
- Excel: uno de los programas de Office 365 de Microsoft más utilizados, en el que puedes realizar cálculos, fórmulas y crear gráficas de datos sin problemas.
El camino fácil
Si te quieres ahorrar el costo de las plataformas mencionadas, la mano de obra extra o los cursos de capacitación, puedes usar Envíoclick, una plataforma de gestión de envíos basada en Data Science e Inteligencia Artificial.
Lo único que necesitas hacer es lo siguiente:
- Crea una cuenta
- Cotiza y genera tus guías de envío en la plataforma
- Disfruta de las herramientas y automatizaciones disponibles
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