El Big Data y su impacto en el sector logístico

El Big Data, o también llamados macrodatos, hace referencia a los datos masivos o de gran escala que por su volumen, complejidad o velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión o procesamiento. No obstante, por su alto potencial, cada vez más organizaciones trabajan con este tipo de informaciones.

Actualmente la utilización del Big Data en las empresas es una tendencia imparable y el sector del transporte no es una excepción. Si bien es cierto que todavía se encuentra en una fase muy incipiente y muchas compañías todavía no lo están aplicando en su día a día.

En Stock Logistic hemos hablado de la automatización en el sector logístico, el fenómeno de la capilaridad o las tendencias en el transporte terrestre de contenedores…, ahora, como clave de futuro, la aparición del Big Data es un fenómeno que también tenemos presente.

¿Por qué el Big Data es tan importante?

El análisis ayuda a empresas y organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Proporciona un punto de referencia para mejorar internamente la organización, por ejemplo, trabajar en el área de la reducción de costes o la generación de nuevos productos o servicios.

El uso de los macrodatos en el transporte

Algunas de las ventajas que supone aplicar el Big Data en el día a día del sector son:

  • Ayuda a la planificación de rutas y gestión del tráfico. La analítica es la forma idónea de planificar recorridos – sorteando al máximo la congestión del tráfico – y con un control absoluto de las rutas o de los tiempos.
  • Reducción y optimización de los costes. La captura de datos sobre la flota permite, no sólo tener más control sobre la información, sino que se presente más relevante. A partir de ahí resulta más sencillo tomar decisiones.
  • Análisis de los hábitos de conducción como frenazos, excesos de velocidad, de tiempo al volante, ect. Con esta información se pueden tomar las medidas necesarias para mejorar la forma en la que se conduce y ahorrar en consumo de combustible o mantenimiento.
  • Disminución del impacto ambiental. En la actualidad, cada día más empresas intentan controlar y desarrollar estrategias orientadas disminuir su “huella ambiental”. Estas medidas serán mucho más efectivas si se desarrollan a partir de los datos extraídos por el día a día de la compañía.
  • Marketing y ventas. El big data cada vez se utiliza más para segmentación avanzada de los consumidores, automatizar la personalización de los productos, adaptar las comunicaciones al momento del ciclo de venta o captar nuevas oportunidades de venta.

Riesgos del Big Data

No obstante, a fecha de hoy, ya se han detectado algunos límites en relación a la obtención u aplicación de estos macro datos:

  • Dificultad intrínseca por la complejidad del enorme volumen de datos que que se deben lograr o tratar.
  • Mayores riesgos de fraude en un entorno donde, a veces, no se aplica la ciberseguridad.
  • Menor privacidad y problemas de tipo legal. Se puede correr el riesgo de que ciertos datos sean filtrados, llevando a consecuencias severas como el desprestigio de la marca, e incluso, consecuencias legales para la compañía.

¿Quieres comentar algo?

¿Tienes alguna pregunta sobre el artículo? ¿Te gustaría aportar información sobre el artículo? ¿O simplemente te gustaría darnos tu opinión? ¡Por favor, siéntete libre de decir lo que piensas!

Recuerda ser respetuoso con el resto de participantes siempre. Tu dirección email no será publicada.

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.