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En el sector de la logística, el Business Intelligence está transformando radicalmente la forma de gestionar la cadena de suministro. De hecho, la analítica de datos logísticos está permitiendo optimizar costes, mejorar la eficiencia operativa y aumentar la satisfacción de los clientes a través de decisiones basadas en información concreta y medible.
En esta guía, exploraremos cómo implementar eficazmente el análisis de envíos en su empresa, cuáles son los beneficios tangibles y cómo medir concretamente los resultados obtenidos. También le mostraremos cómo las grandes empresas están utilizando estas herramientas para maximizar la productividad y reducir los costes operativos.
Fundamentos de la inteligencia de negocios en logística
En primer lugar, cuando hablamos de análisis de datos en el transporte, nos estamos refiriendo a un conjunto de herramientas y técnicas que nos permiten transformar datos en bruto en información práctica.
En concreto, estos sistemas nos permiten monitorizar la ocupación de los almacenes, optimizar las rutas y garantizar una gestión de pedidos más precisa.
Los beneficios medibles para las empresas son significativos. A través de la implantación de soluciones de Business Intelligence, es posible:
- Centralizar y estandarizar los datos disponibles en la empresa
- Reducir los costes de almacenamiento y racionalizar el espacio
- Desarrollar escenarios predictivos para las empresas.
- Desarrollar escenarios predictivos basados en el histórico de ventas
- Mejorar la calidad y seguridad de las entregas
- Optimizar los flujos del almacén
Tipos de análisis a implementar
- Análisis descriptivo: Este tipo de análisis es fundamental para obtener una imagen clara y detallada del estado actual de un departamento o proceso específico. Utiliza datos históricos para ofrecer una representación visual y cuantitativa de las actividades actuales, lo que permite entender "qué ha pasado". Es ideal para la supervisión del rendimiento en tiempo real y el establecimiento de líneas de base para la comparación.
- Análisis de diagnóstico: Sigue al análisis descriptivo y se centra en interpretar los datos para identificar las causas de los problemas surgidos. Este enfoque es crucial para comprender las razones que subyacen a determinados resultados, ya sean positivos o negativos, y aislar los factores que influyen en los resultados. El objetivo es identificar soluciones eficaces y estrategias de intervención para abordar los puntos problemáticos.
- Análisis Predictivo: Mediante el uso de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático, el análisis predictivo examina datos existentes para predecir eventos o comportamientos futuros. Este tipo de análisis es particularmente útil para anticiparse a los problemas, optimizar la toma de decisiones y mejorar la planificación estratégica mediante la identificación de posibles escenarios y su probabilidad de ocurrencia.
- Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo va más allá de la predicción, ofreciendo recomendaciones sobre cómo actuar ante las predicciones realizadas. Utiliza los resultados del análisis predictivo para formular planes de acción que permitan a las empresas prevenir o mitigar riesgos futuros. Este análisis sirve de apoyo a la toma de decisiones estratégicas y operativas, guiando a las organizaciones en la gestión proactiva de los retos a medio y largo plazo.
Estos tipos de análisis, si se implementan correctamente, pueden transformar la forma en que una empresa entiende y reacciona ante su entorno operativo, lo que conduce a una gestión más informada y estratégica de los recursos.
Implantación práctica del análisis de datos de envíos
La construcción de un sistema de recogida y análisis de datos puede variar en función de la complejidad de cada situación concreta. Hay aplicaciones que, una vez integradas en el propio stack tecnológico, actúan de forma autónoma proporcionando tablas e informes detallados. En otros casos, se requiere un proceso más estructurado, como el siguiente.
Paso 1: Recopilación de datos y definición de métricas
Con el fin de implementar un sistema eficaz de análisis de envíos, tenemos que empezar desde cero.
La Business Intelligence en logística requiere en primer lugar la recopilación estructurada de datos de diversas fuentes, tales como rastreadores GPS, sensores y etiquetas RFID. Esto nos permite obtener una visión completa de nuestras operaciones logísticas.
En la configuración inicial, es fundamental establecer un sistema de informes claro y conciso. Mediante el uso de las herramientas de BI adecuadas, podemos supervisar y optimizar las operaciones en tiempo real, identificando claramente las oportunidades de mejora.
En cuanto a los KPIs a monitorizar, estos pueden cambiar en función de las necesidades de cada empresa en particular. Entre las muchas métricas tenemos por ejemplo:
- Tiempo de entrega: el tiempo que se tarda en entregar un producto al cliente .
- Coste de transporte por unidad: el coste total de transporte dividido por las unidades enviadas
- Tasa de entregas a tiempo: porcentaje de entregas a tiempo
Paso 2: Establecimiento de un centro de operaciones para el análisis
Para garantizar que los datos recopilados no sólo están presentes, sino que se utilizan activamente para la mejora del negocio, es crucial hacerlos accesibles y comprensibles para todos los niveles de la organización.
La creación de un equipo especializado en análisis estadístico es el primer paso hacia la democratización del acceso a los datos. Este equipo se encargará de procesar e interpretar la información para que incluso quienes no tengan conocimientos específicos en análisis de datos o estadística puedan comprenderla y utilizarla de forma eficaz.
Esta accesibilidad abre la oportunidad a todos los miembros de la empresa de contribuir al crecimiento y la mejora continua. Por ejemplo, al implantar el análisis predictivo, se pueden utilizar modelos para anticipar la demanda y optimizar el inventario y las rutas de envío. La analítica avanzada puede predecir y mitigar de forma proactiva los posibles retrasos causados por condiciones meteorológicas adversas, problemas de tráfico o averías mecánicas, evitando así impactos negativos en el servicio.
Además, la integración del sistema de Business Intelligence (BI) con otras plataformas empresariales, como CRM, ERP y soluciones IoT, es esencial para garantizar una visión holística e integrada de las operaciones. Esta integración mejora la precisión de las decisiones estratégicas, lo que permite una gestión más eficaz de los recursos y una respuesta más rápida a las necesidades del mercado.
Democratización de la gestión de la información.
Democratizar el acceso a los datos a través de un equipo especializado, aprovechar la analítica predictiva e integrar los sistemas de TI son pasos clave para transformar los datos en herramientas valiosas para toda la empresa, promoviendo un entorno de trabajo inclusivo e informado en el que cada contribución se dirija hacia el objetivo común del crecimiento empresarial.
Herramientas para el análisis de datos de envíos: 8 ejemplos
Tableau
Tableau es una potente herramienta de visualización de datos que permite a las empresas transformar grandes cantidades de información en gráficos intuitivos y cuadros de mando interactivos. Específicamente para el análisis de envíos, Tableau puede ayudar a rastrear métricas como tiempos de entrega, costos de envío y tasas de entrega a tiempo. Los usuarios pueden explorar fácilmente los datos para identificar tendencias, patrones y anomalías, mejorando así las decisiones operativas y estratégicas.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es una herramienta de análisis empresarial que facilita la creación de informes detallados y cuadros de mando personalizables. Ofrece capacidades de desglose que son particularmente útiles para el análisis logístico, permitiendo a los usuarios desglosar conjuntos de datos para descubrir detalles cruciales sobre las operaciones de envío. Power BI integra fácilmente datos de múltiples fuentes, lo que mejora la eficacia de las previsiones y las decisiones logísticas.
Qlik Sense
Qlik Sense es una plataforma de análisis de datos que cuenta con una interfaz intuitiva y la capacidad de integrar datos de múltiples fuentes. En el caso del transporte , Qlik Sense puede utilizarse para analizar eficazmente los flujos de trabajo, optimizar las rutas y predecir las necesidades futuras de capacidad, lo que ayuda a reducir costes y mejorar la eficiencia.
Google Analytics
Google Analytics, aunque es principalmente una herramienta de análisis web, puede utilizarse eficazmente para rastrear y analizar los comportamientos de los usuarios relacionados con los pedidos y las entregas en línea. A través de la configuración de eventos y objetivos específicos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el rendimiento de sus operaciones de comercio electrónico y logística.
SAS Analytics
SAS Analytics ofrece soluciones analíticas avanzadas que también pueden aplicarse al sector del transporte. Mediante el uso de modelos estadísticos y analíticos, SAS ayuda a las empresas a prever la demanda de transporte , optimizar rutas y gestionar riesgos e incertidumbres, mejorando la planificación y la eficiencia operativa.
SAS Analytics ofrece soluciones analíticas avanzadas que también pueden aplicarse al sector del transporte.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics es una herramienta de BI que permite realizar informes avanzados y análisis predictivos. Para el sector del transporte, Cognos puede facilitar la gestión del rendimiento logístico proporcionando un análisis detallado del coste, el tiempo de entrega y la satisfacción del cliente, apoyando la toma de decisiones más informadas y oportunas.
Splunk
Splunk es un software que permite recopilar y analizar grandes cantidades de datos generados por máquinas, incluidos los datos logísticos. Se puede utilizar para supervisar las condiciones de envío en tiempo real, analizar los registros de envío y predecir posibles problemas antes de que afecten a las operaciones, proporcionando así una visión integral y proactiva de la gestión de los envíos.
Bonus: ShippyPro Optimizer
Un nuevo producto de ShippyPro es Optimizer, una herramienta de Shipping Intelligence para realizar un seguimiento de los principales KPIs de envíos. Todos los datos disponibles se pueden filtrar por País y Mensajería para que obtenga una instantánea clara de los costes de envío en cualquier parte del mundo.
Optimizer está disponible para todos los usuarios profesionales de ShippyPro y puedes ampliar los informes disponibles con complementos personalizados.
Conclusión: inteligencia empresarial y análisis de envíos
El análisis de datos en la logística moderna es una necesidad estratégica, ya no es una opción.
Ejemplos reales demuestran cómo el análisis de envíos consigue resultados tangibles: reducción de costes operativos, optimización de rutas, mejora de la gestión de almacenes y aumento de la satisfacción del cliente. Estos beneficios se traducen directamente en ventajas competitivas que pueden medirse a través de KPI específicos.
La clave del éxito radica en la adopción de las herramientas adecuadas y en la implantación de procesos estructurados.
Así pues, a medida que el sector logístico continúa su evolución digital, las empresas que saquen el máximo partido de la analítica de datos se posicionarán como líderes del mercado. Lo importante es empezar ya, partiendo de objetivos claros y medibles, para ir construyendo poco a poco un sistema de gestión basado en datos que garantice resultados concretos y duraderos.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos logísticos
¿Cuáles son los principales beneficios del análisis de datos en el transporte ?
El análisis de datos en el transporte le permite optimizar los costes, mejorar la eficiencia operativa, reducir los residuos y aumentar la satisfacción del cliente mediante decisiones basadas en información objetiva y medible.
¿Cómo implantar un sistema eficaz de análisis de envíos?
Un sistema eficaz de análisis de envíos requiere la recopilación estructurada de datos de múltiples fuentes, el uso de herramientas de BI adecuadas, la supervisión de métricas clave como el tiempo de entrega y el coste de transporte por unidad, y la implementación de las mejores prácticas operativas como el análisis predictivo.
¿Cuáles son los KPI clave a seguir en el análisis de datos logísticos?
Los KPI más significativos incluyen la eficiencia de picking y almacenamiento, la gestión de inventarios, los plazos de entrega, la precisión de los pedidos cumplimentados y los costes operativos por unidad. Estos indicadores son esenciales para medir el éxito de las operaciones logísticas.
¿Cómo se pueden optimizar los costes mediante el análisis de envíos?
La optimización de costes se consigue a través del análisis detallado de los costes de transporte, la optimización de rutas mediante software avanzado y la reducción del desperdicio operativo a través del análisis predictivo y la automatización de procesos como la creación de etiquetas y la selección de mensajería.
¿Cuál es la diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics en logística?
Business Intelligence se centra en el análisis descriptivo, proporcionando una visión de los datos históricos y actuales, mientras que Business Analytics se centra en el análisis predictivo, utilizando técnicas como la minería de datos y el aprendizaje automático para predecir las tendencias futuras y optimizar las operaciones logísticas.
