Cómo puede ayudarte el Big Data a mejorar la productividad de tu negocio –

Gracias al gran volumen de información que genera y a su carácter transversal en la actividad económica, la Logística Es uno de los sectores con una aplicación más clara e inmediata de lo que conocemos como Grandes datos. Este concepto define un volumen masivo de datos que, por su tamaño y complejidad, no pueden gestionarse mediante herramientas convencionales y requiere tecnologías avanzadas que sean capaces de interpretar tanto datos “estructurados” como “no estructurados” (textos de correo electrónico, búsquedas online). Internet, dispositivos GPS, comentarios en redes sociales, imágenes, vídeos, etc.).

“La interpretación de datos masivos nos permite realizar análisis más exhaustivos y precisos de la actividad de una empresa, consiguiendo que no tengamos que depender únicamente de la experiencia y la intuición a la hora de tomar decisiones. En gran medida, nos permiten anticiparnos a lo que puede ocurrir en el futuro, prevenir incidencias, ofrecer un mejor servicio y, en definitiva, optimizar la productividad.“, Explicar David NiñolesDirector de datos de GLS Iberia.

Eficiencia logística

La logística es uno de los ámbitos en los que más se ha extendido la inversión en Big Data.ya que permite interpretar y gestionar de forma más eficiente uno de los procesos más complejos de la cadena de valor y en el que intervienen más factores, internos y externos.

Un buen ejemplo es el caso de GLS Españauna empresa líder en paquetería y mensajería, que cuenta con cadena de suministro totalmente digitalizada. De esta manera, cada uno de los procesos y protagonistas de esta cadena se convierte en fuente

datos automáticos: sistema registro de entrega, recogida y devolución de paquetes; la avanzada tecnología de análisis y clasificación utilizada en centros; vehículos de reparto; o el uso diario de las apps desarrolladas específicamente por GLS España para sus usuarios (Mi GLS) o su equipo de entrega (Aplicación de entrega).

A nivel general, la recopilación e interpretación de la información recogida por todas estas fuentes permite a GLS España aplicar medidas de mejora continua en la cadenaya sea identificando incidentes recurrentes o análisis de patrones de comportamiento de sus usuarios. Por ejemplo, la aplicación Mi GLS permite a los destinatarios de un paquete modificar las preferencias de entrega en tiempo real, información de gran valor para optimizar las rutas de transporte y contribuir al reducción de emisiones. Además, con la Utilizando los datos se puede hacer una predicción y se puede informar al destinatario de un tiempo estimado de entrega de su paquete en función del historial de entregas de dicha ruta.

Mejorando la experiencia del cliente

Otra fuente de datos clave para GLS España es la Métrica Net Promoter Score (NPS)que permite conocer el grado de satisfacción del usuario después…