Cómo poner la ciencia de los datos al servicio de su cadena de suministro

Por: Matt Harding, Vicepresidente Senior de Ciencia de Datos, Transplace

Impulsar el crecimiento operativo y aumentar la eficacia de la cadena de suministro en el cambiante mundo empresarial actual es una prioridad absoluta para muchas empresas. Para crecer en un mercado en rápida evolución, las organizaciones deben poseer la capacidad de utilizar algoritmos avanzados y análisis de datos para generar la siguiente ola de valor en la cadena de suministro.

Con la abundancia de datos disponibles y las tecnologías avanzadas ahora accesibles para ayudar a aprovecharlos, las organizaciones deben establecer estrategias efectivas para curar los datos, producir y validar modelos y, en última instancia, obtener información procesable para gestionar mejor su negocio.

Pero, ¿cómo sabe una empresa si está sacando el máximo partido a sus datos? A continuación se presentan algunas de las formas en que la ciencia de los datos está afectando a las operaciones de la cadena de suministro y cómo una organización debería aprovechar la información para crear un mayor valor empresarial estratégico.

La ciencia de los datos es simplemente un proceso; el valor empresarial es el objetivo

Cuando se trata de «big data», puede ser fácil para una organización centrarse en la creación de contenidos con un propósito limitado, por lo que es muy importante determinar primero los puntos ciegos y las lagunas. Además, es importante entender qué mejoras específicas se pueden hacer para mejorar su negocio, y cómo los datos pueden ayudarle a conseguirlo. Al iniciar cualquier viaje de ciencia de datos, una organización debe tener un objetivo empresarial final en mente y entender qué recursos tiene a su disposición para realizar mejoras y, en última instancia, impulsar el crecimiento operativo.

La «jerarquía» del valor de la ciencia de los datos

Las buenas jerarquías definen los niveles fundacionales que deben cumplirse antes de que una organización pueda alcanzar un nivel de valor superior. La jerarquía -desde el nivel más bajo hasta el más alto- del valor de la ciencia de datos incluye:

• Fuentes de información establecidas y de confianza: Todas las organizaciones crean enormes cantidades de datos. Sin embargo, esto es sólo el punto de partida. Los datos tienen que ser curados antes de que puedan ser aceptados como una aportación para la toma de decisiones.
• Seguimiento y comunicación de la información: En su función más básica, la ciencia de los datos debe ser capaz de descifrar las tendencias dentro de una organización, así como los patrones que rodean los factores externos de la industria. Esta información puede ayudar a identificar formas de mejorar un negocio tanto a corto como a largo plazo.
• Soluciones y acciones correctivas: La ciencia de los datos debe utilizarse para identificar las llamadas a la acción específicas vinculadas a los procesos nuevos y existentes. Por ejemplo, ¿su organización entiende cómo su ecuación de servicios y costes con los proveedores está logrando valor a medida que la oferta y la demanda cambian en el mercado?
• Identificar señales de alerta temprana: Los modelos de ciencia de datos desempeñarán un papel importante a la hora de adelantarse a posibles interrupciones u obstáculos antes de que se produzcan; por ejemplo, la capacidad de enlazar movimientos continuos o percibir posibles interrupciones del servicio. La capacidad de reaccionar ante cualquier problema antes de que se produzca puede ayudar a su empresa a ahorrar tiempo y recursos.
• Integrar la automatización y la toma de decisiones: En su función más elevada, la ciencia de los datos debe ayudar a formar sistemas a escala para facilitar las decisiones e integrar la información dentro de los sistemas y entre ellos. De este modo, estos sistemas de datos pueden proporcionar continuamente nuevas oportunidades para que una organización aprenda y se adapte.

¡Cuidado! No hay que tener una fe ciega en la IA y el aprendizaje automático

Al implementar tecnologías avanzadas como la IA y el aprendizaje automático en un proceso de ciencia de datos, es importante reconocer tanto el valor como las posibles complicaciones. Las organizaciones siempre deben:

• Conocer la precisión de los modelos. El 999% frente al 90% tiene enormes consecuencias a escala.
• Comprender las implicaciones y los costes del fracaso del modelo. Lo contrario de la precisión es también la frecuencia de los fallos -y los fallos tienen una penalización-, así que hay que tenerlo en cuenta.
• Reconocer los beneficios y las limitaciones de la ciencia de los datos. El hecho de que el modelo esté etiquetado como «avanzado» no siempre significa que sea bueno. Las pruebas de concepto y el desarrollo ágil son fundamentales para obtener una respuesta aceptable con rapidez y a un coste menor.
• Comprender la relevancia de los datos históricos de formación para los sistemas actuales. El pasado tiene que tener alguna conexión con el estado actual o futuro. Cualquier cambio significativo en la representación de los datos invalidará los esfuerzos de modelización anteriores.

Posicionamiento para un futuro de mayor valor empresarial

El mundo de la cadena de suministro tiene un futuro brillante, y los modelos de ciencia de datos pueden ser muy eficaces si se aplican correctamente. Pero si una organización de la cadena de suministro no se centra en sus objetivos empresariales principales en primer lugar y sólo se centra en la proliferación de contenidos, el enfoque probablemente fracasará.

En Transplace, utilizamos la ciencia de los datos para obtener tanto una visión estratégica de nuestro mercado como una visión de las oportunidades tácticas y procesables para ahorrar costes y crear nuevas formas para que nuestros clientes mejoren sus operaciones de la cadena de suministro. ¿Quiere saber más? Póngase en contacto con nosotros hoy mismo.

¿Cómo aprovecha la ciencia de los datos en su cadena de suministro?