Con la evolución de la tecnología, el incremento de la digitalización, el acceso masivo al internet, la creación de sistemas más avanzados y la diversidad de información generada por los mismos, en los últimos 30 años la cantidad de datos se ha incrementado exponencialmente. De tal manera que en el año 1997 Michael Cox y David Ellsworth investigadores de la NASA (National Aeronautics and Space Administration) acuñaron el término ‘Big Data’, en referencia a la gran cantidad de datos disponibles; y con ello surgió la necesidad de interpretarlos naciendo concepto de “analytics”
La importancia del analytics radica en la correcta utilización de los datos para extraer la información más relevante, lograr una acertada interpretación de estos, encontrando tendencias que permitan a las compañías la toma decisiones más acertadas basada en datos.
La aplicación del analytics ha estado marcando la diferencia en diversos y variadas áreas como: el sector financiero, proporcionando predicciones más precisas de las tendencias del mercado; la industria del deporte, aportando información objetiva de las fortalezas/debilidades de los deportistas para optimizar su rendimiento; en la política, es de todos sabido como ha jugado un papel fundamental en los resultados de las elecciones en los últimos 10 años a nivel mundial, inclusive en nuestra vida diaria a veces de manera desapercibida como cuando alguna aplicación nos “sugiere” comprar algún producto, “recomendar” algún programa o “predice” hacia donde nos dirigimos.
La principal función del Supply Chain se centra en la constante realización de muchas transacciones; ocurriendo simultáneamente en el mundo físico y digital, por lo que a medida que podamos “empatar” ambos a través de la digitalización y obtener la mayor cantidad de información en tiempo real permitirá la toma decisiones más efectivas y eficientes.
Algunos beneficios potenciales de utilizar analytics en Supply Chain, están plasmados en el reporte “Supply Chain Analytics: The three-minute guide” (1).
• Utilice datos empresariales históricos para alimentar modelos predictivos que sustenten decisiones basadas en datos.
• Identificar ineficiencias ocultas para capturar mayores ahorros de costos.
• Vincular los modelos de la cadena de suministro con el análisis de clientes y precios para aclarar
todo el panorama de rentabilidad, no solo las partes y piezas.
A nivel nacional, los empresarios mexicanos expresan estar conscientes de la necesidad de incorporar analytics para el mayor entendimiento de la cadena de suministro y con ello mejorar la competitividad en la organización, lo que se evidencia en la más reciente edición (así como en las 3 anteriores) del reporte “Perspectivas de Alta Dirección en México 2022″ (2).
Por lo que analizar es “el verbo a conjugar”, y es que los datos por si solos no nos dicen nada… son solo eso datos.
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Dra. Rocio Morales, subdirectora del Comité de Excelencia Operacional y Cadena de Suministro de Index Nuevo León.
Contacto: comites@indexnuevoleon.org.mx
Referencias
(1) https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/tr/Documents/deloitte-analytics/tr-supply-chain.pdf
(2) https://home.kpmg/mx/es/home/campaigns/2022/01/perspectivas-de-la-alta-direccion-en-mexico-2022.html