Анализ Big Data, то есть большого сбора данных, является одной из наиболее важных областей, на которой фокусируется современная логистика. С его помощью предприниматель имеет возможность прогнозировать будущий рыночный спрос (праздники, сезонность, отраслевые события) и соответственно на него реагировать (например, отменяя ненужные сообщения).
Почему анализ Big Data такой важный?
Правильное использование возможностей, предлагаемых этим относительно новым решением, способствует полной, эффективной оптимизации процессов транспорта и логистики. Все потому, что анализ относится к ряду областей, например, сокращению затрат, минимизации порожних пробегов, поставкам «pre-last mile», оптимизации хранения, сжигания топлива и т.д.
Преимущества анализа данных в области транспорта и логистики
Норберт Кренчицки, Директор по маркетингу в фирме UPS рассказывает, что в анализе данных очень важно изменить менталитет с «что с этим случилось» (к примеру, мы наблюдаем за поведением рынка перед каким-либо праздником) на «что с этим случится» (к примеру, на следующий год в тот же период или перед какими-то другими праздниками), чтобы окончательно подумать над тем, «что мы должны с этим сделать» (например, перебросить часть транспортных средств на другие маршруты, увеличить количество цистерн в данный период и т.д.).
О том, какие эффекты может принести анализ данных, показывают результаты американской экспедиции UPS. Аналитическое решение, которым пользуется компания (On-Road Integrated Optimization and Navigation, сокращенно ORION), ежегодно позволяет компании:
– сократить более чем 160 миллионов преодоленных километров в год;
– сэкономить от 300 до 400 миллионов долларов;
Димитар Павлов, бизнес-аналитик из болгарской компании Transmetrics, предлагающей инструменты для прогнозирования будущих потребностей в транспортном секторе, сообщает, что анализ данных является самой сложной и наиболее трудоемкой частью логистического процесса. Однако это выгодные действия, поскольку они «могут помочь сэкономить от 15 до 20% всех расходов компании».
«Анализ Big Data может не только снизить затраты, но также генерировать дополнительные доходы, повысить удовлетворение и лояльность клиентов», – добавляет Д. Павлов.
Как выполняется сбор и обработка данных?
Эксперты Transmetrics говорят, что для передачи данных обычно используется безопасное соединение VPN. Для хранения данных компания использует системы управления PostgreSQL и Mammoth DB, а обработки – Pentach Data Interegation. Данные являются конфиденциальными, а вопрос обеспечения их безопасности имеет первостепенное значение, поэтому следует использовать только продвинутые ИТ-инструменты.
Как оптимизировать логистические процессы?
Норберт Кренчицки утверждает, что переход через континуум аналитики от описательной, посредством предсказательной до предписательной требует участия высококвалифицированных специалистов, участвующих в наблюдении и интерпретации безупречных данных.
UPS сначала фокусируется на решении, которое имеет важное значение, а затем определяет, какие данные должны быть доступны. Позже эти данные собираются и обрабатываются для достижения, в конечном счете, одной из главных целей – получить информацию, которая поможет оптимизировать и сократить транспортные и логистические процессы.
О том, что аналитика Big Data становится все более популярной, свидетельствуют результаты опроса фирмы Gartner, опубликованные в отчете «100 Data and Analytics Predictions Through 2020». Речь идет о том, что в ближайшие несколько лет 40% опрошенных компаний примут решение о инвестиции в предсказательную аналитику Big Data. Этому способствует тот факт, что прогнозы могут достичь соответствия на уровне 90-95%.