A „100 Data and Analytics Predictions Through 2020” jelentésben található információk arra utalnak, hogy az adatok elemzése a logisztikában és a fuvarozásnál egyre népszerűbb megoldás. Mint kiderült, a megkérdzett vállalatok akár 40 százaléka fontolgatja a Big Data prediktív elemzésbe való befektetést. Megkérdeztük a szakértőket, hogy pontosan mit lehet ezzel nyerni.
Big Data elemzés – mit is jelent ez?
A prediktív elemzés vagyis a jövőben várható trendek ismerete nagyon hasznos eszköz. A meglévő piaci magatartás elemzésén alapuló előrejelzések lehetővé teszik például az üres rakományterek csökkentését vagy a rakományszállítás optimalizálását.
Erről bővebben itt írtunk: >>> ITT. Csak azt kell hozzátenni, hogy bár ezek nehéz és időigényes tevékenységek, teljes mértékben nyereségesek. A legjobb példákat az alábbiakban mutatjuk be.
Mit lehet nyerni az adatok elemzése során?
A prediktív elemzés számos módon is felhasználható. Minden a cég üzleti profiljától, az általa használt eszközöktől és a kitűzött céloktól függ.
A Transmetrics cég eszközeinek példáján, mely cég analitikus eszközöket kínál a fuvarozási iparág számára, tisztában vagyunk azzal, hogy egy nagy szállítmányozó cég 47-ről 18 százalékra képes csökkenteni a pótkocsijaik üres rakterét.
A jól ismert amerikai UPS szállítmányozó cég az ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) elemző programot használta, és ennek köszönhetően jelenleg évente 400 millió dollárt és 5,5 millió liter üzemanyagot takarít meg. A DPDgroup nemzetközi futárhálózata 25 százalékkal csökkentette a berakodási költségeket.
A Transmetrics szakértői szerint a közeljövőben a globális áruszállításban a működési költségek megtakarítása elérheti a 150 milliárd dollárt. Az előrejelzések jó kihasználásával az átlagos vállalat 15-20 százalékkal csökkentheti az összköltségeit.
A prediktív elemzés elsősorban a megtakarítások és a csökkentések miatt népszerű? Nem csak. Például az egyik legnagyobb európai haszongépjármű-lízingcég, amelynek 60 000 eszköze van, 11% -kal növelte nyereségét az adatelemzésnek köszönhetően.
Dimitar Pavlov, Business Analyst a Transmetrics-nél
„A jövőbeli piaci magatartás történelmi adatok alapján történő előrejelzése számos előnnyel járhat. Feltéve, hogy az elemzés megfelelően lett végrehajtva. Tapasztalataink azt mutatják, hogy az előrejelzések pontossága elérheti a 90-95 százalékot.”
Mivel a Big Data elemzés annyira jó …
Miért nem használják a globális áruszállításnál? Az iparági szakértők szerint számos oka van ennek.
- A logisztikai menedzserek bizonytalansága, akik úgy érzékelik, hogy az iparban történő változások inkább fenyegetést jelentenek, mintsem lehetőséget;
- A közelmúltig az adatgyűjtésre és tárolásra nem voltak eszközök a logisztikai és fuvarozási vállalatok számára;
- Az ilyen megoldások ismeretségének hiánya (a logisztikai és fuvarozási iparágban már régóta léteznek, és eddig főként a nagy multi cégek használták ezeket);
- A fuvarozási iparág népszerűsége túlságosan alacsony, így az elemzők inkább más ágazatokban dolgoznak, míg az informatikus szakemberek – ilyen technológiát jobban ismert vállalatoknál alkalmaznak.
Krecicki Norbert, a UPS Lengyelország marketing igazgatója szerint:
A Big Data nagymértékű felhasználásának az oka az, hogy a cégek nem a Big Data által befolyásolt döntésekre összpontosítanak. Az elemzés hatékony kihasználásank alapfeltétele, hogy a cégek a fontos döntésekre összpontosítsanak.”
Elmondása szerint maguk az adatok gyakran „szűk keresztmetszetnek” minősülnek, ami azt jelenti, hogy ehhez erre a szűk területre szakosodott szakemberekre van szükség.
Fotó: Pixabay