Big Data, arba didelio duomenų kiekio analizė, tai viena iš svarbiausių sričių, esančių šiuolaikinės logistikos dėmesio centre. Big Data pagalba verslininkas gali numatyti būsimą paklausą rinkoje (šventės, sezoniškumas, esminiai įvykiai srityje) ir atitinkamai į ją reaguoti (pvz., anuliuojant perteklių).
Kodėl Big Data analizė yra tokia svarbi?
Tinkamas galimybių išnaudojimas, kurį siūlo šis pakankamai naujas sprendimas, prisideda prie transporto ir logistinių procesų visiško ir veiksmingo optimalizavimo. Viskas todėl, kad analizė apima daug sričių, pvz., kaštų mažinimo, tuščių važiavimų minimalizavimo, pristatymų pre-last mile, sandėliavimo optimalizavimo, degalų sunaudojimo ir t. t.
Duomenų analizės privalumai transporto ir logistikos srityse
UPS marketingo skyriaus direktorius Norbertas Krecickis pasakoja, kad duomenų analizės metu yra labai svarbu pakeisti mąstymo būdą iš “kas su tuo atsitiko” (pvz. stebint elgseną rinkoje prieš kokią nors šventę), į “kas su tuo atsitiks” (pvz. kitais metais tuo pačiu laikotarpiu arba prieš kokią nors kitą šventę), kad būtų galima galutinai nuspręsti “ką turėtume su tuo padaryti” (pvz. nukreipti dalį transporto priemonių į kitas trasas, padidinti cisternų kiekį nurodytu laikotarpiu ir t. t.).
Tai, kokių rezultatų galima laukti iš duomenų analizės, rodo amerikiečių ekspedijavimo bendrovės UPS gauti rezultatai. Analitinis sprendimas, kurį naudoja įmonė (On-Road Integrated Optimization and Navigation, sutrumpintai ORION), kasmet leidžia jai:
– redukuoti virš 160 milijonų nuvažiuotų kilometrų;
– sutaupyti nuo 300 iki 400 milijonų dolerių;
Dimitaras Pavlovas, bulgarų bendrovės Transmetrics, siūlančios priemones būsimiems rinkos poreikiams numatyti, verslo analitikas sako, kad duomenų analizė – tai sudėtingiausia ir daugiausiai laiko užimanti logistikos proceso dalis. Tačiau šie veiksmai apsimoka, nes „gali padėti įmonei sutaupyti nuo 15 iki 20 procentų kaštų“.
– Big Data analizė gali ne tik sumažinti kaštus, bet ir sugeneruoti papildomas pajamas ir padidinti klientų pasitenkinimo lygį ir lojalumą.“ – prideda D. Pavlovas.
Kaip renkami ir apdorojami duomenys?
Transmetrics ekspertai pasakoja, kad duomenų perdavimui paprastai naudojamas apsaugotas VPN tinklas. Duomenims saugoti naudojamos valdymo sistemos PostgreSQL ir Mammoth DB, o apdoroti – Pentach Data Interegation. Tai jautrūs duomenys, o jų apsaugos klausimas turi didžiulę reikšmę, todėl reikia naudotis tik patikrintais IT instrumentais.
Kaip yra optimalizuojami logistiniai procesai?
Norbertas Krecickis teigia, kad perėjimas per analitikos rūšis – nuo aprašomosios, per nuspėjamąją iki nurodančiosios, reikalauja aukštos kvalifikacijos specialistų, užsiimančių neaiškių duomenų stebėjimu ir interpretavimu, dalyvavimo.
UPS pirmiausiai susitelkia į jiems svarbų sprendimą, o paskui nustato, kokie duomenys turi būti prieinami. Vėliau šie duomenys yra renkami ir apdorojami, kad galiausiai būtų pasiektas vienas iš pagrindinių tikslų – informacijos, padedančios optimalizuoti bei redukuoti transporto ir logistikos procesus, gavimas.
Faktą, kad Big Data analizė įgauna vis daugiau populiarumo, patvirtina ir Gartner bendrovės tyrimas, publikuotas ataskaitoje “100 Data and Analytics Predictions Through 2020”. Iš esmės jame kalbama apie tai, kad per artimiausius kelerius metus 40 proc. tirtų bendrovių pasiryš investuoti į nuspėjamąją Big Data analizę. Priimti tokį sprendimą skatina ir faktas, kad prognozės gali pasiekti iki 90-95 proc. tikslumą