Analiza Big Data, czyli dużego zbioru danych, to jeden z najważniejszych obszarów, na którym skupia się współczesna logistyka. Za jej pomocą przedsiębiorca jest w stanie przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie rynku (święta, sezonowość, wydarzenie branżowe) i odpowiednio na nie zareagować (np. anulując zbędne połączenie).
Dlaczego analiza Big Data jest tak ważna?
Należyte wykorzystanie możliwości, jakie oferuje to stosunkowo nowe rozwiązanie, przyczynia się do pełnej, skutecznej optymalizacji procesów transportowo-logistycznych. Wszystko dlatego, że analiza dotyczy wielu obszarów, np. redukcji kosztów, minimalizowania pustych przebiegów, dostaw pre-last mile, optymalizacji magazynowania, spalania paliwa itd.
Korzyści analizy danych w transporcie i logistyce
Norbert Kręcicki, dyrektor marketingu z UPS Polska opowiada, że w analizie danych bardzo ważna jest zmiana sposobu myślenia z “co się z tym stało” (np. obserwujemy zachowanie rynku przed jakimś świętem), na “co się z tym stanie” (np. w przyszłym roku w tym samym okresie lub przed jakimiś innymi świętami), by ostatecznie zastanowić się nad “co powinniśmy z tym zrobić” (np. przerzucić część pojazdów na inne trasy, zwiększyć ilość cystern w danym okresie itd.).
O tym, jakie efekty może przynieść analiza danych, pokazują wyniki amerykańskiej spedycji UPS. Rozwiązanie analityczne, z którego korzysta (On-Road Integrated Optimization and Navigation, w skrócie ORION), rocznie pozwala firmie na:
- zredukowanie ponad 160 milionów przejechanych kilometrów;
- zaoszczędzenie od 300 do 400 milionów dolarów;
Dimitar Pavlov, Business Analyst z bułgarskiej firmy Transmetrics, oferującej narzędzia do przewidywania przyszłych zapotrzebowań w sektorze transportu informuje, że analiza danych jest najtrudniejszą i najbardziej czasochłonną częścią procesu logistycznego. Są to jednak działania opłacalne, ponieważ “mogą pomóc zaoszczędzić od 15 do 20 proc. wszystkich kosztów firmy”.
Analiza Big Data może nie tylko redukować koszty, ale również generować dodatkowe przychody i zwiększać satysfakcję oraz lojalność klientów”- dodaje D. Pavlov.
Jak się gromadzi i przetwarza dane?
Eksperci Transmetrics opowiadają, że do transferu danych używa się zazwyczaj zabezpieczonego połączenia VPN. Do przechowywania danych firma używa systemów zarządzania PostgreSQL i Mammoth DB, a przetwarzania – Pentach Data Interegation. Są to dane wrażliwe, a kwestia ich zabezpieczenia ma ogromne znaczenie, dlatego należy korzystać tylko z zaawansowanych narzędzi IT.
Jak się optymalizuje procesy logistyczne?
Norbert Kręcicki twierdzi, że przejście przez continuum analityki od opisowej, przez predyktywną do nakazowej wymaga zaangażowania wysoce wykwalifikowanych specjalistów, zajmujących się obserwacją i interpretacją nieskazitelnych danych.
UPS najpierw skupia się na decyzji, która jest dla niej istotna, a następnie ustala, jakie dane powinny być dostępne. Później te dane są gromadzone i przetwarzane, by w efekcie końcowym osiągnąć jeden z głównych celów – zdobycie informacji, które pomagają w optymalizacji i redukcji procesów transportowo-logistycznych.
O tym, że analityka Big Data nabiera coraz większego rozpędu, świadczą wyniki badań firmy Gartner, opublikowane w raporcie “100 Data and Analytics Predictions Through 2020”. Chodzi mianowicie o to, że w ciągu najbliższych kilku lat 40 proc. badanych firm zdecyduje się na zainwestowanie w analitykę predyktywną Big Data. Zachęca do tego też fakt, że prognozy mogą osiągnąć zgodność na poziomie 90-95 proc.
________________________________
Zobacz, najnowszy odcinek Trans.INFO:
