Аналітика Big Data підвищує масштабованість логістичних послуг
01.09.2021
Впровадження аналітики великих даних показало, як потрібно фільтрувати та аналізувати дані для отримання цінних інсайтів. Завдяки цьому вдалося підвищити операційну ефективність і клієнтоорієнтованість компаній.
Аналітика великих даних розглядає дані як активи та використовує їх, щоб допомогти компаніям домогтися значних переваг. Швидке економічне зростання значно змінило стратегічні погляди як з боку виробництва, так і з боку дистрибуції товарів.
Ланцюги постачання ускладнюються
Концепція вертикальної інтеграції відійшла на другий план у виробництві та розробці. Тепер дедалі більше компаній концентруються на зміцненні своїх ключових компетенцій, пише Economic Times.
Регіональна сегментація загального попиту значно скоротила життєвий цикл розробки та виготовлення продукту. Всі ці зміни призвели до ускладнення ланцюжка постачання. З іншого боку, на стороні дистрибуції клієнти стали досить вимогливими. Саме тому такі елементи, як динамічна маршрутизація поставок, доставка товарів в оговорені терміни або за один день стали обов’язковою частиною логістичних операцій.
Ефективність надання логістичних послуг і їхня адаптованість до змін стали надзвичайно важливими факторами для компаній. Особливо це проявляється, коли йдеться про підвищення конкурентоспроможності та розширення доступу на ринок.
Здатність до локалізації операцій, адаптованість і масштабованість логістичних послуг – у фокусі бізнесів. Утім, проблеми на місцях продовжують множитися через фрагментованість галузі. Наростання складнощів в наданні послуг можна подолати – через створення мережевої функціональної екосистеми.
Без даних не обійтися
Щоб нарешті вирішити ці складнощі, постачальники логістичних послуг повинні інвестувати в екстраполяцію даних. Це допоможе домогтися точності в процесі прийняття рішень. Коли ставки високі, немає місця для інстинктивного прийняття рішень, навіть якщо йдеться про стратегію невеликої компанії.
Крім поліпшення складської та транспортної інфраструктури, розвитку людського капіталу та залучення капіталу зростання, логістичні компанії повинні створити надійний механізм прийняття рішень.
Для цього треба скористатися великими даними, щоб переналаштувати чинну операційну структуру відповідно до мінливих потреб клієнтів. Впровадження аналітики великих даних — це дійсно крок вперед для логістичних компаній. Останні мають перевагу перед бізнесами з інших секторів, коли справа доходить до впровадження аналітики великих даних.
При управлінні доставкою вантажів по всій території країни й за її межами, оперативна структура логістичної операції генерує величезний обсяг даних. Аналітика великих даних допомагає спеціалістам, які приймають рішення, отримувати користь з цих нескінченних даних.
Аналітика обробляє та уточнює дані для створення цінності. Аналіз цих даних дозволяє підвищити якість обслуговування клієнтів, оптимізувати ресурси та створити ефективну бізнес-модель. Зростання впливу аналітики великих даних дедалі частіше можна спостерігати в логістичній галузі.
Важлива оперативна інформація
На перший погляд, логістичні операції — це перевезення вантажів з одного місця в інше. Виникає питання, наскільки глибоко необхідно занурення в аналітику великих даних? Насправді величезна кількість відправлень і пунктів призначення перетворює просту, на перший погляд, операцію в складну задачу, і саме тут в гру вступає аналітика великих даних.
Щоб оптимізувати ресурси та час доставки, а також збільшити охоплення послуг, логістичні компанії покладаються на своєчасну і точну інформацію. Аналітика великих даних з використанням передових методів прогнозування та обробки в режимі реального часу дозволяє отримати реальні дані, що сприяють кращому прогнозуванню потужностей та управління ресурсами.
Аналітика big data може зіграти ключову роль в підвищенні ефективності доставки. Зокрема, завдяки оптимізації маршрутів в режимі реального часу логістичні компанії можуть підвищити продуктивність транспортних засобів. Дані, отримані в режимі реального часу за допомогою аналітики великих даних, можуть допомогти в зміні маршрутів в залежності від сценарію руху транспорту. З іншого боку, аналізуючи дані про використання потужностей в минулому, компанії можуть зробити точний прогноз попиту на потужності та розумно інвестувати в складські потужності.
Великі дані та їхній аналіз можуть змінити управління операціями, будь то складування, доставка на різних етапах. Якісна бізнес-аналітика підвищить ефективність прийняття оперативних рішень. Відстеження в реальному часі завдяки аналітиці великих даних робить процес транспортування прозорим і оптимізованим. Концепція розумного складу, яка націлена на зростання продуктивності і ефективності, також спирається на аналітику великих даних.
