Uno de los puntos clave dentro de la cadena logística es ver lo que ocurre dentro de tu almacén. Muchas empresas toman decisiones de negocio basadas en la intuición, experiencia y sus hojas de Excel, mientras que la tecnología evoluciona en paralelo a pasos agigantados.
Los dashboards o cuadros de mando, el pilar fundamental del Business Intelligence, han evolucionado mucho durante estos últimos años. Herramientas como PowerBI, Google Data Studio, Tableau, AWS QuickSight, Kibana o QlikView ofrecen cada vez más posibilidades, incluyendo mejoras en visualización, conectores de datos e integración con herramientas de Machine Learning. Sin embargo, la dificultad para elaborar dashboards útiles, se sitúa cada vez más en la brecha entre el conocimiento del negocio, en este caso logístico, y el conocimiento tecnológico.
Actualmente, algunos SGA ya ofrecen la posibilidad de obtener métricas de negocio o KPIs mediante dashboards a través de ellos mismos, ya sean en el Cloud o In-house. No obstante, éstos suelen ser muy restrictivos y pocas veces aportan valor útil al negocio, ya que el foco de su producto es puramente la gestión del almacén y no el procesado, tratamiento y visualización de datos.
Como hemos comentado anteriormente, las herramientas de BI existentes en el mercado son cada vez más potentes, pero, el problema radica en la capacidad de obtener métricas de negocio a través de éstas herramientas usando los datos existentes de los SGAs del almacén, junto con otros datos externos. Ésto es debido a que dentro de los almacenes hay muchos tipos de operativa y distintos SGAs, con distinta estructura de datos y distintas métricas de negocio. Además. otro de los problemas suele ser que el tratamiento de los datos ofrece la posibilidad de ver KPIs que nunca antes se hubiera podido pensar que estaban disponibles, y que, si no se tiene un conocimiento sobre el terreno, permanecerán ocultos.
¿Por qúe usar Hedyla BI para tu SGA?
Este tipo de problemas son los que Hedyla ayuda a solucionar con su reporting de BI, eliminando problemas de integración con el SGA y aportando conocimiento sobre el tratamiento de datos logísticos. Todo ello disponible a través nuestra plataforma cloud, que permite tanto a retailers como a operadores logísticos aplicar modelos de Inteligencia Artificial para distintos casos de uso, tanto en almacén como en distribución.
En nuestro próximo blog hablaremos de los distintos casos de uso que se pueden obtener a través de un reporting de BI sobre SGAs.
Co-fundador y CTO de Hedyla
Ingeniero de Software con experiencia en proyectos de empresas de logística y travel. Investigación en el campo de la computación y Machine Learning.
Su pasión se encuentra en la intersección entre la computación y las matemáticas, aplicando técnicas de procesado de datos y modelos de machine learning a la industria.
