la piedra angular de una cadena de suministro resistente

En la economía en dificultades de hoy, desarrollar una estrategia de datos empresariales para su cadena de suministro puede parecer la última prioridad en su lista.


Sin embargo, alejándose de las hojas de cálculo tradicionales y los procesos manuales, que, según los informes, el 67.4% de las empresas todavía usan para administrar sus cadenas de suministro1, realmente puede ayudar a su empresa a ser más resistente frente a graves interrupciones y fluctuaciones económicas.


Cuando las empresas utilizan hojas de cálculo y procesos tradicionales, sus decisiones operativas se basan casi exclusivamente en datos históricos. Por sí solo, esos datos son insuficientes para ajustes oportunos a eventos imprevistos o impredecibles como la volatilidad de la demanda, fluctuaciones de costos, interrupciones, fallas y otras circunstancias.


Sin embargo, las organizaciones que pueden aprovechar los datos donde y cuándo se generan (en almacenes, camiones, computadoras móviles, refrigeradores, estantes de tiendas, en la nube y en otros lugares) obtendrán información predictiva y prescriptiva sobre las condiciones actualizadas. Y eso podría significar la diferencia entre sobrevivir o no en tiempos de incertidumbre económica.


Esas ideas tienen el poder de revitalizar y fortalecer la cadena de suministro, así como crear nuevos niveles de eficiencia para ahorrar tiempo y dinero, reducir demoras y escasez, preservar las ganancias e incluso ayudar a proteger el buen nombre de una marca.


Es más fácil decirlo que hacerlo


Pero convertirse en una organización basada en datos implica más que simplemente implementar un paquete de software de análisis. Si bien el software de análisis representó la categoría principal de inversión en la cadena de suministro en 2019, según el Consejo de Profesionales de la Gestión de la Cadena de Suministro, cosechar las recompensas de ese software requiere un trabajo inicial.


Para la mayoría de las organizaciones, revisar cómo y dónde almacenan los diferentes tipos de datos es el primer paso. Los departamentos corporativos tradicionalmente recopilan y administran datos relacionados con sus propias operaciones y su propia visión del mundo, utilizando sus procesos, tecnología y formatos de datos preferidos. Este enfoque de «silo de datos» oscurece la visibilidad de la cadena de suministro de extremo a extremo. Para ganar transparencia, los programas de análisis exitosos requieren:



  • Datos de fuente única de verdad

  • Datos disponibles en tiempo real (o casi en tiempo real)

  • Datos completos e integrados que reflejan toda la cadena de suministro.

Liberar datos en silos para la integración


Para desbloquear datos aislados, las empresas deben crear una estrategia de datos para toda la empresa que incluya un inventario de todas las fuentes de datos, aplicaciones y propietarios de datos. Una vez que se han auditado las fuentes y el formato de datos relevantes, las organizaciones pueden preparar los datos para un uso integrado en entornos internos y de socios comerciales.


Elegir una plataforma de análisis para agregar e integrar datos es un enfoque confiable; De esta manera, los datos importados de los lagos de datos pueden alimentar a los motores de análisis modernos con datos estructurados y no estructurados. Además, las herramientas avanzadas de aprendizaje automático ayudan a automatizar el proceso de agregar y clasificar datos de varios sistemas dispares.


La línea de fondo


El crecimiento exponencial de datos en las cadenas de suministro está impulsando una complejidad que, si no se administra, creará retrasos y aumentará los costos. Por el contrario, unificar las plataformas de la cadena de suministro y usar el aprendizaje automático para automatizar permite a las empresas aprovechar los datos enriquecidos agregados en tiempo real para una acción inmediata.


Estas organizaciones obtienen la agilidad para predecir el cambio y girar rápidamente frente a él, capacidades esenciales para la sostenibilidad en tiempos potencialmente inciertos.