El análisis de grandes datos para las actividades operativas y la gestión de la cadena de suministro es el uso extensivo de información apuntado a identificar modelos que impulsen la concepción de ideas, la toma de decisiones y la adopción de medidas. El análisis de datos tradicionales permite que las empresas los empleen para orientar la adopción tanto de decisiones como de medidas.
A continuación se ilustran cuatro niveles de análisis que requieren diferentes herramientas y capacidades:
1. Análisis descriptivo - ¿qué sucedió? Se caracteriza como el mapeo de la información actual, como la que se obtiene como resultado de una encuesta. El análisis descriptivo también puede abrir oportunidades de uso de datos entrantes en tiempo real para orientar la adopción de acciones inmediatas, como si se estuviera en una torre de control.
2. Análisis diagnóstico– ¿por qué sucedió? Los expertos en marketing se dedican a buscar datos para identificar hábitos de compra que pueden aprovechar, como es el caso del descubrimiento —posiblemente ficticio— de que los hombres compran pañales y cerveza los viernes.
3. Análisis predictivo - ¿qué sucederá? Consiste en el estudio estadístico de datos históricos para pronosticar futuras actividades. Por ejemplo, en la planeación de la demanda se utilizan datos históricos combinados con información referida a promociones u ofrecimientos de nuevos productos para anticipar la demanda esperable en períodos venideros. Además este análisis también puede ayudar a las empresas a sustituir los KPIS (que reflejan lo que ya ocurrió) por predicciones clave de desempeño (que indican lo que es factible que ocurra).
4. Análisis prescriptivo – ¿cómo lograr que suceda? Utilizar el análisis de manera inteligente puede conducir a la toma de decisiones más acertadas, pero la capacidad de uso del análisis para influir sobre los resultados es un objetivo todavía mejor. La fijación dinámica de precios es un claro ejemplo de una forma de influir sobre los resultados. La gestión de los riesgos de la cadena de suministro es un área en el que los análisis comerciales —muchos de ellos de reciente aparición— desempeñan un papel trascendental. A continuación se ilustra cómo las oportunidades de análisis se ubican en los cuatro niveles antes descriptos:
a) Análisis descriptivo. Para saber qué está sucediendo muchas empresas utilizan sistemas o torres de control que monitorean información sobre sucesos acontecidos en todo el mundo, proveniente de diversas fuentes, entre ellos, eventos meteorológicos y políticos, informes de noticias y rastreos en medios de comunicación social. Se recopila tanta cantidad de información que las torres de control necesitan recurrir al análisis para seleccionar la que sea realmente importante para la empresa, en función de la ubicación de sus productos, proveedores, rutas, etcétera.
b) Análisis diagnóstico. Cuando surge un problema en la cadena de suministro es necesario realizar un análisis tendiente a conocer su origen. Es común que ello implique analizar los datos almacenados en los sistemas para saber por qué la empresa estaba desdeñando ciertos componentes o en qué consistió la falla causante del problema.
c) Análisis predictivo. Existen ciertos riesgos previsibles tales como cambios en la demanda o demoras en la producción o en las operaciones de despacho o expedición. Estos riesgos se afrontan comúnmente a través de la flexibilidad de la red y del inventario excedente. Para hacerlo, las herramientas analíticas de la cadena de suministro, tales como las relacionadas con la planificación de la producción, el diseño de la red y la optimización del inventario, pueden contribuir al diseño de una cadena de suministro que permitirá hacer frente a los referidos riesgos.
d) Análisis prescriptivo. ¿Y si fuera posible descubrir y planificar lo que habrá de ocurrir si algo funciona mal aunque se ignore cuándo o dónde se producirá la falla? Este es el proceso en el que se sustenta el Índice de Exposición al Riesgo creado por David Simchi-Levi. Estimando cuánto tiempo demandará la recuperación de una falla puntual y su impacto financiero, una empresa puede identificar cuál es su área más vulnerable y proveer a su propia protección. Para ello se debe contar con una cantidad considerable de datos concernientes a proveedores, componentes e instalaciones de la empresa y también con datos suministrados por expertos. Su evaluación conjunta es un instrumento poderoso para gestionar los riesgos con eficiencia sin siquiera conocer el momento en que se producirá un evento peligroso.
* Profesor de Ingeniería de Sistemas en el Massachusetts Institute of Technology (MIT), y Presidente de OPS Rules. Uno de los más importantes líderes de pensamiento en gestión de la cadena de suministro a nivel mundial. Es coautor de varios libros en gestión, innovación y operaciones de cadena de suministro. En 2014 fue Keynote Speaker del Logistic Summit & Expo.
