En México existe un bajo número, cerca del 20%, de empresas maduras que utiliza el big data desde un nivel de análisis predictivo y adaptativo para diseñar cadenas de suministro ágiles, movidas por el flujo de información, revela Argenis Bauza, Socio Líder de Asesoría en Cadena de Suministro y Compras para América Latina de KPMG.
Bauza refirió que alrededor del 80% de las organizaciones sigue haciendo un análisis de datos desde un nivel descriptivo que no es el ideal de acuerdo con las necesidades de las cadenas modernas.
No obstante, aseguró que los líderes en cadena de suministro están adaptando un big data —que existe desde la década de los 80— con el objetivo de satisfacer las necesidades del cliente final, ya que hoy la data va más allá del procesamiento de números o textos, pues también se analizan audios, videos y otro tipo de archivos que puedan ser manejados en diversas plataformas digitales.
En ese sentido, el directivo de KPMG destacó, en el desayuno del Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (ConaLog), la importancia de que las empresas cuenten con expertos con habilidades en estadística, forecasting, optimización y simulación.
“Las empresas deben preparar a su gente con competencias diferentes, más ágiles, que manejen más la información, y ver exactamente cuál es la propuesta de valor, no hacerlo por la tecnología perse, sino preguntarse qué diferencia van a tener en el mercado y qué gasto van a disminuir”, explicó.
En entrevista, Argenis Bauza profundizó sobre el papel que juegan actualmente los pronósticos en el análisis de datos. Éstos ahora son más precisos porque “en el big data agregas otras variables según el tipo de organización como por ejemplo la temperatura, redes sociales, cambios en la política monetaria, etc.; con esos datos adicionales, que son más desestructurados, la idea es que tengas pronósticos más precisos. Tradicionalmente ha sido el área donde se usa, pero va a haber una nueva ola donde se usen esos datos, no necesariamente desestructurados, pero sí manejados para tener una mejor precisión”, dijo.
De acuerdo con el Estudio Digital Supply Chain in Retail & Manufacturing: A State of the Industry 2018, de JDA y KPMG —citado por Argenis Bauza— los retailers ven al análisis cognitivo/ predictivo como la nueva tecnología más disruptiva seguida de cerca por el internet de las cosas (IoT) y los dispositivos conectados.
No obstante lo anterior, Argenis Bauza resaltó que entre las principales barreras para la implementación del big data analytics en la empresa se encuentra la falta de una estrategia integrada de la cadena de suministro, seguida por una resistencia al cambio, con la falta de presupuesto en la organización.
“No usen los datos para ver qué pasó, sino para determinar que pasará, esa es la utilidad del big data. Los datos apoyados por los pronósticos. El big data juega un rol muy importante en las cadenas de suministro ágiles”, subrayó el ejecutivo de KPMG.
