Las empresas de transporte requieren de datos logísticos precisos y actualizados a la hora de planificar sus proyectos. Actualmente, las compañías acuden a la analítica avanzada para analizar sus datos y tomar decisiones más efectivas.
La transformación digital ha llegado para potenciar todos los sectores de la industria y optimizar los procesos de cada empresa. En el caso del transporte, la tecnología ha evolucionado el modo de recopilar y analizar datos claves del negocio.
Si estás en la búsqueda de nuevas formas de optimizar la logística de tu empresa de transporte, mira también el siguiente video:
A continuación descubrirás todo lo que debes saber de la analítica avanzada y sobre cómo aplicarla.
¿Qué es una analítica avanzada?
Antes de aplicar la analítica avanzada es importante comprender qué es este tipo de análisis. La analítica avanzada es un conjunto de técnicas y metodologías de análisis como Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Este tipo de análisis permite una correcta medición, análisis y monitorización de datos. La información obtenida de este análisis ofrece una visión más amplia del negocio mediante la cual las empresas actúan anticipadamente ante los cambios del mercado.
En la industria del transporte específicamente la analítica avanzada ofrece a las empresas una visibilidad precisa y actualizada de las operaciones. Gracias a esta evolución, las empresas de transporte logran innovar en sus metodologías y detectar dónde pueden reducir costos.
Tipos de analíticas
Dentro del análisis de avanzada podemos diferenciar tres categorías principales:
Analítica predictiva
El análisis predictivo cuenta con herramientas que permiten identificar datos inciertos del negocio. Este tipo de análisis suele implicar un proceso extenso y costoso que se ha optimizado gracias al uso de soluciones digitales.
Mediante el análisis predictivo las empresas de transporte pueden descubrir nuevas oportunidades como así también pronosticar inventario, gestionar recursos y reducir riesgos.
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva por su parte ofrece recomendaciones para optimizar acciones. Las mejoras provistas por este tipo de análisis logran que las empresas alcancen objetivos del negocio tales como satisfacción del cliente y ahorro de costos.
El análisis prescriptivo facilita la resolución de decisiones teniendo en cuenta diversas variables, restricciones y compensaciones. Esta herramienta innovadora también permitirá incrementar la eficiencia del equipo, optimizar la planificación y mejorar el uso de recursos.
Analítica cognitiva
Por su parte, la analítica cognitiva, muchas veces relacionada con la analítica predictiva, se trata del uso de grandes cantidades de datos. Mediante el análisis detallado de tal información las empresas obtienen resultados específicos de cada sector.
Este tipo de análisis provee una mejor visión de los procesos internos de la empresa, experiencia del cliente con un producto o servicio determinado; igualmente tendencias del mercado y fidelización de los clientes con la marca.
Beneficios de aplicar una analítica avanzada de datos en logística
Como ya hemos visto a lo largo del artículo una buena gestión del negocio requiere de información de valor y actualizada. Así mismo, esos datos pueden resultar inútiles sin un análisis eficiente enfocado en las necesidades de la empresa.
En la actualidad nos encontramos en una industria veloz y evolucionada que ha incorporado herramientas digitales en cada proceso. La transformación digital ha potenciado al mercado y ha instaurado nuevas metodologías.
En consecuencia, las empresas han comenzado a invertir en analítica avanzada para obtener un mejor control del negocio y lograr destacarse de la competencia.
Las empresas han incorporado herramientas digitales para atender las necesidades del negocio y favorecer al capital humano.
En la industria del transporte, la analítica avanzada de datos en el área de logística permite:
- Mejorar la toma de decisiones: gracias a la información en tiempo real, las empresas pueden tomar decisiones con base en lo ocurrido y lo que sucede en la empresa.
- Incrementar la productividad: mediante el acceso remoto de información y el análisis de informes, las empresas logran crear sistemas internos más ágiles que permiten que las empresas sean más escalables en el negocio.
- Mejor gestión de la información: las herramientas tecnológicas se encuentran completamente enfocadas en los objetivos y necesidades de la empresa. En consecuencia, los líderes del negocio sólo obtienen información de valor y relevante orientada a un fin particular.
- Reducción de costes: al contar con información específica sobre cada proceso, poder predecir las tendencias del negocio, evitar errores en los procesos y tomar mejores decisiones, las empresas logran reducir los costos de ejecución y evitan gastos innecesarios.
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En QuadMinds comprendemos la importancia de evolucionar las metodologías de análisis de datos y optimizar los procesos de cada empresa. Innovar en las estrategias es un factor fundamental para crecer en la industria y posicionarse favorablemente frente a la competencia.
Nuestro equipo de expertos ofrece una plataforma de última tecnología que permite:
- Reducir costos mediante un uso equilibrado de la flota.
- Mejorar la visibilidad y seguimiento de cada operación.
- Optimizar las rutas e incrementar el nivel de servicio como así también la experiencia de los clientes.
- Acceder a datos confiables y en tiempo real para tomar decisiones.
Conclusión
La transformación digital es parte de nuestro presente y las empresas deben avanzar al ritmo de la industria para lograr posicionarse en el mercado. Incorporar nuevas metodologías es clave para optimizar el análisis de datos y crear un negocio aún más rentable.
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