Superar los desafíos modernos de las industrias de logística, transporte y envíos al aprovechar la modernización de datos

Para que el mundo empresarial siga avanzando, las industrias de logística, transporte y envíos deben operar de manera eficiente y oportuna. Cualquier demora, redundancia o embotellamiento que creen las personas, los procesos o las tecnologías debe resolverse de forma rápida para evitar un efecto dominó irreversible. Para satisfacer estas demandas, las organizaciones de logística, transporte y envíos necesitan transformar sus operaciones comerciales con la modernización de datos.

Para compartir sus valiosos puntos de vista sobre esta cuestión, expertos de alto nivel en datos y TI se reunieron en la mesa redonda "Transformar la logística, el transporte y los envíos mediante el uso de datos". El evento fue organizado por Jicara Media y presentado por Rackspace Technology® y AWS.

Empezar de a poco y avanzar de manera gradual

Cuando se trata de la transformación de los datos, las organizaciones muchas veces cometen el error de tratarla como una tarea única y rápida, según Hemanta Banerjee, vicepresidente de Servicios de Datos en la Nube Pública de Rackspace Technology. Pero este enfoque puede perjudicar más de lo que ayuda.

Banerjee recomienda ir paso a paso y avanzar de manera gradual. "A medida que obtiene más información, entiende más y toma mejores decisiones, lo que a su vez da lugar a una mejor toma de decisiones en el futuro".

También hizo hincapié en que el sector de TI solo no puede liderar esta tarea, lo que es otro error común. "TI puede proporcionar las herramientas, las tecnologías y las competencias", explicó Banerjee. “Sin embargo, a la larga, debe haber alguien del sector comercial que posea un conocimiento profundo de la estrategia, las operaciones, etc., y que pueda realizar análisis y recopilar información. TI puede llevar los datos a un lugar y ponerlos a disposición, pero usarlos para recopilar información y tomar decisiones comerciales debe ser responsabilidad de una persona que dirija la operación”.

Superar los desafíos de la modernización de datos

Las organizaciones de logística, transporte y envíos de todo el mundo se enfrentan a grandes desafíos en lo que respecta a la gestión de los datos. A continuación, se muestran tres ejemplos de cómo se materializan con frecuencia estos desafíos.

Elite Digital Logistics, que proporciona soluciones de gestión de carga a la industria química, comenzó su recorrido hacia la nube en 2014. La empresa ha acumulado una enorme cantidad de datos y está tratando de optimizar su capacidad para usar esos datos.

"Llevamos cinco años en el recorrido hacia la transformación digital, y nos está haciendo avanzar", afirmó Thirumal Raj, CIO/CTO mundial de Elite Digital Logistics. “Ahora necesitamos una modernización heredada de nuestra plataforma de datos completa. El desafío es que tenemos una gran cantidad de datos que hemos acumulado en los últimos 30 años, y debemos averiguar cómo usarlos de la mejor manera".

Equatorial Marine Fuel Management Services también enfrenta desafíos en la gestión de datos. En este caso, los problemas surgen de la creación de datos y la fragmentación de las empresas y las cadenas de suministro.

“¿Cómo digitalizamos los datos entre los buques y las cadenas de suministro?”, preguntó Collin Ng, CTO de la empresa. "Hay una gran diferencia entre estar en la oficina y estar a bordo de un buque. No es tan simple como instalar un punto de acceso inalámbrico o pasar un cable de un punto a otro. La conectividad es un verdadero desafío".

Una organización que se especializa en la cadena de suministro y el abastecimiento basada en Singapur está buscando una plataforma que pueda sincronizar los datos de todos sus clientes.

“Almacenamos todos los productos que se pidieron a Lazada”, dijo el jefe de TI de la empresa. “Estamos integrando las API de diferentes sistemas para distintos clientes y tenemos muchos desafíos, debido a la privacidad de los datos. Busco soluciones que puedan reemplazar nuestras aplicaciones multicanal existentes”.

Llevar la transformación de datos al siguiente nivel

Las industrias de logística, transporte y envíos han experimentado una transformación significativa en los últimos años, según Joey Tan, Ph.D., jefe de Búsqueda de Estrategia y Sostenibilidad de AWS. Antes, la industria estaba dominada por competidores importantes que controlaban un ecosistema cerrado que abarcaba consignatarios, transportistas y puertos clave utilizados para el abastecimiento de combustible. Sin embargo, los sistemas actuales son mucho más abiertos con 20 a 22 hitos entre transportistas y consignatarios, todos los cuales tienen el potencial de exponer a la empresa a muchos riesgos desconocidos.

Además de estos desafíos, la rentabilidad sigue siendo un problema difícil de abordar. "El margen de una empresa de logística o cadena de suministro siempre se deteriora", explicó Tan. "No importa cuán innovadoras sean nuestras ideas, inevitablemente, nos toparemos con el obstáculo de implementarlas de manera rentable para nuestros clientes".

Dados estos escenarios, Tan citó tres estrategias para darles a las empresas una ventaja en la transformación de los datos:

• Comprenda el dominio de su empresa
• Comprenda cómo procesa datos no estructurados en una plataforma común
• Explore nuevos conceptos de datos, como datos sintéticos, que se pueden implementar para entrenar modelos de AI y machine learning

Implementación de estrategias de modernización de datos basadas en AI

Tan preguntó: "¿Cómo usamos la AI para extraer ciertos elementos de datos para crear conocimientos comerciales valiosos? Esto solo ocurrirá si nos sentimos cómodos con el hecho de que nunca habrá una base de datos perfecta para los datos estructurados".

La AI está resolviendo problemas para empresas como Equatorial Marine, aunque no puede reemplazar completamente el criterio humano en un sitio industrial.

"La AI nos ayuda a reducir los errores y hace que la vida sea mucho más fácil", señaló Collin Ng, CTO de Equatorial Marine. "Pero las personas pueden tomar decisiones mejores y más rápidas con el soporte de la AI. Hemos intentado utilizar la AI para tomar buenas decisiones, pero todavía es difícil para la tecnología emitir juicios en los que las personas confíen. Además, nuestros clientes siguen prefiriendo el toque humano”.

Ng sugirió que las empresas que enfrentan desafíos para obtener la aprobación de proyectos de AI o automatización siempre deben informar a los responsables de la toma de decisiones sobre el tipo de datos que tienen y lo que pueden hacer con ellos.

“Si bien herramientas como el análisis de superficie pueden proporcionar métricas cualitativas, es importante considerar qué tipo de uso comercial tienen”, explicó Ng. “Por ejemplo, analizamos qué afecta nuestro tiempo de entrega o cuánto tiempo tarda una embarcación en entregar combustible. Este tipo de analogías ayudan a los líderes ejecutivos a comprender nuestros problemas y a darnos la aprobación para nuestros proyectos”.

Avanzar en el recorrido hacia la modernización de datos

Junto con la consolidación y la estandarización de los datos y la búsqueda de valor en bases de datos no estructuradas, los transportistas y cargadores también ponen su atención en la seguridad de los datos. Dado que el delito cibernético es cada vez más sofisticado, ninguna industria es inmune a los riesgos. En este ambiente, las empresas deben tomar medidas proactivas para proteger sus datos. Sin embargo, incluso con estas medidas, la seguridad al 100 % no es posible.

Según el gerente de TI de una empresa especializada en cadena de suministro y abastecimiento, la seguridad de los datos es la principal preocupación en tiempos como estos. El líder enfatizó la importancia de asegurar el almacenamiento de datos, definir la información confidencial y no confidencial y resaltar el papel vital de la tecnología en la predefinición y protección del acceso a los datos mientras se recopilan y usan para análisis.

Ante estas preocupaciones, Banerjee dijo que su equipo puede ayudar a las organizaciones en las siguientes áreas:

• Funciones de asesoramiento: trabajar con las organizaciones para comprender su posición actual, identificar su estado futuro y sugerir las soluciones adecuadas para aprovechar sus datos.
• Servicios del día uno: estos servicios incluyen migración y transformación o modernización con el soporte de AWS.
• Servicios del día dos: esto incluye garantizar que los sistemas y las cargas de trabajo de una organización se ejecuten de manera eficiente en la nube.

Banerjee concluyó aconsejando a las empresas que trataran su transformación digital como un recorrido con parámetros claramente definidos sobre lo que quieren lograr dentro de un cierto período de tiempo. "Este enfoque puede ayudar a que la implementación del proyecto se realice sin problemas".

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