De acuerdo con Alteryx, empresa de automatización de analítica, las actividades de la cadena de suministro tienen un impacto directo en cada parte del viaje del cliente, desde la anticipación y la influencia en la demanda hasta la respuesta, el cumplimiento de esa demanda, la retención y el crecimiento del negocio.
Así, la información basada en los datos ha sido el alma del sector de la cadena de suministro durante décadas y los conocimientos adquiridos se han utilizado para tomar decisiones estratégicas. Sin la información adecuada en el momento oportuno, esos trastornos pueden acumularse rápidamente.
El comercio y la fidelidad de los clientes están orientados a la experiencia, por ello, los procesos de la cadena de suministro rotos también rompen la experiencia positiva del cliente que las empresas necesitan para prosperar.
Los datos de calidad pueden ayudar a dirigir todo el ciclo de vida de la relación con el cliente y mantener el viaje en marcha, desde la automatización del seguimiento de la producción, el almacén y la logística, hasta la entrega de actualizaciones de progreso al cliente.
Reconocer y llevar a cabo estos micro ajustes es vital para prever y reaccionar ante una interrupción imprevista, ya que estos micro ajustes son clave en la ruta, al igual que lo son a lo largo del recorrido de la cadena de suministro.
Cuando todo el modelo de la cadena de suministro global se ve sometido a tensiones, cuando los hábitos de compra cambian o los proveedores no pueden abastecerse de materias primas, el uso de datos y análisis para resolver rápidamente los problemas y ofrecer soluciones alternativas para volver a poner el proceso en marcha rápidamente se convierte en un elemento clave para el negocio.
La pandemia hizo que las empresas tomaran 5 años de progresión de la transformación digital y la condensaran en 6 meses y, aunque es vital para la continuidad del servicio a corto plazo, cualquier proyecto concentrado en una línea de tiempo, va a encontrarse con bloqueos propios sin la formación necesaria para apoyarlo.
Aunque la automatización es una herramienta poderosa, no deja de ser una herramienta. Al igual que un martillo no se levanta solo y se balancea solo, la tecnología de automatización sólo se convierte en un recurso valioso cuando se combina con la inteligencia humana.
Una premisa fundamental dentro de la ciencia de los datos es reducir un reto a sus componentes básicos hasta un punto en el que la fiabilidad y la precisión estén garantizadas, construir a partir de ahí.
Mientras que una micro-solución puede convertirse en una macro-solución, una macro-solución rara vez puede condensarse para funcionar a menor escala.
La escasez de materiales, los retrasos de las instalaciones posteriores y las interrupciones no estándar en cualquier punto de la cadena son ejemplos centrales de problemas macro que pueden abordarse a nivel micro.
Con cimientos firmes basados en la evaluación, la preparación y la identificación, el negocio puede empezar a ampliar el alcance del trabajo que se realiza con los datos.
Un mayor número de datos de calidad puede facilitar una comprensión más profunda de los problemas a los que se enfrenta una empresa y ofrecer la dirección necesaria para evitarlos.
Por ello, Alteryx quiere evaluar, aplicar, ampliar y reproducir la creación y facilitación de conocimientos básicos sobre los datos.
A medida que las cadenas de suministro evolucionen, también lo harán las habilidades y tecnologías necesarias para gestionarlas. Para las organizaciones capaces de recoger, capturar y convertir los datos en información, la ventaja competitiva potencial será significativa.
Para seguir el ritmo de los modelos de previsión y los mercados en constante cambio, los líderes en logística necesitarán una estrategia y una plataforma de análisis que permita a los trabajadores aprender nuevas habilidades, como la ciencia de los datos, para ayudar a impulsar esa capacidad de recuperación.
Por lo tanto, según Alteryx y los expertos, los datos son una parte integral de este proceso, pero requiere de especialistas en la cadena de suministro con conocimientos de datos para producir los conocimientos necesarios para desarrollar proactivamente las previsiones para múltiples escenarios que proporcionan la agilidad para prevenir cualquier momento de cambio.
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