Gestión de Datos

Gestión de Datos (56)

Blog de análisis y gestión de datos, artículos, consejos, perfiles demandados, metodologías, herramientas...

Industria 4.0 , Big Data, Business Intelligence, BPM, TPM...

Parece que tengamos que estar poniendo etiquetas constantemente a las cosas para poder entenderlas.
En parte puede ser que sea a así, pero hay veces que las cosas son más sencillas...
Y es el caso del Big Data.

Big = Grande!
Data = Datos!

Pues eso! Que tenemos muchos datos.

Esto implica dificultad de análisis, y lo que es más grave! Utilizamos los datos para justificar decisiones, en vez de utilizar los datos para tomar decisiones!
Bien y qué hace el Big Data?
Pues lo mismo que hemos estado haciendo hasta ahora, pero... mucho mejor.

Antes   Ahora 
 Analizábamos Mb. No nos era posible bajar a nivel de pedidos y comparar varios anios con diferentes variables. Máximo 4 variables y 1 o 2 gráficos sin correlacionar por pestania.

Gb-Tb, varios anios, hasta 7 variables por cada gráfico y hasta 5 graficos por pestania.

+ 35 variable cambiando y dando información legible. 
 Veíamos las tablas separadas… como mucho utilizábamos un buscarv en Excel o los más listos se iban con Access a montar sus querys  Vemos todas las tablas, de varios anios, en tiempo real y una rapidez de análisis hasta 100 veces mayor… (Se acabó el circulito del Excel o el tan temido

 Veíamos un gráfico sin relacionar con los demás, con muy pocas dimensiones a analizar y si queríamos ver la relación entre unos resultados y otros debíamos recordarlos al pasar de pestaña en pestania 

 

Excel-dejo-de-funcionar

Podemos ver muchos gráficos a la vez y ver cómo cambian todos ellos al interactuar en alguno de ellos. Este proceso nos lleva a ir acotando lo que queremos encontrar a través de filtros múltiples (Imagen de QV)

 

modelo-datos-qlikview

Velocidades de procesamiento muy lentas y problemas de estabilidad al realizar operaciones complejas

grafico-excel

Velocidades de procesamiento en memoria RAM, con cientos de millones de cálculos de manera inmediata.

 

dashboard-qlikview-logistica

Sistemas de simulación (Solver y What if) limitados y poco intuitivos Simulaciones avanzadas intuitivas y bajos los mismos conceptos que en Excel.

Veíamos los procesos desvinculados y para llegar a ver la implicación de las compras con las ventas siempre teníamos que crear queries complejos e involucrar a informática 

 

 

 

 

procesos-separados

Procesos relacionados! Toda la información está en el motor de Big Data de las herramientas y correlacionada, por lo que ver el impacto de una mala política de compras en las ventas o devoluciones es posible sin la necesidad de programar. 

 

procesos-logisticos-alineados

En otras palabras, a través del Big Data, veremos más, mejor y más rápido… y como bien es sabido…

“En el país de los ciegos el tuerto es el rey”

Déjanos presentarte tu cadena de suministro como nunca antes la habías visto.

 

 

 Buenos días,
os adjuntamos el programa de la Smart City del día 17 de Noviembre. Este año hemos sido invitados a este gran evento y estaremos dando las ponencias que se especifican a continuación, donde la jornada se muestra de lo más interesante.
 
 

   smart city expo  join the urban innovation                   fira barcelona

 

fundacion icil                  bcn rail smart mobility                   logo lis solutions

 Speakers' Corner Program 2015

17 de Noviembre de 2015

Gran Via, Pabellón 2, Espacio Smart City Plaza, Sala Speaker's Corner

10:30h.  “Como mejorar la eficiencia de las entregas de e-commerce a través de la tecnología”

              “Modelos disruptivos en la logística de última milla”

                   SPEAKERS:

                   Joan Rovira González          CEO – DELIVEREA

                                                                       Barcelona - Spain

                   Pau Castillo Díaz                    CEO – SHARGO

                                                                       Barcelona – Spain

                   Francesc Pi Pagès                SUPPLY CHAIN PROJECT MANAGER - PRIVALIA

                                                                       Barcelona – Spain

 

12:00h.      “Del BIG DATA al SMART DATA”

                   SPEAKER:

                   Rafael González  Esquinas  LEAN MANAGER – LIS SOLUTIONS

                                                                          Barcelona - Spain

12:30h.      CASOS PRÁCTICOS:

                   “BIG DATA en la logística urbana”

                   “SMART DATA para la optimización de recursos en las ciudades”

                   SPEAKER:

                   Asier Barredo Barbero         CEO – LIS SOLUTIONS

                                                                          Ulm – Germany

13:30h.      CIERRE DE JORNADA

*No olvide obtener su acreditación a través de la página web:http://www.bcnrail.com/

Ahora que se acercan estas fechas, para unos consideradas una necesidad, y para otros un suplicio. Recuerdo el último viaje que realicé el año pasado en Semana Santa para reunirme con la familia.

No es una “historieta” más donde cuentas cómo te fueron estas vacaciones, si no que me gustaría compartir con vosotros un hecho, que creo que se da mucho más de lo que debería.

Esa Semana Santa, necesitábamos entregar una organización y limpieza de datos para elaborar los cuadros de mando que mostraban toda la información del proceso de compras de una empresa alimenticia; por lo que en mi encuentro familiar debería dedicar unas horas a este proceso.

Después de la comida familiar y posterior sobremesa, decidí sacar el portátil y ponerme con ello. Para lo que abrí la herramienta de “Knime” y compuse el flujograma acordado por el equipo para la composición y tratamiento de los datos. Este flujograma se componía de un nodo inicial que recogía más de 400 excels distintos con los datos de cada día (de cada mes, durante año y medio), y una serie de nodos que generaban un único archivo donde se guardaban limpios todos los campos, excluyendo los vacíos o erróneos (erróneos según el criterio de limpieza del cliente).

Mi tío Santi, ha trabajado toda su vida en temas de Logística, desde camionero, pasando por crear una empresa con su propia flota, hasta integrar esta estructura de flotas en una gran empresa y tener que tomar decisiones prácticamente diarias sobre el dato en entregas e incidencias. Por lo que decidió sentarse a mi lado y con una expresión increíblemente atónita me preguntó:

¿Pero eso se puede hacer?

Seguro que muchos de vosotros, apasionados de la logística y cadena de suministro, en algún momento a través de una noticia, un post como éste, o un comentario de alguien cercano, os habéis planteado esta gran pregunta. Mi tío Santi ni siquiera tuvo que preguntarme qué demonios estaba haciendo con esos “nodos”. Con un simple vistazo comprendía perfectamente la estructura del proceso que estaba siguiendo.

Flujo-nodos-knime

Efectivamente tuve que comentarle que gracias a las herramientas de minería de datos, ya no era necesario crear tediosos análisis con Excels que contenían miles de datos y que era imposible que nos aportaran cierto criterio de decisión, para lo que entramos en el siguiente debate. “¿Si implanto esto en mi empresa, no se irá todo al garete? “ Y es un miedo que es generalizado.

Estamos tan acostumbrados a trabajar siempre de la misma forma y sacar lo que podemos con lo que tenemos, que solo el hecho de pensar que estamos “atrasados” en nuestro negocio, nos abruma.

La sensación que me dió al ver a mi tío Santi tan aferrado a su proceso interno de toda la vida, y a la vez sorprendido con este nuevo mecanismo, me dió mucho que pensar en los siguientes días.

Tenemos conocimientos del concepto MINERÍA DE DATOS, y sabemos que existen herramientas y metodologías que nos ayudan a triturar todos estos datos, pero ¿por qué somos tan reacios a implantarlas en nuestro negocio? Creo que entendí lo que ocurre.

Esta “otra forma” de trabajar, complementa vuestro trabajo diario, pero no lo reemplaza, y el pensar que esa forma en la que trabajáis habitualmente está fallando, es lo que hace rechazar estas nuevas opciones, pero no debéis tener miedo, porque las nuevas generaciones como nosotros estamos desarrollando cada día nuevas estrategias para que vosotros solamente seáis buenos tomando decisiones y teniendo evidencias de por qué las tomáis, no que os tengáis que volver locos para dar un soporte a cada palabra que decís en las grandes reuniones de dirección.

¿Seguís siendo miedicas? ;)

Felices vacaciones, nos vemos a la vuelta.

Paula Calva LIS-Solutions.

 

cuadro-de-mando-qlikview

¿Es necesario invertir en Business Intelligence?

Sin duda sí, cada día es más necesario explotar la información de nuestros sistemas, dejando de lado las hojas de cálculo, existen sistemas mucho más eficientes, rápidos y visuales para esta competencia. ¿Situación del Business Intelligence como inversión?

Las empresas están invirtiendo en BI, ¿Y la tuya?

Las prioridades de inversión en nuevas tecnologías según la encuesta de Gartner en 2015 a los CIOs, serán las siguientes, dónde destacan las inversiones en Business Intelligence/Analytics, y las inversiones en Cloud.

 CIO´s inversiones 2014-2015

http://www.gartner.com/imagesrv/cio/pdf/cio_agenda_insights2015.pdf

¿CREES QUE SABES MUCHO DE LOGÍSTICA?

¡BIEN!

YA ESTÁS PREPARADO PARA LA SEGUNDA FASE

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BIG DATA PARA LA CADENA DE SUMINISTRO


MARTES 17 DE MARZO DE 2015
ICIL BARCELONA

 

Científico de Datos el siguiente paso para el Experto en Logística.

Vale, todo el mundo habla de lo maravilloso que es el Big Data y de todo lo que podemos encontrar por detrás… pero … ¿Cómo lo hacemos?

Si queremos ganar en independencia, rapidez de análisis y seguridad tenemos que convertirnos en lo que ahora se denomina un científico de datos.

"El trabajo más sexy del mundo" según la Harvard Business Review.

Es una posición en la que se combinan conocimientos avanzados del negocio, con nociones de estadística y con capacidad de manejar y parametrizar softwares de análisis de datos de última generación. Y se clasifica como el más “sexy del mundo” porque permite a los ya expertos en su rama, alcanzar nuevo nivel de conocimiento y gestión de su área.

Pero... ¿Para que nos sirve todo esto?

Imagínate que llevas a cabo tu trabajo un 20% más rápido, con un 30% de más seguridad y con un 50% más de capacidad de explicar tus decisiones y sus resultados.

Eso es lo que te ofrece este nuevo paradigma. 

big-data-the-moving-parts

A continuación realizamos un esquema de los pasos para convertirte en un científico de datos, para ver el documento completo en pdf -> Los 5 pasos para convertirse en científico de datos.

Los 5 pasos para convertirse en un Científico de Datos (descarga pdf completo).

1.- Conviértete en un experto de tu negocio.

2.- Desarróllate al máximo en Excel.

3.- Rescata esos apuntes perdidos de estadística.

4.- Lánzate a “parametrizar” softwares.

5.- Que tu Instinto y tu Software trabajen de la mano.

"Porque sólo una visión clara e intuitiva

asegura los mejores resultados”

Encuesta de “Harvard Business Review”, sobre la fiabilidad de los datos utilizados por Mandos y Directivos en las empresas.

Harvard Business Review

LIS-Solutions le presenta las reveladoras conclusiones en torno al análisis y gestión de datos de su empresa.

Supply-ChainEn el actual entorno económico internacional, marcado por la globalización de los mercados y una altísima competitividad,  el rol de la logística (asegurar la disponibilidad de todos los materiales necesarios en cada etapa del proceso) se ha reconocido como un aspecto extremadamente importante en la estrategia de negocio , y la gestión de la cadena de suministro se ha convertido en un arma competitiva básica.

El efecto Bullwhip

Las cadenas de suministro, por naturaleza, están compuestas por entidades inconexas que trabajan juntas, a través de procesos complejos, para entregar un producto.

El efecto Bullwhip es consecuencia de la problemática asociada a su gestión:

  • La información no es clara ni fiable.
  • Tiempos de suministro variables.
  • Falta de confianza entre los integrantes de la cadena.

La falta de sincronización entre los agentes que la forman provoca una acumulación distorsionada de inventarios, consecuencia de la  variabilidad que existe en las órdenes de reabastecimiento y que aumenta según avanzamos aguas arriba.

Diagrama flujo aguas arriba, flujo aguas abajo Sus consecuencias son:

  • Capacidad insuficiente o excesiva en planta.
  • Niveles de servicio bajos, debido a la falta de productos disponibles.
  • Calendarios de fabricación inestables.
  • Altos costes de almacenamiento y transporte.

Cadenas de suministro innovadoras: colaboración

Hoy en día, las compañías están obligadas a tener cadenas de suministro cada vez más dinámicas, para afrontar la creciente demanda de los consumidores y realizar análisis rápidos ante problemas,  imprevistos o errores en la colaboración interna.

El acceso inmediato y flexible a la información es crucial en una cadena de suministro eficiente. En efecto, las compañías precisan analizar constantemente los datos recogidos desde diferentes fuentes (ERP, SGAs, CRM, RFIDs,…) y convertirlos en información/conocimiento para la toma de decisiones.

Cadenas de suministro innovadoras están proporcionando un acceso en tiempo real a los datos y a la información operativa. Y la atención se centra en la coordinación y  colaboración  entre los participantes de una misma cadena de suministro.

Gestión de la información

Vitoria/Ulm, 15 de noviembre del 2013.-   Las empresas logísticas europeas han iniciado la contratación de perfiles o servicios profesionales especializados en Business Intelligence, Big Data, Data Mining y Análisis de Datos. En primer lugar, para homologarse a la tendencia impulsada por las compañías supply chain americanas. Y también, por su gran retorno de inversión.

¿Por qué a mi empresa le interesa implementar un almacén de datos?.

The Data Warehousing Information Center responde:

Para llevar a cabo tareas asociadas a consultas e informes en los servidores no utilizados por los sistemas transaccionales. La forma menos costosa y ágil para obtener rápidas respuestas es implementar una arquitectura de almacenamiento de datos que utiliza servidores separados.

Para utilizar los modelos de datos  y acelerar las consultas de información. Hay formas de modelado de datos que normalmente aceleran las consultas e informes (por ejemplo, un esquema de estrella ), y puede no ser apropiado para el procesamiento de transacciones debido a que la técnica de modelado se ralentizará y complicará el procesamiento de transacciones.

Para realizar consultas e informes sin conocimientos de bases de datos.

Para limpiar los datos de los sistemas de procesamiento transaccionales.

Para facilitar la consulta regular y el reporte de datos de múltiples sistemas transaccionales.

Vitoria/Ulm, 7 de noviembre del 2013.-  Volumen de mercancías transportadas.

Consumo de combustible y pago de impuestos. 

Facturación global del sector logístico y por compañías.

Las tarifas y los precios del transporte. 

Accidentes de trabajo en logística.

Pérdida de productos en la cadena de suministro.

Previsión de la demanda para hoy.

Inventario del almacén actualizado por el SGA.

Trazabilidad de la cadena alimentaria. 

Geolocalización de la flota de camiones. 

Pedidos devueltos, según atención al cliente. 

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