La gestión de mercancías y materias primas genera una gran cantidad de datos, por lo que es inevitable que los operadores de puertos y terminales de carga se pregunten cómo pueden utilizarlos para mejorar sus operaciones y las decisiones que toman.
El 90% del comercio mundial es marítimo, una realidad que obliga a que el manejo de las materias primas y mercancías sea lo más eficiente posible. Frente a ello, las soluciones digitales cobran cada día más importancia para controlar los enormes puentes grúa y vehículos de transporte a través del monitoreo y del transporte de los contenedores. El problema es que los datos generados en el proceso solo se han usado de manera parcial, ya que las empresas no cuentan con una estrategia de datos.
“Pese a que conocen su valor, las compañías tienen dificultades para obtener información específica y usarla para la toma diaria de decisiones de negocio”, dice Federico dos Reis, CEO de INFORM para LATAM. Pero gracias a los recursos informáticos y de almacenamiento en la nube hoy se pueden almacenar y procesar de manera económica y flexible.
Es así como las nuevas herramientas ETL (Extract, Transform, Load) ya no solo mueven datos de la fuente a un depósito central, sino también evalúan su calidad, crean modelos de datos y, en algunos casos, incluso los preseleccionan para su uso en aplicaciones de análisis.
“Con soluciones como Qlik Data Integration, TimeXtender o Snowpipe es posible gestionar los datos de manera flexible y versátil. Ahora son cosas del pasado los laboriosos procesos de las soluciones clásicas, donde incluso se podían demorar días en integrar los nuevos campos de datos o ajustar los modelos. Esto es importante porque las empresas necesitan información rápida para enfrentar problemas en tiempo real”, explica Eva Savelsberg SR, VP de Puertos y Centros de Distribución en INFORM.
La ejecutiva también enfatiza en que la mayoría de los responsables de la toma de decisiones no desean lidiar con consultas técnicas engorrosas para tomar decisiones de negocio importantes. Por esta razón los almacenes de datos están resurgiendo dado que su uso ya no requiere tanto tiempo como antes, gracias a soluciones como Azure Synapse, Google BigQuery o Amazon Redshift.
Democratizando decisiones
Hoy el foco está puesto en poder cargar y visualizar datos rápidamente. Las herramientas de BI (Inteligencia de Negocio) pueden contribuir a este propósito con análisis de tendencias, proyecciones, escenarios “what-if” y la capacidad de separar y analizar cada aspecto en detalle.
Al respecto, Savelsberg explica que las empresas deben determinar la información que esperan obtener y los datos que necesitan. En muchos casos, los datos aún no están en formato digital, por lo que es necesario recopilarlos en un determinado período de tiempo. “Un clásico caso de proyecto de ciencia de datos en puertos y terminales es el mantenimiento predictivo de equipos. Para esto, los sensores proporcionan una innumerable cantidad de datos de estado donde los algoritmos pueden detectar las mínimas desviaciones y predecir una posible falla a partir de, por ejemplo, la temperatura o vibraciones del motor de una grúa. De la misma manera, monitorear grúas y vehículos con cámaras y sensores proporciona grandes cantidades de datos que pueden ayudar a predecir cuellos de botella operacionales antes de que ocurran”, sostiene Savelsberg, destacando que la ciencia de datos puede ayudar a las empresas a ser más eficientes y abordar los problemas de manera preventiva en alianza con el análisis de BI para optimizar las operaciones de puertos y terminales.
Fuente: INFORM
