Las aplicaciones de la minería de datos para la cadena de suministro no dejan de aumentar, en especial si se combina con otras técnicas o los nuevos avances de la tecnología. Sin embargo, para aprovechar la posibilidad de profundizar en el conocimiento que este método de analítica de información permite, es necesario disponer de un sistema de almacenamiento de datos.

minería de datos

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Créditos fotográficos: NicoElNino

Una vez implementado, la minería de datos permitirá a la organización bucear en todo el conocimiento acumulado para identificar tendencias o predecir las áreas sujetas a una mayor incertidumbre. Pero, ¿qué sistema de almacenamiento de datos escoger?

 

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Dónde aplicar la minería de datos en supply chain

Existen varias opciones de almacenamiento a las que recurrir a la hora de iniciar un proceso de minería de datos:

  1.       El data warehouse: es la fuente de información más recurrente para quienes aplican técnicas de minería de datos. En este gran almacén se recoge la información procedente de la cadena de extremo a extremo. Desde producción a distribución, de la función de transporte al servicio postventa. Para garantizar la consistencia de los resultados de la minería de datos, es importante que los datos que se almacenan en el data warehouse reúnan las condiciones necesarias de calidad. De esta forma, se evitan las duplicidades, incompletitudes y errores de exactitud, que podrían terminar comprometiendo a todo el proceso de análisis.
  2.       Un data lake, en el caso de las organizaciones de mayor madurez digital, será el punto de partida para la analítica. Alojado en la nube, abre las puertas a opciones de análisis más avanzadas que, debido a su particular configuración, sólo pueden ser llevadas a cabo por expertos. Científicos de datos o analistas Big Data se ocuparán de descubrir, a través de procesos de minería de datos, las principales tendencias entre grandes volúmenes de datos estructurados (como los que llegan del área financiera o de la función de almacén) y no estructurados (los procedentes de redes sociales, los audios, vídeos y, en definitiva, información muy heterogénea que puede llegar de marketing o ventas, por ejemplo). En el caso del data lake, es importante tomar en consideración todos los aspectos relacionados con la seguridad de datos. Debido a que el lago de datos se encuentra en la nube, es necesario contar con un plan que permita proteger a toda esa información de accesos no autorizados o usos indebidos.
  3.       Los data marts: pese a que el repositorio de datos (también conocido como data mart) se ha considerado durante mucho tiempo como una alternativa de almacenamiento de información, a día de hoy se conocen sus desventajas, entre las que destaca la dificultad para alcanzar una visión única. Cuando los datos se almacenan en silos departamentales es complicado (y costoso) asegurar la integración de la información corporativa, lo que lleva a la extracción de conclusiones sesgadas en el análisis. En la actualidad, la prioridad debe ser buscar la sincronización e integración de todos los componentes de la cadena de suministro y sus activos informacionales.

¿Cuál de estos sistemas de almacenamiento se emplean en tu organización? ¿Quién se ocupa de aplicar las técnicas de minería de datos?

 

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