Mimo to, wielu firmom wciąż brakuje odpowiedniego dostępu do danych, które mogłyby przyspieszyć rozwój organizacji. Samo posiadanie dużej ilości informacji w bezkresie danych niestety nie wystarczy. Albowiem duży zbiór nie zawsze oznacza "wartościowe" dane, choć wiele firm tonie ich nadmiarze. Zbierane dane są często niekompletne lub niedokładne, co prowadzi do niskiej ich jakości. W wielu przypadkach skutkuje to brakiem możliwości podejmowania inteligentnych decyzji lub niemożnością automatyzacji procesów dzięki danym.
Choć danymi dysponujemy od zawsze i od zawsze też szukaliśmy zastosowań dla nich, to dziś mamy ich nieporównywalnie więcej wraz z technologią, która pozwala nam odpowiednio ich użyć. Przewiduje się, że całkowita ilość tworzonych, rejestrowanych, kopiowanych i wykorzystywanych na całym świecie danych będzie szybko rosła, osiągając 181 zettabajtów do końca 2025 roku. Transport ma w tym ogromny swój udział za pośrednictwem telematyki, GPS, monitorowanych pojazdów
oraz innych czujników.
Samo dysponowanie prawdziwymi danymi nie zawsze oznacza, że dostarczają one wszystkich informacji, których potrzebujemy do podjęcia właściwych decyzji. Przyjrzyjmy się danym syntetycznym, czyli sztucznie generowanej klasie danych. Dane syntetyczne są dostępne od lat, ale często postrzega się je jako substytut niższej jakości, przydatny tylko w niektórych sytuacjach, gdy uzyskanie prawdziwych danych jest niewygodne, drogie lub ograniczone przepisami prawa. W rzeczywistości jednak taki sposób myślenia całkowicie pomija PRAWDZIWY potencjał danych syntetycznych: fakt natomiast jest taki, że BEZ danych syntetycznych nie będziesz w stanie zbudować wysokiej jakości, wysokowartościowych modeli sztucznej inteligencji. Dlatego właśnie dane syntetyczne są na najlepszej drodze, aby wyjść z cienia i stać się główną siłą napędową AI.
Ponadto dysponując danymi, możemy wspomagać się technologią, np. zaawansowaną analityką, sztuczna inteligencją czy uczeniem maszynowym. Wykorzystanie big data dostarczanych przez IoT oraz zastosowanie analityki do przekształcania danych w zaawansowane informacje, pozostaje głównym priorytetem dla liderów łańcuchów dostaw.
Na analitykę stawiają nie tylko firmy z obszaru łańcuchów dostaw. Spory wzrost zainteresowania tą dziedziną odnotowała także branża transportowa. W prestiżowym badaniu Instytutu Gartnera 2023 CIO and Technology Executive Survey, 59 procent respondentów z branży transportowej umieściło analitykę danych na szczycie technologii, w które zainwestuje się więcej w roku 2023 w porównaniu z rokiem poprzednim.
Firmy coraz częściej borykają się z poważnymi zakłóceniami, które w znaczący sposób wpływają na funkcjonowanie ich łańcuchów dostaw. Strajki w portach, niedobory personelu w magazynach, inflacja, niższy i bardziej nieprzewidywalny popyt konsumencki, wyższe stany magazynowe i zwiększone koszty paliwa to tylko część problemów, które w ostatnim czasie dotknęły łańcuchy dostaw.
Dzięki zastosowaniu zaawansowanej analityki przedsiębiorstwa wykorzystują dane analityczne do wykrywania problemów, określenia ich skali i wpływu na łańcuchy dostaw, aby następnie szybko i z dużą dokładnością przygotować środki zaradcze.
Zaawansowana analityka oferuje spedycjom i załadowcom wiele zastosowań, w tym:
Wykorzystanie danych poprzez analitykę jest kluczowym priorytetem dla wszystkich branż i dla wszystkich partnerów w ekosystemie począwszy od dostawcy, po spedytora, dostawcę usług logistycznych aż po klienta, a nawet konsumenta końcowego.
Wartość danych tkwi w uzyskanej analizie, jednak muszą one zostać odpowiednio sprawdzone i oczyszczone. Bez wysokiej jakości danych, dostarczane informacje nie będą wiarygodne i nie zapewnią wartości, której poszukują liderzy łańcuchów dostaw. Będzie miało to jeszcze większe znaczenie, gdy przejdziemy do omówienia analityki preskrypcyjnej i automatyzacji procesów.
