Fig. 1. Caso real de nuestra solución de automatización de ingeniería y analítica de datos logísticos y de la cadena de suministros
¿Que constituye un flujo automático de datos logísticos?
Extracción de datos del ERP o software de la empresa:
El primer paso es extraer los datos relevantes del sistema ERP que almacena información sobre las operaciones de la cadena de suministro, como pedidos de clientes, inventario, compras, producción, etc.
Transformación de datos:
Una vez extraídos los datos del ERP, es necesario realizar una serie de transformaciones para asegurar la calidad y coherencia de los datos. Esto puede incluir limpieza de datos, normalización, agregación, enriquecimiento con datos adicionales, etc.
Integración de datos:
En muchos casos, los datos relevantes para la cadena de suministro pueden estar dispersos en diferentes fuentes, como sistemas ERP adicionales, sistemas de gestión de almacenes (WMS), sistemas de gestión de transporte (TMS), entre otros. Es necesario integrar estos datos para obtener una visión completa y unificada de la cadena de suministro.
Almacenamiento de datos:
Los datos transformados e integrados se almacenan en un almacén de datos o en una base de datos diseñada para el análisis y generación de informes ó Data Lake. Esto permite un acceso rápido y eficiente a los datos para su posterior procesamiento.
Procesamiento y análisis de datos:
Una vez que los datos están almacenados, se pueden realizar diversos procesamientos y análisis para generar informes y obtener información útil. Esto puede incluir consultas SQL, análisis de tendencias, generación de KPIs (Indicadores Clave de Desempeño), modelos predictivos, entre otros. El objetivo es obtener información valiosa sobre el desempeño de la cadena de suministro y la toma de decisiones.
Generación de informes:
Utilizando las herramientas adecuadas, se generan informes que presentan la información analizada y los resultados obtenidos. Estos informes pueden incluir paneles de control interactivos, visualizaciones gráficas, tablas y otros formatos que faciliten la comprensión de los datos y la toma de decisiones. implica una serie de pasos que permiten adquirir, transformar y analizar los datos relevantes para generar informes útiles y oportunos.
Es importante destacar que este flujo automático puede requerir la implementación de tecnologías específicas, como herramientas de extracción de datos, sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos, lenguajes de consulta, herramientas de visualización, entre otros.
Además, es necesario tener en cuenta los requisitos y características específicas de la cadena de suministro en cuestión para adaptar adecuadamente el flujo de trabajo.
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