Βλέπουμε καθημερινά τις αλλαγές που έχει επιφέρει η εξέλιξη των data analytics.
Με την άνοδο των τεχνολογιών και την αύξηση του όγκου δεδομένων, πολλές βιομηχανίες και φυσικά επιχειρήσεις αλλάζουν ραγδαία για να συμβαδίζουν με τις εξελίξεις. Ο τομέας logistic business δεν αποτελεί εξαίρεση.
Ο συγκεκριμένος τομέας είναι γνωστός για την πολύπλοκη και δυναμική φύση του. Η χρήση των δεδομένων είναι απαραίτητη και η σωστή συλλογή και επεξεργασία τους επιτρέπουν στους φορείς της βιομηχανίας να βελτιστοποιήσουν τη δρομολόγηση, να βελτιώσουν τις εργοστασιακές λειτουργίες και να δώσουν διαφάνεια σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού, προς όφελος τόσο των εταιρειών εφοδιαστικής όσο και ναυτιλίας.
Η εξάπλωση των big data άλλαξε δραστικά τον τρόπο που χρησιμοποιούν τα δεδομένα τους οι επιχειρήσεις. Πλέον οι εταιρείες μπορούν να προβλέψουν μελλοντικές κινήσεις και να δράσουν αναλόγως.
Παραγωγικότητα και Απόδοση
Οι διαχειριστές απόδοσης μπορούν να μετατρέψουν τις πληροφορίες που συλλέγουν από τα δεδομένα σε ενεργές πληροφορίες. Τι σημαίνει αυτό; Τα δεδομένα αυτά μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό προβλημάτων αλλά και στην κατανόηση και απόδοση του εργατικού δυναμικού. Σε περίπτωση που κάποια μηχανήματα έχουν κακή απόδοση, τα δεδομένα δείχνουν τι συμβαίνει στους διαχειριστές, οι οποίοι παρεμβαίνουν και διορθώνουν το θέμα που έχει προκύψει.
Επίσης καθοριστικό ρόλο στην σωστή λειτουργία της επιχείρησης έχει η κοινοποίηση και ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο με όλους τους συνεργάτες. Στον τομέα των logistics, ο συγκεκριμένος τρόπος χρήσης των δεδομένων επιφέρει σημαντικές βελτιώσεις στην αποτελεσματικότητα των διαδικασιών. Επηρεάζει προς το καλύτερο τη συνολική απόδοσή της επιχείρησης και όχι μόνο ένα μέρος. Ενισχύει τη διαφάνεια και βοηθάει στη συνολική βελτίωση των διαδικασιών.
Δημιουργία νέων δεδομένων και βελτιστοποίηση.
Ο τομέας των logistics χρησιμοποιεί δεδομένα για να αυξήσει την ταχύτητα παράδοσης και να παρέχει στους πελάτες ορατότητα σε πραγματικό χρόνο μέσω των παραγγελιών. Η ανάλυση δεδομένων για τη βελτίωση αυτών των λειτουργικών πτυχών οδηγεί συνεχώς σε συνεργασίες καλύτερης ποιότητας και αυξημένη αφοσίωση των πελατών. Εάν τα δεδομένα υποδεικνύουν λάθη στις τιμές παραλαβής, καθυστερήσεις στις διαδικασίες παραλαβής ή ότι η αποστολή είναι ελλιπής, οι διαχειριστές διαθέτουν όσες πληροφορίες χρειάζονται για να προχωρήσουν στην λύση των θεμάτων.
Η δημιουργία νέων μοντέλων διαχείρισης δεδομένων και οι νέες ψηφιακές πλατφόρμες θα βοηθήσουν σε σημαντικές ελλείψεις και θα μπορέσουν να συμβάλουν στην αύξηση της ορατότητας και της συνδεσιμότητας μεταξύ των συστημάτων.
Ψηφιοποίηση και εξέλιξη.
Στα logistics η χρήση προηγμένων διαδικασιών ανάλυσης παίζει καθοριστικό ρόλο για την πρόοδο των επιχειρήσεων. Υπάρχει εξέλιξη τόσο σε βασικές διεργασίες (πχ. τιμολόγηση), όσο και στην εμπειρία των πελατών Η ψηφιακή πρόοδος έχει δημιουργήσει με τους πελάτες μια συνεργασία χωρίς προβλήματα. Στα παραπάνω θα προσθέσουμε και την συνεχή βελτίωση της εσωτερική λειτουργικής ορατότητας καθώς και την αυτοματοποίηση διαδικασιών που παλαιότερα ήταν χειρωνακτικές και χρονοβόρες λειτουργίες.
Η βιομηχανία των logistics, έχει περάσει πολλές αλλαγές και συνεχίζει να προσαρμόζεται σ’ αυτές. Οι καινοτόμες τεχνολογίες επιτρέπουν στις εταιρείες να έχουν πρόσβαση σε σημαντικότερα δεδομένα, τα οποία με την σωστή χρήση και εκμετάλλευση τους μπορούν να επιταχύνουν την πρόοδο και την ανανέωση, καθώς και να οδηγήσουν σε μια πιο αποτελεσματική και βιώσιμη αλυσίδα εφοδιασμού.
Αξίζει να επενδύσει κάποιος στο πεδίο του Data analysis και να το εφαρμόσει συνδυαστικά με τα Logistics. Οι μισθοί αυτών των θέσεων είναι αρκετά υψηλοί . Υπάρχει αυξημένη ζήτηση.
Data Analytical Skills:
Προφανώς θα πρέπει κάποιος να έχει δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων. Αυτή είναι η ικανότητα ανάλυσης και ερμηνείας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και δημιουργίας ενεργών πληροφοριών για την επιχείρηση.
Οι ικανότητες προγραμματισμού είναι πολύ σημαντικές για έναν Data Analyst. . Γι’ αυτόν τον σκοπό οι πιο συχνές γλώσσες προγραμματισμού είναι οι: Python και R.
Όπως είναι γνωστό, τα δεδομένα παίζουν καθοριστικό ρόλο στις εργασίες ενός Data Analyst, γι’ αυτό και είναι απαραίτητη η γνώση της SQL.
Αν θέλεις να μπεις στο χώρο του Data Analysis και να εργαστείς οφείλεις να γνωρίζεις sql (δες εδώ) .
Το workearly είναι η μοναδική υπηρεσία όπού το εκπαιδευτικό υλικό που παρεχουμε φτιαχνεται ειδικά για εσένα και ειναι ειδικά προσαρμοσμένο στις τελευταιες απαιτήσεις της αγοράς !