Con la tendencia al alza de implementar una gestión de analítica de datos en las empresas, el incremento de vacantes y especializaciones disponibles, es importante comentar sobre otra parte de esta área: los desafíos.

Sí, la analítica de datos no es distinta a cualquier otro proceso o innovación que busquemos implementar en nuestras empresas, los cuales a menudo plantean retos que deberán ser resueltos para una implementación exitosa, acá planteo los principales desafíos desde mi experiencia.

Antes de comentar brevemente cada uno de los desafíos, debemos de categorizarlos en dos tipo:

1. Desafíos Organizacionales
2. Desafíos Técnicos.

Desafíos organizacionales:

1. Retraso en el tiempo: Los grandes volúmenes de datos en Big Data y la complejidad de la cadena de suministro hacen que el análisis de datos sea más lento debido a la falta de acceso oportuno a los datos necesarios.
2. Insuficiencia de recursos: La accesibilidad a información en tiempo real es crucial. La cadena de suministro genera datos complejos y multifuncionales que requieren una recolección y almacenamiento organizados para ser eficientes.
3. Preocupaciones de privacidad y seguridad: Compartir datos a través de la red de la cadena de suministro es esencial, pero las leyes de privacidad y seguridad pueden afectar la precisión de los análisis de Big Data.
4. Problemas de comportamiento: Si los responsables de la toma de decisiones reaccionan a cambios insignificantes, los costos de la cadena de suministro y el inventario pueden aumentar. La gran variedad y volumen de datos en Big Data elevan el riesgo de identificar asociaciones irrelevantes.
5. Problemas con el retorno de la inversión (ROI): Evaluar el valor de los datos recopilados es complicado debido a la gran variedad y volumen de datos. La infraestructura necesaria para analizar Big Data requiere una inversión considerable, lo que puede poner en riesgo el ROI.
6. Falta de habilidades: Los datos de la cadena de suministro son complejos y requieren una combinación de habilidades analíticas y conocimiento del dominio. Encontrar esta combinación junto con la experiencia es difícil.

Desafíos técnicos:

1. Escalabilidad de los datos: La escalabilidad de la información es un problema técnico importante. La incapacidad de algunos sistemas para pasar de bases de datos limitadas a bases de datos distribuidas o en la nube afecta negativamente los análisis de Big Data.
2. Calidad de los datos: La calidad de los datos y la información almacenada y utilizada determina la implementación y los resultados de las técnicas analíticas. La calidad debe ser consistente para obtener resultados fiables para la toma de decisiones.
3. Déficit de técnicas: La incapacidad de los sistemas y organizaciones para explotar la información recopilada afecta la solidez de los análisis. Los métodos utilizados para explorar, evaluar, predecir y conceptualizar datos deben mejorarse según la magnitud y complejidad de los datos.

Estos son algunos de los desafíos principales a enfrentarse al implementar la analítica de datos en la cadena de suministros. Será necesario mantenerse actualizado y en constante aprendizaje sobre las nuevas tendencias y tecnologías disponibles para explotar de la mejor manera los datos que obtenemos de la cadena de suministros.

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