Pero ojo, no es lo mismo volumen de datos que información, y la diferencia estriba en poder disponer de los datos estructurados de forma adecuada y obtener el conocimiento acumulado en las empre- sas. Es necesario tener un partner tecnológi- co especializado para que la estructura de datos sea adecuada y utilizable de forma rendible. Carlos Vargas. Jungheinrich.- Cen- trándonos en la intralogística, analizar los datos del mapa de almacén, así como de productos del inventario y la demanda, puede ayudar a optimizar las operaciones dentro del almacén. Por ejemplo, crear pronósticos a partir de los datos puede prevenir el malgasto de recursos físicos antes de que un plan logístico se haya implantado. Además, una vez una solución se ha implantado en el almacén, pueden aplicarse reglas estadísticas para alertar de un inventario agotado potencial o en general cualquier obstáculo. Sin embargo, estos pronósticos deben elaborarse de manera inteligente, un gran análisis de datos puede conllevar un gran gasto y un análisis escaso puede hacer perder beneficios. Respecto a la calidad de los datos, es recomendable quedarse en el presente y no basarse en el análisis excesivo del pasado. La clave del Big Data reside en el análisis a tiempo real. Esto complementa la visibilidad extremo a extremo de la cadena de suministro y permite actuar lo suficientemente rápido para prevenir la pérdida de ingresos y beneficio que aparecen en los diferentes puntos de la cadena de suministro. Por ello los tres factores clave del Big Data para la cadena de suministro son: los pronósticos, el análisis a tiempo real de los transportes y la conside- ración de los datos intralogísticos (almacén) Pablo Miranda. AS Software Group.- Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de grandes cantida- des de datos se centran en la captura, el almacenamiento, así como la búsqueda, compartición y análisis de los mismos. La tendencia que provocará en la SC no es estática y va en crecimiento, y por ello se ha de disponer de tecnología que soporte estos volúmenes y, además, permita manejar extracciones de datos relacionales para su análisis, tanto de un gran conjunto de datos, como en detalle de la información previa- mente filtrada. Anna van Ginkel. Forecast Solu- tions.- La calidad de los datos es funda- mental para el software de planificación y el Big Data influye muchísimo. Cada vez tenemos más información pero más versátil y menos estructurada (ERP, CRM, puntos de ventas, redes sociales, etc.). Por ello, se necesitan herramientas que puedan procesar y consolidar esta información, estructurarla de forma lógica, accesible y rápida para los usuarios allí donde se necesita y cuando se necesita. Cuanto mejores sean los datos, mejores serán los resultados. Eñaut Sarriegi. ULMA Handling Systems.- Todos los datos que se manejan en la cadena de suministro, correctamente ordenadas y explotados, sirven de indicador de la actividad tanto de la logística como de la empresa. Para ello, es muy importante que el esquema de datos incluya todos esos datos para su procesamiento y posterior almacenamiento en datos históricos. En este sentido, la suite IkLog de ULMA funciona así, el esquema relacional de datos está pensado para absorber todos esos datos relevantes, utilizarlos para la operación en caso necesario, y después almacenarlos en una base aislada a la de producción para que después podamos procesar estos datos para la obtención de indicadores, obtener conclusiones que puedan generar cambios en el proceso, etc. 75 manutencion & almacenaje 506 SOFTWARE LOGÍSTICO BIG DATA, IoT...ECOSISTEMA TI Informe