Specialista in data science: la posizione è trend nel settore Logistica

Secondo il rapporto Future of Work 2025, realizzato dal World Economic Forum, i datori di lavoro brasiliani prevedono che le funzioni di specialista in trasformazione digitale, in intelligenza artificiale e Apprendimento automatico e dentro Catena di fornitura la logistica crescerà fino al 2030. 

Questa crescita colma una grande lacuna nel settore della Logistica e della Supply Chain Management: la mancanza di competenze tecniche per implementare la scienza dei dati, che si è distinta come competenza essenziale per il settore. 

Con la crescente dipendenza da decisioni basate su informazioni accurate per migliorare l'efficienza, diventa imperativo investire in talenti interni, o assumere dipendenti che sappiano applicare buone pratiche di integrazione, elaborazione e analisi dei dati. 

Per fare una panoramica, la scienza dei dati consente una visione dettagliata delle informazioni in tutte le fasi della catena logistica Gli strumenti analitici avanzati apportano numerosi vantaggi: dall'analisi approfondita dei dati, le aziende possono prevedere le richieste, gestire le scorte e ottimizzare i percorsi, e ridurre gli sprechi.  

Con queste analisi, è anche possibile identificare modelli, anomalie e tendenze nascosti, consentendo alle aziende di anticipare potenziali problemi e colli di bottiglia Queste pratiche non solo aumentano l'efficienza operativa, ma assicurano anche risposte rapide e accurate ai cambiamenti del mercato e alle esigenze interne.  

La ricerca operativa, a sua volta, utilizza metodi avanzati per risolvere problemi complessi e ottimizzare l'allocazione delle risorse Le sue applicazioni spaziano dalla scelta della posizione ideale per i centri di distribuzione alla definizione di percorsi e livelli di inventario ottimali Questo approccio consente inoltre di simulare scenari e valutare l'impatto di diverse decisioni prima di implementarli, minimizzando i rischi e massimizzando l'efficienza.  

In un ambiente sempre più competitivo, padroneggiare queste tecniche di ricerca operativa è un elemento di differenziazione strategico per i professionisti del settore, allo stesso tempo, la capacità di trasformare grandi volumi di dati in insight applicabili rende la scienza dei dati una competenza essenziale per la logistica moderna e la gestione della supply chain.  

Sfide lungo il percorso 

Pur essendo promettenti, queste aree sono ancora relativamente nuove e una delle maggiori sfide è l'integrazione tra vecchi sistemi IT e nuove tecnologie di data science. Molte aziende utilizzano ancora strumenti incompatibili con le soluzioni moderne, rendendo difficile la raccolta e l'integrazione dei dati rilevanti.  

Un'altra sfida è la resistenza culturale alle decisioni basate sui dati. Molti professionisti preferiscono ancora fare affidamento sull'esperienza e sull'intuizione, il che richiede un cambiamento organizzativo che parta dalla leadership, promuovendo l'apprezzamento delle decisioni basate sull'evidenza. Inoltre, la qualità e l'integrità dei dati sono fondamentali per evitare errori di analisi che possono portare a decisioni sbagliate, richiedendo processi di governance robusti per garantire informazioni accurate, complete e coerenti.  

Nonostante queste difficoltà, gli ostacoli possono essere superati con investimenti in tecnologia, formazione e cambiamento culturale La scienza dei dati e la ricerca operativa sono competenze essenziali per la logistica moderna, non solo ottimizzando l'efficienza, ma anche offrendo una visione strategica del business Le aziende che sfruttano tutto il potenziale di queste discipline saranno meglio posizionate all'avanguardia nell'innovazione e meglio preparate a competere sul mercato.