Secondo il rapporto Future of Work 2025, realizzato dal World Economic Forum, i datori di lavoro brasiliani prevedono che i ruoli di specialista in trasformazione digitale, intelligenza artificiale eApprendimento automaticoe dentroCatena di forniturae la logistica crescerà fino al 2030.
Questo sviluppo colma una grande lacuna nel settore della Logistica e della Gestione delle Reti di Fornitura: la mancanza di competenze tecniche per implementare la scienza dei dati, che si è affermata come una competenza essenziale per il settore.
Con l'aumento della dipendenza da decisioni basate su informazioni accurate per migliorare l'efficienza, diventa imprescindibile investire in talenti interni o assumere collaboratori che sappiano applicare buone pratiche di integrazione, elaborazione e analisi dei dati.
Per fare un panorama, la scienza dei dati consente una visione dettagliata delle informazioni lungo tutte le fasi della catena logistica. Strumenti analitici avanzati offrono innumerevoli vantaggi: grazie all'analisi approfondita dei dati, le aziende riescono a prevedere le richieste, gestire le scorte e ottimizzare le rotte, oltre a ridurre gli sprechi.
Con queste analisi, è anche possibile identificare schemi, anomalie e tendenze nascoste, consentendo alle aziende di anticipare problemi e potenziali colli di bottiglia. Queste pratiche non solo aumentano l'efficienza operativa, ma garantiscono anche risposte rapide e precise ai cambiamenti del mercato e alle esigenze interne.
L'analisi operativa, a sua volta, utiliza métodos 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 rotte e livelli di inventario ideali. Questo approccio consente anche di simulare scenari e valutare l'impatto di diverse decisioni prima di implementarle, minimizzando i rischi e massimizzando l'efficienza.
In un ambiente sempre più competitivo, padroneggiare queste tecniche di ricerca operativa è un vantaggio strategico per i professionisti del settore. Allo stesso tempo, la capacità di trasformare grandi volumi di dati in approfondimenti applicabili rende la scienza dei dati una competenza essenziale per la logistica moderna e la gestione delle reti di approvvigionamento.
Sfide lungo il cammino
Sebbene promettenti, queste aree sono ancora relativamente nuove, e una delle sfide principali è l'integrazione tra sistemi IT vecchi e nuove tecnologie di scienza dei dati. Molte aziende ancora utilizzano strumenti incompatibili con soluzioni moderne, rendendo difficile la raccolta e l'integrazione di dati rilevanti.
Un'altra sfida è la resistenza culturale alle decisioni basate sui dati. Molti professionisti preferiscono ancora affidarsi all'esperienza e all'intuizione, il che richiede un cambiamento organizzativo che parta dalla leadership, promuovendo la valorizzazione delle decisioni basate su evidenze. Inoltre, la qualità e l'integrità dei dati sono fondamentali per evitare errori di analisi che possano portare a decisioni sbagliate, richiedendo processi di governance robusti per garantire informazioni precise, 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 per ottimizzare l'efficienza, ma anche per offrire una visione strategica del business. Le aziende che sfrutteranno appieno il potenziale di queste discipline saranno meglio posizionate all'avanguardia dell'innovazione e più preparate a competere sul mercato.
