La analítica con grafos puede proporcionarte herramientas efectivas en las operaciones del sector Logística/Supply Chain en la era cambiante de geopolítica actual.
Actualmente, se ha acelerado una tendencia que se venía observando en los últimos años, las compras on-line. La demanda de productos on-line se ha disparado, lo que requiere una gestión del reparto de productos ágil, precisa y que incorpore un seguimiento.
Incluso los negocios más pequeños han evolucionado hacia el E-Commerce. Antes esta situación, se ha confiado en grandes distribuidores de productos, pero a mayor volumen de negocio, más necesario es contar con tecnologías confiables y escalables para que los costes de infraestructura IT no se disparen.
Igual de importante es monitorizar y tener control y visibilidad sobre toda la cadena de producción desde las materias primas, el ensamblaje de componentes, la producción de los productos finitos accediendo a un tracking completo hasta que los productos lleguen al distribuidor y finalmente la logística de reparto a los clientes finales.
Debes tener en cuenta que, una base de datos orientada a grafos no sustituye otras bases de datos, sin embargo, gestiona mucho mejor todas aquellas cuestiones que implican un análisis en las relaciones entre elementos, sobre todo cuando el volumen de datos es considerable, las consultas son complejas y se requieren respuestas en tiempo real.
¿QUÉ PIENSA EL USUARIO?
Cómo hemos mencionado, la escalabilidad es uno de los grandes retos a los que se enfrentan los e-commerce. Desde los gigantes de la logística, la paquetería y la distribución, hasta el más pequeño e-commerce han adoptado la tecnología de grafos frente al reto de ser capaces de gestionar volúmenes de operaciones cada vez mayores.
Todos pensamos que la logística que utiliza Amazon no debe ser tan complicada, sin embargo, el gigante del comercio electrónico ha apostado desde su nacimiento por tecnologías específicas y especializadas para ofrecer una experiencia de usuario excelente y ser eficiente en traquear los productos, almacenar y distribuir. Esa inversión inicial les ha posicionado como líderes en el mercado.
Según el CIO de una top 5 de la industria de transporte y distribución, a finales de 2018: “El crecimiento de la operación, no podrá ser soportado por mucho más tiempo, si se sigue gestionando como hasta ahora. Una simulación nos indica que, de seguir creciendo en volumen de operaciones, en un año dejaremos de ser capaces de entregar todos los regalos de navidad que nos confían nuestros clientes”.
Esta compañía decidió apostar por Neo4j y construyó una solución en menos de un año que incorporaba esta tecnología para los cálculos complejos de enrutamiento y tracking. Una nueva plataforma de datos que se integraría con aplicaciones heredadas y sistemas de base de datos para aumentar la capacidad de enrutamiento y seguimiento en tiempo real. Fue un éxito, un desarrollo entregado en 10 meses, puesto en producción en los dos meses siguientes y actualmente en uso con costes de infraestructura IT reducidos a una tercera parte con respecto a la situación anterior.
A FINES PRÁCTICOS ¿CÓMO EXPLOTAR LA POTENCIA DE NEO4J?
Una red de distribución es un grafo de por si, por lo que una base de datos nativa de grafos es la más adecuada. Estas bases de datos están pensadas y creadas para responder cuestiones inherentes a la gestión de las relaciones entre los elementos de la base de datos.
Las consultas podrán tener un grado de complexidad muy elevado sin perjudicar la performance en los tiempos de consulta porqué la velocidad siempre será constante sin importar el tamaño de la base de datos o la complexidad de la consulta. Esto es lo más relevante ya que la problemática que se pretende resolver es la de atender volúmenes en crecimiento de operaciones.
Además, la plataforma habilita un sinfín de posibilidades para los Data Scientists, que se verán beneficiados pudiendo lanzar consultas complejas o utilizar los algoritmos que ya forman parte de la plataforma para conseguir variables, features, que podrán ser incorporadas a procesos de analítica avanzada o machine learning.
La siguiente imagen muestra las grandes familias de algoritmos nativos de grafo incluidos en Neo4j.
También existen herramientas que proporcionan valor a los Analistas Funcionales. Sin tener conocimientos técnicos pueden, fácilmente y de manera intuitiva, explorar los datos y generar visualizaciones claras para incorporar en informes y/o tomar las decisiones/acciones correspondientes, de forma rápida y precisa.
Linkurious es la solución más adecuada en ese caso:
Los usuarios pueden realizar búsquedas y análisis de nodos concretos o pueden trabajar sobre “alertas”, ejecuciones automatizadas de consultas complejas (se buscan patrones) que devuelven avisos a los analistas para que exploren ciertos nodos. De esta forma se determina si el caso es positivo o no lo es, además de tomar acción, escalar el caso o hacer lo que sea necesario explotando las funcionalidades “colaborativas” de esta plataforma.
También pueden compartir visualizaciones con otros usuarios, publicar y exportar a otros formatos, como, por ejemplo, Excel.
La exploración del grafo es muy rica, además se incorporan funcionalidades de muy alto valor, como la ubicación de nodos en un mapa o habilitar una ventana temporal para analizar la evolución de nodos y relaciones en el tiempo.
Como puede verse a continuación, todos los elementos son configurables, el valor del pedido puede reflejarse en el tamaño y color del nodo y ser indicativo de los tiempos de entrega (de forma intuitiva un analista se fijará en nodos grandes y rojos).
EL ENFOQUE GRAFO Y SUS VENTAJAS PARA LAS OPERACIONES LOGÍSTICAS
En resumen, ¿qué es un grafo? Podemos decir que es un conjunto de nodos y relaciones. Los grafos están a nuestro alrededor, basta pensar en cómo están estructuradas las redes sociales. Los datos de interacción de los usuarios con los canales digitales son inherentemente un grafo con nodos como “cliente”, “pedido”, “almacén”, “producto…, y relaciones, como “está almacenado en”, “ha salido hacia”, “está en”.
Cada nodo y relación incluye todas las propiedades necesarias, índices, etiquetas, etc… que los caracterizan, todo orientado a optimizar las performances de las consultas.
CONCLUSIÓN
El análisis con grafos es una parte fundamental de las técnicas modernas de gestión de procesos en el sector de la Logística. Brinda una oportunidad única para convertir la complejidad de las relaciones dentro de los datos en un activo.
La implantación de sistemas relacionales reduce el tiempo de respuesta en los complejos sistemas de distribución y hace más intuitivo las consultas de tus usuarios
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