Son muchas las potencialidades de los grafos en el Supply Chain. Las propiedades que podemos aprovechar al implementar estos modelos de datos para gestionar una cadena de suministros, son diversas. Sin embargo, esta situación no es la regla. La gran mayoría de los sistemas de Supply Chain se alimentan de bases de datos relacionales .
Estos modelos de bases de datos funcionan a través de tablas y cumplen con un rol importante dentro de la gestión de datos. Es importante señalar que son eficientes y de gran utilidad para consultas especificas, pero su rigidez nos priva de obtener ventajas importantes, ya que estas no pueden aprovechar variables contextuales y otros tipos de datos.
A continuación conocerás un poco más sobre lo que podemos hacer implementando bases de datos orientadas a grafos en Supply Chain y lo que no podríamos lograr de mantener los modelos relacionales.
Limitaciones y antecedentes
Las BBDD orientadas a grafos tienen la capacidad de modelar y almacenar datos dentro de unas estructuras gigantes compuestas por nodos y aristas. En ellas pueden contenerse datos de diferentes tipos, características y valores. En estas estructuras es posible conocer y entender como diferentes tipos de datos se relacionan entre si y se cuentan con diferentes tipos de algoritmos para estudiar los datos a profundidad. Esta además de ser la gran ventaja de las BBDD orientadas a grafos, representa la principal limitación de las tradicionales bases de datos SQL o Relacionales.
Las bases de datos tradicionales se ven limitadas a estudiar y analizar datos de forma lineal, sin poder incorporar elementos de relaciones o contexto. Adicionalmente estas limitaciones debilitan las estructuras de funcionamiento haciéndolas sensibles a procesos fraudulentos y de alteración de los resultados de las consultas.
Las bases de datos relacionales adicionalmente, nos ofrecen variables limitadas dentro de una cadena de suministros. Los parámetros que podemos tomar en cuenta son finitos y eso puede minimizar las variables de calidad de los productos y disminuir el alcance estratégico de la misma.
Al tener una transparencia condicionada y una trazabilidad limitada, una Supply Chain que se abastezca de una BBDD relacional es poco confiable para atender las necesidades actuales que puede tener una empresa.
Lo que no podemos lograr con las Bases de Datos Relacionales
Las soluciones que ofrecen los modelos de datos relacionales son directas, pero insuficientes. Los costos de escalabilidad y la velocidad de procesar información no es tan alta como pudiera ser necesario hoy en día. Así que es posible entender fácilmente los objetivos que dejamos de alcanzar con su implementación. No obtenemos mejor rendimiento, aunque tradicionalmente se implementen, la tradición debe ser dejada de lado si se busca optimizar procesos.
Los volúmenes de diferentes tipos de datos se convierten en enigmas totales de los cuales no podemos obtener información. Adicionalmente no podemos tener seguridad de la calidad de los datos, ya que dependemos exclusivamente de que el ingreso o carga de datos se realizará cubriendo estándares aceptables.
En las cadenas de suministros podemos sufrir de rigidez y falta de información al contar con un modelo relacional. Los cambios de condiciones no serían viables de asimilar para prever el comportamiento de los sectores a atender.
Las potencialidades de los grafos
Cómo ya hemos dicho, los grafos nos permiten entender y analizar información de una forma más completa. Tomando en cuenta variables contextuales, datos no estructurados y estudiando como se relacionan entre si podemos tener resultados verdaderamente practicos y utiles.
En la actualidad contamos con varios gestores de bases de datos, como Neo4J que nos permite representar dentro de un grafo, visualizaciones de nuestros datos. Nodos con características, datos, información rica para la toma de decisiones que se conecta a través de aristas con otros elementos importantes para evaluar y planificar. Hoy en día desde una Supply Chain potenciada con grafos se puede depurar datos equivocados, aprovechar al máximo el rendimiento del análisis de datos, obtener respuestas rápidas, escalar las estructuras en función a las necesidades y sobretodo minimizar los costes de inversión.
Al gozar de todas estas características, también podemos atender un punto especial para las empresas hoy en día. La configuración especifica del análisis de sus datos. Con los modelos orientados a grafos podemos adaptar nuestro análisis de forma especifica sobre los puntos de interés de la empresa o sector para obtener información útil y aprovechable.
Esperamos que esta información sea de utilidad para entender las potencialidades de los grafos en las Supply Chains.
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