En su discurso de apertura de la conferencia de usuarios TransForum 2015 de TMW, celebrada el lunes 15 de septiembre en Orlando, David Wangler habló de un «movimiento maker» que se está imponiendo en el país. Como prueba de ello, señaló el aumento de las cervecerías artesanales locales, los restaurantes «de la granja a la mesa» y la exitosa serie de televisión «Battlebots».
Tal vez todo se deba a un renovado orgullo por la herencia manufacturera de Estados Unidos o a la nostalgia por la vida en una granja familiar rural, conjeturó Wangler. Sea cual sea la causa, el movimiento lo definió como «una mezcla de la cultura de los hackers informáticos con las habilidades de los artesanos e inventores tradicionales, los diseñadores y los manitas».
TMW Systems y su empresa matriz, Trimble, lo entienden «porque eso es lo que hacemos, día a día», dijo Wangler, que es presidente del proveedor de software de gestión del transporte. Sin embargo, no sólo se refería a la fabricación de software.
«A veces es fácil encasillar el transporte como un sector de servicios, como el inmobiliario o el contable. Porque no fabricamos nada, ¿verdad?», preguntó.
«Pero nada más lejos de la realidad», continuó. «Somos una industria que aprovecha el tiempo al máximo. Y el tiempo es uno de los bienes más preciados para cualquier empresa».
Tiempo para la inteligencia empresarial
En una de las 300 sesiones presenciales celebradas en el evento, un asistente se lamentaba del tiempo que dedica a crear informes para su empresa, un transportista de 150 camiones a granel con sede en Utah. Según dijo, tarda unas seis horas a la semana en extraer información de distintas bases de datos para crear hojas de cálculo personalizadas.
«Necesito un mejor análisis», admitió. Le gustaría empezar a utilizar una herramienta de inteligencia empresarial (BI) llamada TMW Data Warehouse Explorer. El asistente -que deseaba permanecer en el anonimato- dijo a CCJ que la herramienta podría ahorrarle al menos cinco horas a la semana.
En cierto sentido, el BI es un movimiento propio para ahorrar tiempo y concentrar los recursos de la empresa en las oportunidades. En general, los sistemas de gestión del transporte (TMS) han pasado de ser archivadores digitalizados a plataformas analíticas de big data.
Como proveedor de software grande y diversificado, TMW Systems quiere aprovechar la oportunidad de ofrecer un mayor volumen, variedad y velocidad de información a los clientes. El mensaje claro en la conferencia fue la ampliación de su oferta de BI.
«Nos estamos embarcando en un viaje para crear un reino completamente nuevo de posibilidades impulsadas por los datos», dijo Wangler.
Plataforma de big data
TMW está trazando nuevas oportunidades para atender las necesidades de los clientes con su Data Warehouse Explorer y otras herramientas.
El esfuerzo está dirigido por un nuevo director de tecnología, Tim Leonard, que se ha incorporado recientemente a la empresa con 30 años de experiencia en el análisis de grandes datos, que incluye haber sido ejecutivo de TI para General Motors.
La empresa ha creado un grupo de ingeniería de valor que trabaja con los clientes para evaluar su estado analítico actual y diseñar hojas de ruta para utilizar Data Warehouse Explorer con el fin de alcanzar mayores niveles de madurez analítica, dijo Leonard.
TMW Systems también está construyendo una plataforma de análisis de big data específica para el transporte.
«La analítica por sí misma no impulsa nada. Son los datos los que realmente impulsan la capacidad con varios niveles de madurez de la propia analítica», dijo. «En el futuro vamos a evolucionar los métodos y las capacidades de cómo impulsar los datos».
Su nueva plataforma de «análisis vertical» será capaz de predecir determinados comportamientos dentro del sector utilizando los datos estructurados de las bases de datos de productos de TMW y los de sistemas de terceros. También utilizará datos no estructurados procedentes de fuentes externas, como los mensajes de los conductores y las redes sociales.
Otra fuente de datos será la de su propia comunidad de usuarios. Los clientes podrán suministrar datos de forma anónima para la evaluación comparativa del sector. En la actualidad, los datos de la comunidad se recopilan con encuestas, pero TMW está trabajando para automatizar la captura de métricas operativas clave directamente de los clientes que decidan participar.
«Queremos construir una comunidad en la que se pueda contribuir con seguridad y beneficiarse de los datos generados por todos sus miembros», dijo Wangler. Este esfuerzo proporcionará una «visión profunda» de lo que experimenta el mercado en general, tanto en términos de indicadores clave de rendimiento (KPI) como de los indicadores clave de funcionamiento (KOI) que los impulsan, dijo.
Generar rentabilidad
Los grandes transportistas son los más interesados en las nuevas ofertas de inteligencia empresarial y la comunidad de datos, pero TMW afirma que los transportistas de todos los tamaños pueden beneficiarse.
Desde hace unos meses, la empresa utiliza Data Warehouse Explorer con Visual Analytics. Esta última aplicación presenta las métricas en cuadros de mando y hojas de trabajo personalizados llamados «storyboards».
«Las métricas del storyboard permiten (a los ejecutivos) ver todo lo que es importante de forma muy sucinta», afirma Chris Rhoades, director de información de la empresa. Las herramientas de inteligencia empresarial han ayudado a la empresa a invertir su tiempo y recursos para optimizar los resultados, añadió.
Chuck Radke, director de operaciones de H&M Trucking, un transportista de 200 camiones de carga seca y a granel con sede en Omaha (Nebraska), afirma que el retorno de la inversión de los análisis de big data podría ser difícil de cuantificar para los pequeños transportistas.
«¿Cómo va a poder un pequeño transportista permitirse coger todos estos datos y apoyarlos, tanto la infraestructura como la parte humana, y ser capaz de repartirlos entre la fase de cambio?», preguntó. «Cuando sólo tienes entre 150 y 200 camiones no puedes tomar decisiones drásticas para el retorno de la inversión. Lleva mucho más tiempo».
Los pequeños transportistas como el suyo no tienen la mano de obra necesaria para asignar un nuevo puesto a tiempo completo o parcial para el análisis de big data, dijo. «No pueden permitirse el lujo de ejecutar la analítica constantemente porque quitan el foco del negocio. El transportista más pequeño tarda mucho más en obtener el ROI».
Radke sugirió otra razón por la que los pequeños transportistas pueden tardar en adoptar la plataforma de big data. Sus propietarios y ejecutivos están involucrados en el proceso de ventas, que no siempre se rige únicamente por los datos.
«El juicio general sobre qué carriles son rentables sigue requiriendo la aportación humana», dijo. «No se puede confiar sólo en los números. Las grandes empresas se basan en los números y luego tienen que devolver el negocio. Una vez que me comprometo con algo, nos comprometemos con ello».
