¿Cómo identificar relaciones entre empresas con Big Data?

El uso de la data geoespacial, otorga una visión profunda de las relaciones logísticas, legales y comerciales entre las corporaciones e instalaciones de diferentes empresas en cualquier lugar del mundo.

Miércoles 2 de Febrero de 2022

La inteligencia de localización y los análisis de movilidad han revolucionado la forma en que los negocios generan ventajas competitivas dentro de los diversos sectores empresariales, poder inferir el comportamiento y las relaciones de las empresas se ha convertido en una realidad gracias a este tipo de técnicas tecnológicas.

Detectar y vigilar a los competidores es fundamental para que una empresa se mantenga a la cabeza en el mercado global. Los estudios sobre la competencia se centran principalmente en la extracción de relaciones competitivas dentro de una única fuente de datos, mientras que la información sobre la competencia suele estar distribuida en múltiples redes. Cómo descubrir los patrones subyacentes y utilizar el conocimiento heterogéneo para evitar aspectos sesgados en esta cuestión es un problema desafiante. Lea el artículo completo aquí



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Más sobre este tema

Inteligencia de localización en cadenas de suministro

Marzo de 2022

Los responsables de la logística necesitan implementar la inteligencia de localización en las cadenas de suministro para poder reducir los retrasos, mantener los costes bajos, generar una ventaja competitiva, y con ello mejorar la red global de múltiples transportistas, proveedores de servicios y ubicaciones físicas de la amenaza constante de problemas inesperados.

Si los responsables aprovechan la inteligencia de localización, obtendrán un conocimiento más profundo en las tendencias del mercado, los comportamientos de los consumidores, los patrones de tráfico peatonal, la actividad de fabricación, las operaciones logísticas de sus competidores y mucho más.

Geolocalización para optimizar rutas de distribución

Noviembre de 2021

La inteligencia de localización mediante técnicas basadas en Big Data recopila datos geoespaciales con el fin de mejorar las decisiones que se toman en los centros logísticos, permitiendo utilizar la localización y sus puntos de datos relacionados, creando soluciones y optimizando las rutas de distribución.

Esta novedosa herramienta tecnológica encuentra su aplicación inmediata en los negocios que dependen del espacio, como las empresas que se dedican al delivery y logística. Los datos recogidos a través de los sensores de infraestructura, las cámaras y la cartografía del tráfico no sólo permiten determinar las mejores ubicaciones para sus negocios, almacenes y centros, sino que también permiten saber por qué ciertas ubicaciones tienen un impacto directo en el éxito o fracaso de un negocio.

¿Cómo mitigar la escasez en las cadenas de suministro?

Octubre de 2021

La actual crisis mundial en las cadenas de suministro está obligando a las empresas a gestionar sus métodos de distribución adoptando un enfoque proactivo basado en Big Data y analítica avanzada.

La crisis en las cadenas de suministro ha provocado que cadenas de restaurantes y establecimientos de comida rápida se queden sin ingredientes clave (por ejemplo, NandosMcDonald'sKFC y Greggs),que exista escasez en las estanterías de los supermercados (por ejemplo, ASDASainsbury's y Morrisons) que se presenten interrupciones en las líneas de productos de los minoristas (por ejemplo, IKEA) y que escasee el combustible. 

¿Crisis  mundial  en las cadenas de suministro? 

Octubre de 2021

El  COVID-19 y  el  cambio climático han impactado directamente  las cadenas de suministro de los sectores e industrias que más derrama económica generan.  

Lamentablemente la ficción está alcanzando la realidad, y una pandemia mundial aunada  a  cambios climáticos repentinos, han incrementado estos problemas a nivel mundial,  debido también a  imprevistos en rutas  logísticas  y al exponencial aumento de las compras online, que obligan  a las industrias a aumentar la carga de transporte, vehículos, personal  y recursos en general.

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