L’intérêt du Big Data pour l’analyse de la Supply Chain

Face au développement des nouvelles technologies et du numérique, de nouvelles pratiques émergent au fil du temps dans le monde de l’entreprise. C’est notamment le cas du Big Data, un terme anglophone qui désigne de gros volumes de données que doivent analyser et traiter la majorité des grandes sociétés. En effet, ces dernières sont telles que les statistiques parlent de 2,5 trillions d’octets échangés quotidiennement. Le fameux Big Data forme donc une stratégie de choix pour les entreprises, à condition de pouvoir en assurer la gestion, que ce soit par leur classement ou leur analyse.

Si le Big Data est un atout considérable pour la mise en place de nombreux business, celui-ci peut également se montrer d’un grand soutien dans le secteur de l’approvisionnement et de la logistique. Vous souhaitez par exemple en savoir plus sur l’intérêt du Big Data pour l’analyse de la Supply Chain ? On fait le point ensemble.

Pourquoi est-ce que le Big Data est important pour l'analyse de la Supply Chain ?-1

Le Big Data, c’est quoi ?

Le terme Big Data désigne ce que l’on appelle des données massives, ou des mégadonnées, qui constituent un volume de données si important qu’aucun outil ne peut en assurer la gestion. Pour parler plus concrètement, ces éléments sont omniprésents dans notre quotidien, par le biais des messages que l’on s’envoie, des vidéos que l’on publie sur les réseaux sociaux, des informations climatiques que l’on consulte, des signaux GPS que l’on transmet, ou même des achats en ligne que l’on effectue tous les jours. Ce sont toutes ces données qui sont rassemblées sous la bannière du Big Data, même s’il n’existe aucune définition consensuelle à ce propos.

Quoi qu’il en soit, le Big Data est en plein développement, aussi bien auprès des entreprises que d’autres utilisateurs plus atypiques. En effet, l’apprentissage automatique et la science des données sont au cœur de cette révolution. L’intelligence artificielle permet de traiter des volumes massifs d’information pour en extraire des signaux pertinents, améliorant ainsi les systèmes décisionnels des entreprises.

Mis en place par les grandes entreprises du web, à l’image de Google ou Yahoo, le Big Data doit permettre à qui le veut d’accéder à d’immenses bases de données. À ce titre, on retrouve plusieurs catégories qui répondent aux enjeux de la règle des 5 V :

  • Volume : pour la quantité massive de données concernées ;
  • Variété : pour la diversité des sources et des types d’informations ;
  • Vélocité : pour la rapidité de collecte, de traitement et de partage ;
  • Véracité : pour la fiabilité et la qualité des éléments recueillis ;
  • Valeur : pour l’utilité et la pertinence des données dans le contexte de la Supply Chain.

De manière générale, la croissance du Big Data tient à plusieurs éléments :

  • le développement de solutions numériques pour le stockage, à l’image du cloud ;
  • la création de bases de données adaptées, comme le framework Hadoop ;
  • le développement de modes de calcul aussi innovants que performants, avec par exemple l’algorithme MapReduce.

Quels sont les avantages du Big Data ?

Comme on peut s’en douter, les données qui constituent le Big Data revêtent de nombreux avantages pour les entreprises. A l’heure où le numérique et les échanges internet font partie intégrante de notre quotidien, toutes les informations qui transitent sur le web deviennent de vraies armes marketing pour une multitude de secteurs et services.

En premier lieu, le Big Data permet d’optimiser son offre, grâce à l’analyse complète du comportement des clients. Dans le cadre d’un site internet, un outil comme Google Analytics révèle par exemple toutes les statistiques des visiteurs en temps réel, du nombre de visites au taux de clic, en passant par leur zone géographique et le type de machine qu’ils utilisent (ordinateur, tablette, smartphone, etc.).

De même, le Big Data est une redoutable solution pour anticiper les besoins et demandes. Vous naviguez souvent sur des sites internet avec de la publicité et vous remarquez que les produits affichés sont liés à vos plus récentes recherches ? Sachez qu’il s’agit justement de l’un des aspects du Big Data. Particulièrement intrusif pour bon nombre d’utilisateurs, cette technique marketing est au coeur même d’une grande partie des stratégies digitales actuelles.

Enfin, certaines entreprises parviennent à analyser les données pour anticiper les événements de la vie de leurs clients. C’est par exemple le cas des magasins Target aux Etats-Unis, qui sont parvenus à déduire la date d’accouchement d’une femme enceinte en fonction de ses achats. Plus traditionnellement, la majorité des grandes entreprises utilise le Big Data pour suivre leurs ventes en temps réel et assurer la gestion de leurs stocks.

Pourquoi est-ce que le Big Data est important pour l'analyse de la Supply Chain ?-2

Pourquoi lier le Big Data à la Supply Chain ?

Il apparaît dorénavant de plus en plus évident que le Big Data va devenir incontournable d’ici quelques années, alors même qu’il s’est déjà fait une place importante. Parmi les perspectives d’avenir de cette solution, sa complémentarité avec la Supply Chain reste sans aucun doute l’une des alternatives les plus prometteuses. Le SCM (Supply Chain Management) bénéficie largement de l’intégration du Big Data. Les systèmes logistiques deviennent plus intelligents, permettant une meilleure gestion des processus et une réactivité accrue face aux fluctuations du marché. 

D’une part, le Big Data et la Supply Chain utilisent des outils similaires, comme le beacon, un petit capteur qui peut communiquer avec les smartphones et tablettes dans un certain périmètre d’action. Grâce à ce boîtier, les entreprises qui utilisent le Big Data envoient des données adaptées au contexte sur les appareils concernés, que ce soit pour faire la promotion d’un produit, d’un service, ou pour procéder à l’analyse du client. Du côté de la Supply Chain, un outil équivalent est utilisé en entrepôt, notamment pour localiser tous les produits nécessaires au bon déroulement du service. Il est donc possible de lier ces deux utilisations et d’incorporer la  » business intelligence  » dans les flux de la Supply Chain, afin d’améliorer la qualité générale de l’expérience client.

Quel est l’intérêt du Big Data pour la Supply Chain ?

Alors que tout semble rapprocher le Big Data et la Supply Chain, de nombreux spécialistes clament que cette dernière doit s’emparer de cette solution de données au plus vite. Derrière ce souhait, on retrouve de nombreux avantages, dont deux enjeux principaux qui expliquent à eux-seuls pourquoi le Big Data est un atout conséquent dans l’analyse de la Supply Chain.

Le Big Data et l’optimisation des livraisons

Le Big Data permettrait à la Supply Chain d’avoir une rentabilité bien plus importante, grâce par exemple à l’optimisation des délais de livraison. Pourquoi ? Tout simplement parce qu’en matière de transport, un grand nombre de paramètres et d’éléments peuvent venir déséquilibrer et bouleverser la Supply Chain. Trafic routier, aléas météorologiques, ou même itinéraire, le Big Data peut préciser les données des entreprises en temps réel. Dès lors, il intervient comme un véritable complément à la Supply Chain, et contribue lui aussi à la réduction des coûts.

Le Big Data et la gestion de l’approvisionnement

Au même titre que la livraison des produits, le Big Data peut intervenir dans la gestion de l’approvisionnement. En effet, pour l’achat des matières premières, cette solution permet par exemple d’optimiser les coûts de production, puisque les entreprises peuvent se baser sur un grand nombre de données pour prendre leurs décisions.

L’analyse prédictive facilite le processus d’achat en anticipant les besoins futurs. Ainsi, les entreprises améliorent leur performance en évitant les ruptures et en maintenant un flux constant de produits vers le marché. De même, dans le cadre de la gestion d’un entrepôt, le Big Data est une excellente alternative pour optimiser le stockage et anticiper le réapprovisionnement de ceux qui sont en rupture de stock.

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Le rôle du Big Data dans la gestion des stocks

Les technologies issues du Big Data et de la Data Science en général permettent d’effectuer des prévisions (forecasting). Dans le cadre du management de la Supply Chain, l’anticipation de l’évolution des flux et de la demande participe justement à l’amélioration du taux de service de la chaîne logistique, et à terme du taux de satisfaction client.

Afin de générer ces prévisions, les logiciels et plateformes du Big Data prennent en entrée :

  • l’état des stocks des fournisseurs et de leurs fournisseurs ;
  • les données de géolocalisation des clients et des transporteurs ;
  • la data relative à la livraison du client final et à la gestion du dernier kilomètre.

 

L’utilisation du Big Data dans la Supply Chain représente une véritable opportunité pour les entreprises souhaitant améliorer leur compétitivité. Les solutions innovantes offertes par la science des données et l’IA permettent une gestion optimale des opérations, des fournisseurs jusqu’au client final. En combinant l’ensemble de ces données, les algorithmes associés au Big Data permettent une analyse profonde de la chaîne logistique et valorisent ainsi l’ensemble des données récoltées.

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