Trh s datovou analytikou pro zásobovací řetězce patří k nejdynamičtějším

Největší světová agentura pro výzkum trhu ResearchandMarkets.com vyzdvihuje mezi ostatními svými výstupy závěrečnou zprávu z výzkumu trhu analytiky pro zásobovací řetězce. Jedním z důvodů je výrazná dynamika růstu právě tohoto oboru.

Zveřejněno 
27
Listopad 2018
Autor 
Ing. Jaroslav Bazala, Ph.D., ALog.
Sdílet 

Největší světová agentura pro výzkum trhu ResearchandMarkets.com vyzdvihuje mezi ostatními svými výstupy závěrečnou zprávu z výzkumu trhu analytiky pro zásobovací řetězce, která se zabývá problematikou z celé řady hledisek:

  • velikosti trhu
  • poskytovaných služeb
  • nasazení technologií
  • jednotlivých logistických řešení
  • koncového uživatele

Součástí zprávy byla také předpověď vývoje tohoto segmentu pro období 2018 až 2025. Ta uvádí, že do roku 2025 trh s analytikou zásobovacích řetězců překročí hodnotu 9,8 mld. dolarů při celkové míře ročního růstu odvětví 16,2 % za sledované období.

Co je důvodem takového zájmu o analytické nástroje?

Důvodem potřeby analytiky zásobovacích řetězců je rostoucí potřeba dat a z nich plynoucího pochopení celého procesu. Rostoucí povědomí výhod analytiky zásobovacích řetězců mezi podnikateli urychluje zájem o analytická řešení.

Tento růst je navíc podporován schopností analytických platforem zvyšovat růst a ziskovost byznysu stejně jako rozšiřovat tržní podíl. Podstata spočívá v lepším porozumění procesům a díky tomu volbě lepší strategie. Lepší informovanost vede k odhalení neefektivních faktorů majících negativní dopad na zisk, životní cyklus výrobku i samotné skladování.

Jaká je aktuální situace?

Už nyní existují a jsou využívány aplikace pro analýzy nestrukturovaných dat. Nacházíme je v řízení zásob, předpovědích nebo dopravě. Například ve skladech jsou naprosto běžně využívány digitální kamery, aby monitorovaly úroveň zásob a i nestrukturovaná data jsou schopna upozornit na nutnost doplnění.

Předpovědi jdou ještě o krok dále. Ta samá kamera může přijímat data z algoritmu strojového učení, aby mohla realizovat inteligentní systém řízení zásob a předvídat, kdy bude nutné přikročit k doplnění zásob. Výhledem je, že sklady a distribuční centra budou schopny se efektivně řídit samy pouze s minimálními lidskými zásahy.

Bez kvalitní analytiky to nepůjde

Ať už tomu budeme říkat jakkoli, využívání dat pro zlepšování svých procesů je něčím, k čemu jsme vždy směřovali, a něčím, co zákazníci vždy potřebovali. Co ale přineslo obrovskou změnu, je příchod nestrukturovaných dat. Jejich objem neustále narůstá a potřeba kvalitních analytických nástrojů je tedy naprosto nezbytná.