Descubra secretos de la cadena de suministro usando datos web públicos

Clave entre los desarrollos que dominan los titulares en 2021 es la crisis global de la cadena de suministro, causando escasez generalizada de combustible, productos frescos y todo lo demás.

Según investigación de McKinsey, las empresas ahora pueden esperar disrupciones en la cadena de suministro que duren un mes o más al menos cada 3,7 años. Dada la naturaleza agitada de la recuperación global de la pandemia, parece claro que los problemas graves de la cadena de suministro continuarán bien entrado 2022 y más allá.

Una solución que ha ido creciendo en impacto es el uso de datos externos o alternativos. Se está desplegando para ayudar a empresas y financieros a navegar realidades complejas e incertidumbres, y guiar la toma de decisiones. Desde datos de geolocalización a imágenes de satélite, hay un suministro casi infinito de información públicamente disponible en internet.

Cualquiera puede buscar datos públicamente disponibles a lo largo de la cadena de suministro, incluyendo detalles de plantas de fabricación, números de seguimiento e información de licencias. Esta inteligencia puede convertirse en una mina de oro de oportunidades para empresas que buscan evaluar sus cadenas de suministro.

Las complejas cadenas de suministro globales de hoy dificultan que las empresas adquieran visibilidad en sus procesos upstream. Una encuesta de la firma logística Geodis encontró que el 62% de las empresas tenían visibilidad limitada de la cadena de suministro, mientras que solo el 6% reportaba visibilidad total. No es sorpresa que más organizaciones recurran a alt-data para descubrir insights ocultos necesarios y predecir posibles retrasos o escaseces.

En un momento de inestabilidad global, tampoco es sorprendente que la demanda de alt-data enfocada en cadena de suministro esté en aumento por parte de hedge funds y otros inversores. Financieros astutos usan cada vez más esta información para entender su exposición, vulnerabilidades y riesgos y pérdidas potenciales.

También pueden usar alt-data para ayudar a entender las demandas de los clientes. Esto incluye usar datos basados en web para determinar el sentimiento del cliente en torno a productos, incluyendo país de origen y si se fabrican de manera ética y sostenible. Detalles tan granulares como preferencias de color pueden usarse para ayudar en decisiones de producción.

El término "alt-data" abarca toda la información recopilada de fuentes no tradicionales que se utiliza para informar decisiones financieras y de negocio. A continuación, algunos de los tipos más comunes de alt-data usados para monitorizar cadenas de suministro hoy.

Datos de geolocalización

Según los Datos de Rendimiento Portuario de IHS Markit, el tiempo medio de espera de portacontenedores para atracar se ha más que duplicado desde 2019. A medida que los retrasos en el envío se vuelven más comunes, la capacidad de predecirlos puede dar a empresas e inversores la ventaja. Usando datos de geolocalización para rastrear barcos, pueden ver cómo los retrasos impactarán la recepción de carga. Por ejemplo, retrasos en envíos de crudo pueden llevar a crisis variadas, desde disrupción en suministros de alimentos a costes energéticos domésticos en espiral.

Imágenes de satélite

Las imágenes de satélite pueden revelar una serie de secretos de la cadena de suministro. Pueden usarse para rastrear producción en fábricas clave, y revelar desaceleraciones de manufactura inesperadas. De manera similar, es posible predecir repuntes en la demanda de ciertas materias primas usando imágenes de satélite para rastrear la cantidad de proyectos de construcción en regiones particulares. Por ejemplo, un boom de construcción en China probablemente llevará a precios aumentados para mineral de hierro australiano (y mayor estrés en esa cadena de suministro).

Entender relaciones e interdependencias

Las cadenas de suministro modernas son notorias por su intrincada opacidad. Hay una clara necesidad de "mirar bajo el capó". Aquí es donde el alt-data puede ayudar a los inversores a entender mejor las relaciones upstream y downstream entre empresas, junto con riesgos futuros emergentes. Tome el ejemplo de una cartera tecnológica amplia. Podría parecer bien diversificada, incluyendo una variedad de valores tecnológicos ponderados uniformemente. Pero si la mayoría de las empresas en esa cartera dependen de microchips del mismo fabricante taiwanés, hay un riesgo significativo de cadena de suministro oculto. Rastreando interdependencias de cadena de suministro usando datos de relación, los inversores pueden asegurar que no apuestan demasiado en un solo factor.

A veces lo que está justo frente a nosotros puede ofrecer la solución más efectiva. Acceder a enormes cantidades de datos web públicos puede ser una misión que requiera gran experiencia y tiempo, pero con las innovaciones actuales en tecnología de datos, la tarea se vuelve mucho más simple y rápida.

Mirando adelante, podemos esperar que más organizaciones despierten al potencial de usar alt-data enfocada en cadena de suministro para eliminar riesgo de la ecuación, superar a su competencia y construir resiliencia en un entorno empresarial cada vez más volátil.

Omri Orgad es director gerente, Norteamérica con Bright Data.