La logística moderna ya no depende solamente de camiones, almacenes, puertos, carreteras y centros de distribución. También depende de la información que se genera durante cada operación.
Cada venta, pedido, factura, entrega, devolución, movimiento de inventario y recorrido de un vehículo produce datos. Estos registros pueden ayudar a una empresa a conocer cuánto inventario necesita, cuál ruta representa menor costo, por qué aumentaron los retrasos o cuándo un vehículo podría necesitar mantenimiento. Sin embargo, disponer de información no significa necesariamente utilizarla correctamente.
Muchas empresas registran sus operaciones en hojas de cálculo, sistemas de facturación, aplicaciones de transporte y programas de inventario, pero solo emplean esos datos para elaborar reportes. El verdadero valor aparece cuando la información se convierte en una decisión capaz de mejorar el servicio, reducir costos o prevenir un problema.
Una revisión de 364 investigaciones sobre ciencia de datos y analítica aplicada a la logística encontró aplicaciones en compras, producción, transporte, distribución, ventas, resiliencia y sostenibilidad. El análisis predictivo fue el enfoque más utilizado en los estudios examinados.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos consiste en recopilar, organizar, depurar e interpretar información para comprender lo que ocurre dentro de una operación.
En logística, puede utilizarse para responder preguntas como:
- ¿Cuáles productos tienen mayor rotación?
- ¿Qué rutas presentan más retrasos?
- ¿Cuánto cuesta realizar una entrega?
- ¿Qué vehículos consumen más combustible?
- ¿Cuáles proveedores incumplen con mayor frecuencia?
- ¿Dónde se producen diferencias de inventario?
- ¿Qué clientes generan más devoluciones?
- ¿Cuánto tiempo permanece un camión esperando para ser cargado?
Analizar datos no significa únicamente elaborar gráficos. El propósito es descubrir patrones, causas, riesgos y oportunidades de mejora.
Por ejemplo, conocer que durante un mes se realizaron 1,000 entregas es un dato. Determinar que 180 llegaron tarde por retrasos en la preparación de los pedidos es análisis. Cambiar el horario de preparación para reducir las esperas es una decisión basada en datos.
Diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos
Aunque ambos conceptos están relacionados, no significan exactamente lo mismo.
El análisis de datos ayuda principalmente a comprender lo que ocurrió y cuál es la situación actual de la operación.
La ciencia de datos utiliza estadística, programación, inteligencia artificial y aprendizaje automático para encontrar patrones, realizar predicciones y recomendar posibles acciones.
La aplicación de estas herramientas puede dividirse en cuatro niveles:
Análisis descriptivo
Responde a la pregunta: ¿qué ocurrió?
Ejemplos:
- Se entregaron 800 pedidos.
- El consumo de combustible aumentó un 10 %.
- La exactitud del inventario fue de 94 %.
- Veinte pedidos llegaron fuera del tiempo acordado.
Análisis diagnóstico
Responde a la pregunta: ¿por qué ocurrió?
Permite determinar si los retrasos fueron provocados por una mala planificación, falta de inventario, espera en el almacén, problemas con los vehículos o dificultad para localizar al cliente.
Análisis predictivo
Responde a la pregunta: ¿qué podría ocurrir?
Puede utilizarse para estimar:
- La demanda futura de un producto.
- El riesgo de agotamiento.
- La posibilidad de una entrega tardía.
- El volumen de pedidos de la próxima semana.
- La probabilidad de una avería.
- La capacidad que necesitará un almacén.
Análisis prescriptivo
Responde a la pregunta: ¿qué debemos hacer?
Además de anticipar una situación, recomienda una acción. Por ejemplo, puede sugerir qué vehículo utilizar, cuánto inventario comprar, qué ruta seleccionar o cuál pedido debe recibir prioridad.
¿Cómo transforman los datos las operaciones logísticas?
Mejor planificación de inventarios
Uno de los mayores desafíos de una empresa es mantener el inventario necesario para satisfacer la demanda sin acumular productos en exceso. La falta de mercancías puede provocar pérdida de ventas, retrasos y clientes insatisfechos. Por otro lado, el exceso de inventario ocupa espacio, inmoviliza capital y aumenta el riesgo de deterioro u obsolescencia.
Los datos permiten analizar:
- Ventas históricas.
- Rotación de productos.
- Variaciones estacionales.
- Tiempo de reposición.
- Cumplimiento de proveedores.
- Promociones.
- Tendencias de los clientes.
Con esta información, la empresa puede establecer puntos de reorden, calcular inventarios de seguridad y anticipar posibles agotamientos. No todos los productos deben administrarse de la misma manera. Los artículos de alta rotación, alto costo o mayor impacto para el cliente requieren controles más frecuentes.
Optimización del transporte
La ruta más corta no siempre es la más económica.
Una adecuada planificación debe considerar la distancia, el tráfico, los peajes, los horarios de recepción, la capacidad del vehículo, el peso de la carga, los tiempos de descarga y las restricciones de acceso.
Al analizar estas variables, una empresa puede:
- Consolidar varios pedidos en un mismo viaje.
- Reducir kilómetros recorridos sin carga.
- Asignar el vehículo más adecuado.
- Disminuir el consumo de combustible.
- Mejorar el orden de las entregas.
- Actualizar el tiempo estimado de llegada.
- Reprogramar rutas ante un imprevisto.
También es posible comparar la distancia planificada con la realmente recorrida, identificar paradas innecesarias y medir el tiempo que cada unidad permanece fuera de operación.
Mayor productividad en los almacenes
El análisis de datos ayuda a conocer qué sucede desde que una mercancía llega al almacén hasta que es despachada.
Entre los indicadores que pueden analizarse se encuentran:
- Tiempo de recepción.
- Exactitud del inventario.
- Tiempo de preparación de pedidos.
- Pedidos preparados por hora.
- Errores de selección.
- Utilización del espacio.
- Productos dañados.
- Tiempo de permanencia de la mercancía.
Por ejemplo, si un producto de alta rotación está ubicado lejos del área de despacho, los operarios tendrán que recorrer una distancia mayor cada vez que preparen un pedido.
Cambiar su ubicación podría mejorar la productividad sin ampliar el almacén ni contratar más personal.
Mantenimiento de vehículos y equipos
Una avería durante una entrega puede generar retrasos, gastos de reparación, pérdida de mercancía y reclamaciones de clientes. Los registros de kilometraje, consumo, temperatura, vibración, reparaciones y horas de funcionamiento pueden utilizarse para identificar señales de deterioro.
El mantenimiento predictivo busca intervenir antes de que ocurra la falla.
Entre sus posibles beneficios se encuentran:
- Menos reparaciones de emergencia.
- Mayor disponibilidad de los vehículos.
- Reducción de tiempos fuera de servicio.
- Mejor control de repuestos.
- Menores riesgos de seguridad.
- Mayor vida útil de los equipos.
Mejor servicio al cliente
Los datos permiten conocer si la empresa está cumpliendo la promesa realizada al cliente.
No basta con confirmar que el pedido fue entregado. También es necesario conocer:
- Si llegó dentro del tiempo acordado.
- Si se entregó completo.
- Si llegó en buenas condiciones.
- Si hubo devoluciones.
- Cuánto tiempo tardó la empresa en responder.
- Cuál fue la causa de la reclamación.
Una organización que conoce estas informaciones puede anticipar retrasos y comunicarlos antes de que el cliente presente una queja.
Caso local: digitalización de las aduanas dominicanas
La Dirección General de Aduanas representa uno de los casos más importantes de utilización de tecnología, trazabilidad y datos dentro de la logística dominicana. Según su Memoria Institucional 2025, el programa Despacho en 24 Horas había procesado más de 95,000 contenedores en 24 horas o menos y beneficiado a más de 8,000 importadores.
La institución informó que el tiempo promedio de despacho se redujo a dos días y 18 horas, representando una mejora de 40.24 %. También indicó que el 90.2 % de las declaraciones correspondientes al programa se presentaba anticipadamente y que los importadores habían acumulado ahorros aproximados superiores a RD$2,000 millones.
Como parte del programa, la DGA reportó más de 700 mejoras tecnológicas, entre ellas:
- Autoaprobación de procesos de carga.
- Vinculación de documentos de embarque.
- Declaraciones anticipadas.
- Notificaciones electrónicas.
- Módulos de vigilancia portuaria.
- Mejor gestión de alertas de riesgo.
Estos avances demuestran que la digitalización no consiste solamente en eliminar documentos físicos. La información también puede utilizarse para anticipar procesos, concentrar los controles en operaciones de mayor riesgo y agilizar el comercio legítimo. La implementación de registros digitales y precintos electrónicos también busca fortalecer la trazabilidad de los contenedores y reducir los tiempos de inspección.
Caso local: visibilidad digital en DP World Caucedo
DP World dispone en República Dominicana de herramientas digitales de autoservicio para consultar la programación de buques, las tarifas de Caucedo y las operaciones mediante su portal en línea. Estas informaciones ayudan a importadores, exportadores, agentes aduanales, transportistas y operadores de almacenes a coordinar:
- La llegada de la mercancía.
- El retiro de los contenedores.
- La programación de los vehículos.
- La recepción en almacenes.
- La disponibilidad de personal.
- Los compromisos de entrega.
La existencia de información compartida no elimina todos los retrasos. Sin embargo, reduce la posibilidad de que cada participante trabaje con datos diferentes o desactualizados. La visibilidad es especialmente importante porque una demora en el puerto puede afectar el transporte, la recepción, la producción, el inventario y la entrega al cliente.
Caso internacional: UPS y la planificación dinámica de rutas
UPS desarrolló ORION, una tecnología para optimizar las rutas de distribución. Su versión Dynamic ORION permite modificar la planificación durante la jornada, considerando cambios en las entregas, recogidas y condiciones operativas.
En lugar de utilizar una ruta fija durante todo el día, el sistema puede actualizar la secuencia y proporcionar información que también alimenta las notificaciones anticipadas y los tiempos estimados de entrega para los clientes. La enseñanza principal de este caso es que la planificación no debe finalizar cuando el vehículo sale del centro de distribución.
Las condiciones pueden cambiar durante la jornada. Por esa razón, las empresas necesitan revisar la operación y contar con capacidad para realizar ajustes.
Una compañía pequeña no necesita desarrollar inmediatamente un sistema como ORION. Puede comenzar analizando:
- Kilómetros recorridos.
- Tiempo promedio por parada.
- Entregas por vehículo.
- Consumo por ruta.
- Kilómetros sin carga.
- Entregas fallidas.
- Tiempo de espera en cada cliente.
Estos datos pueden revelar oportunidades de ahorro sin requerir una inversión tecnológica de gran escala.
Caso internacional: Amazon Pharmacy y el pronóstico de demanda
Amazon Pharmacy utiliza pronósticos diarios para planificar volúmenes de recetas, inventarios, personal y capacidad operacional. Antes de integrar sus procesos, diferentes equipos realizaban pronósticos separados, lo que aumentaba el tiempo de trabajo y limitaba el nivel de detalle disponible.
La solución implementada utiliza aprendizaje automático para analizar datos históricos, órdenes abiertas, tendencias y estacionalidad. Según el caso presentado por Amazon Web Services, Amazon Pharmacy alcanzó un error porcentual absoluto medio diario —MAPE— de 5 % y ahorró aproximadamente cinco horas semanales de trabajo manual de planificación.
El caso demuestra que la automatización no genera valor únicamente cuando reduce costos. También permite que los analistas dediquen menos tiempo a consolidar información y más tiempo a estudiar escenarios, causas y oportunidades. Sin embargo, estos resultados corresponden a un caso publicado por el proveedor tecnológico, por lo que deben entenderse como una experiencia empresarial y no como una evaluación académica independiente.
Indicadores para comenzar a gestionar con datos
Una empresa no necesita medir cientos de variables para comenzar a tomar decisiones basadas en datos. Lo más recomendable es seleccionar indicadores directamente relacionados con sus principales problemas operativos. En inventario, puede dar seguimiento a la exactitud de los registros, la rotación de productos, los días de cobertura, el nivel de agotamiento, el inventario obsoleto y el cumplimiento del punto de reorden. En transporte, resultan útiles métricas como el costo por entrega, el costo por kilómetro, el consumo de combustible, la utilización de la capacidad, los kilómetros recorridos sin carga, las entregas realizadas a tiempo y las entregas fallidas.
En el almacén, conviene medir el tiempo de recepción, el tiempo de preparación de pedidos, la productividad por hora, la exactitud de la selección, la utilización del espacio y los productos dañados. Para evaluar a los proveedores, pueden utilizarse indicadores como entregas completas, entregas a tiempo, tiempo de reposición, variación en los plazos y porcentaje de productos rechazados. En cuanto al servicio al cliente, deben observarse los pedidos completos y a tiempo, el tiempo de respuesta, las devoluciones, las reclamaciones y el cumplimiento de la fecha prometida. La clave no está en medir más, sino en medir aquello que permita identificar problemas, asignar responsables y ejecutar mejoras concretas.
¿Cómo puede comenzar una empresa?
- Identificar un problema concreto
La empresa debe seleccionar una situación que afecte su costo, servicio o productividad.
Por ejemplo:
- Entregas tardías.
- Consumo elevado de combustible.
- Diferencias de inventario.
- Productos agotados.
- Exceso de tiempo en la preparación de pedidos.
- Establecer una línea base
Antes de implementar una mejora es necesario medir la situación actual.
Un objetivo podría ser reducir las entregas tardías de 18 % a 10 % durante tres meses.
- Identificar los datos necesarios
La organización debe determinar qué información necesita, quién la registrará, con qué frecuencia y cómo se validará.
- Crear pocos indicadores
Es preferible comenzar con tres o cinco indicadores directamente vinculados con el problema.
- Ejecutar una prueba piloto
La solución puede aplicarse inicialmente en una ruta, un almacén, una zona comercial o un grupo de productos.
- Medir los resultados
La empresa debe comparar los resultados con la situación inicial y determinar si hubo una reducción de costos, errores, tiempos o reclamaciones.
- Estandarizar y ampliar
La solución debe extenderse después de demostrar su utilidad, no solamente porque la tecnología esté disponible.
La calidad de los datos es fundamental
Para comenzar a trabajar con datos, una empresa debe identificar un problema concreto que esté afectando sus costos, su productividad o el nivel de servicio. Puede tratarse de entregas tardías, consumo elevado de combustible, diferencias de inventario, productos agotados o demoras en la preparación de pedidos. Definir claramente la situación permite concentrar los esfuerzos en una necesidad real.
Luego, es necesario establecer una línea base que muestre el desempeño actual de la operación. La organización debe identificar qué datos necesita, quién será responsable de registrarlos, con qué frecuencia se recopilarán y cómo se validarán. También es recomendable comenzar con tres o cinco indicadores directamente relacionados con el problema.
La solución puede aplicarse primero mediante una prueba piloto en una ruta, un almacén, una zona comercial o un grupo de productos. Después, los resultados deben compararse con la situación inicial para determinar si disminuyeron los costos, errores, tiempos o reclamaciones. La iniciativa solo debe ampliarse cuando haya demostrado beneficios concretos.
Entre los errores más frecuentes se encuentran comprar tecnología sin definir el problema, trabajar con información incorrecta, medir demasiados indicadores, no asignar responsables y excluir al personal operativo. También debe evitarse confundir la instalación de un software con una mejora, ya que el verdadero resultado debe reflejarse en ahorro, productividad, servicio, seguridad o reducción de riesgos.
El profesional logístico del futuro
La transformación digital también está modificando las habilidades requeridas en el sector.
El profesional logístico deberá comprender inventarios, transporte, almacenes, compras, distribución y servicio al cliente. Al mismo tiempo, necesitará desarrollar conocimientos en:
- Excel avanzado.
- Visualización de datos.
- Power BI.
- Bases de datos.
- Sistemas ERP, WMS y TMS.
- Estadística básica.
- Inteligencia artificial.
- Resolución de problemas.
- Comunicación de resultados.
No obstante, aprender programas no será suficiente.
El profesional deberá interpretar la información, cuestionar los resultados y explicar con claridad qué decisión debe tomar la empresa. Un algoritmo puede indicar cuál ruta es más corta, pero el responsable logístico debe determinar si esa ruta cumple con las condiciones de acceso, seguridad, horarios y servicio al cliente.
Conclusión
Los datos están transformando la manera de planificar, ejecutar y controlar la logística, permitiendo mejorar los inventarios, optimizar las rutas, anticipar retrasos, prevenir fallas, controlar costos y ofrecer un servicio más eficiente al cliente.
Los avances de la Dirección General de Aduanas y DP World Caucedo evidencian que República Dominicana se encamina hacia una logística más digital, visible y conectada, mientras que experiencias internacionales como las de UPS y Amazon Pharmacy demuestran el valor de utilizar la información para mejorar pronósticos, actualizar rutas y concentrar los esfuerzos en decisiones de mayor impacto. Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza resultados; el verdadero cambio ocurre cuando las empresas registran datos confiables, seleccionan los indicadores adecuados, capacitan a su personal y convierten cada análisis en una acción concreta.
La logística continuará moviéndose mediante camiones, barcos, aviones, puertos y almacenes, pero será dirigida cada vez más por datos. Para conocer más sobre estas tendencias, casos y herramientas que están transformando el sector, te invitamos a suscribirte y seguir nuestro canal de YouTube Tendencia Logística.
Porque los datos por sí solos no generan valor. El valor aparece cuando se convierten en mejores decisiones.
Fuentes bibliográficas
- Amazon Web Services. (s. f.). Amazon Pharmacy increases forecast accuracy and reduces manual efforts with AWS Supply Chain.
- Dirección General de Aduanas. (2025). Memoria institucional 2025. Gobierno de la República Dominicana.
- DP World. (s. f.). Logistics tools and resources in the Dominican Republic.
- Jahani, H., Jain, R., e Ivanov, D. (2026). Data science and big data analytics: A systematic review of methodologies used in the supply chain and logistics research. Annals of Operations Research, 359, 1297–1354.
- United Parcel Service. (2020, 29 de enero). UPS announces numerous products and innovative technology programmes to help SMBs grow and compete.
