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Big Data en tamaño del mercado de logística: por componente (hardware, software, servicios), por modelo de implementación (basado en la nube, local), por tamaño de organización (PYME, grandes empresas), por aplicación, por usuario final y pronóstico, 2024 - 2032

ID del informe: GMI10677   |  Fecha de publicación: August 2024 |  Formato del informe: PDF
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Big Data en el tamaño del mercado logístico

Big Data in Logistics Market size was valued at USD 4.3 billion in 2023 and is estimated to register a CAGR of over 21.5% between 2024 and 2032. La expansión de las cadenas globales de suministro genera enormes cantidades de datos de múltiples fuentes, que requieren análisis avanzados para una gestión eficaz. Big data permite a las empresas logísticas optimizar las operaciones de cadena de suministro proporcionando información en tiempo real sobre los niveles de inventario, pronósticos de demanda y seguimiento de envíos. Esto lleva a una planificación más eficiente de las rutas, reducción de los costos de combustible y mejores tiempos de entrega. Los clientes exigen información precisa y oportuna sobre el estado del pedido, los plazos de entrega y la ubicación del producto.

Los datos en tiempo real ayudan a identificar y mitigar las perturbaciones como desastres naturales o congestión portuaria. Big data transforma la industria logística mejorando la eficiencia, reduciendo costos y mejorando la satisfacción del cliente. Por ejemplo, en marzo de 2024, el Departamento de Transporte de EE.UU. publicó un informe que destaca los beneficios de los grandes datos para mejorar la infraestructura logística nacional. En el informe se hace hincapié en la función de los grandes datos para mejorar la eficiencia y la seguridad del transporte. Big data juega un papel crucial en el sector logístico impulsando la innovación, optimizando las operaciones y mejorando la resiliencia, la eficiencia y la centrada en el cliente.

Además, analizar datos sobre el tráfico, el tiempo y el rendimiento del vehículo es crucial para optimizar las rutas de entrega, reduciendo así el consumo de combustible y los tiempos de entrega. Los grandes datos permiten identificar ineficiencias y optimizar las rutas, los niveles de inventario y la utilización de recursos. Estas mejoras conducen a economías importantes y aumentan la eficiencia operacional de los servicios logísticos.

Por ejemplo, en abril de 2024, DB Schenker informó de una reducción del 15% en los costos operacionales después de implementar una plataforma de análisis de datos grandes, como se indica en su informe financiero trimestral. They identified bottlenecks and inefficiencies in the supply chain through data analysis, resulting in cost reductions. Además, optimizaron los niveles de inventario, los lugares de almacenamiento y los procesos de selección basados en la previsión de la demanda y la información de existencias en tiempo real.

La integración y el análisis de datos pueden ser difíciles debido a sus variados formatos. Los errores o inconsistencias en los datos pueden distorsionar las ideas y decisiones. Además, los datos incompletos dificultan el análisis y los resultados de los prejuicios. Dado que los datos logísticos a menudo contienen información confidencial de clientes y negocios, son esenciales medidas de seguridad robustas. Las infracciones de datos pueden provocar pérdidas financieras, daños de reputación y obligaciones jurídicas.

Analizar grandes conjuntos de datos requiere importantes recursos computacionales, y implementar grandes soluciones de datos implica costos iniciales sustanciales. Cumplir con las normas de privacidad de datos, como el GDPR, es complejo y costoso. Como resultado, la cuantificación de los beneficios de las grandes iniciativas de datos sigue siendo difícil, lo que dificulta el crecimiento del mercado.

Big Data in Logistics Market Trends

El aumento del comercio electrónico ha impulsado la demanda de una gestión eficiente de la logística y la cadena de suministro. Las grandes soluciones de datos mejoran estos procesos optimizando la gestión del inventario y el cumplimiento del orden. Estas soluciones permiten a las empresas de comercio electrónico predecir con precisión las tendencias de la demanda, garantizar niveles óptimos de inventario y minimizar el riesgo de existencias o excesos. Esta capacidad predictiva es crucial para gestionar la alta rotación de bienes en el sector del comercio electrónico.

Analizar datos de clientes permite a las empresas ofrecer opciones de entrega personalizadas y mejorar el servicio al cliente. Esto incluye ventanas de entrega personalizadas y seguimiento en tiempo real, lo que mejora la satisfacción del cliente y la lealtad. Por ejemplo, en abril de 2024, FedEx anunció planes para ampliar sus instalaciones internacionales de clasificación en mercados clave como China y Europa. Esta ampliación tiene por objeto mejorar los plazos de procesamiento de paquetes y acelerar las entregas internacionales, abordando la creciente demanda de las actividades transfronterizas de comercio electrónico.

Los gobiernos y los órganos reguladores están aplicando normas más estrictas sobre gestión y presentación de datos. Las grandes soluciones de datos permiten a las empresas cumplir estas normas proporcionando datos precisos y oportunos.

Por ejemplo, en mayo de 2024, el organismo regulador de transporte de la Unión Europea destacó el papel de los grandes datos para ayudar a las empresas logísticas a cumplir con los nuevos estándares de emisión. Al aprovechar datos extensos, las empresas logísticas pueden mejorar la utilización de vehículos, optimizar las rutas, predecir las necesidades de mantenimiento, supervisar las emisiones y desarrollar estrategias de bajo carbono. El enfoque de la UE en las grandes señales de datos a la industria es esencial para el cumplimiento y la competitividad. Al aprovechar el poder de los datos, las empresas logísticas no sólo cumplen con las regulaciones ambientales, sino que también obtienen ventaja competitiva.

Big Data in Logistics Market Analysis

Big Data in Logistics Market, By Component, 2022-2032 (USD Billion)

Basado en componente, el mercado se divide en hardware, software y servicios. En 2023, el software representaba una cuota de mercado de más del 51%. El segmento de software dentro del gran mercado logístico de datos incluye componentes esenciales como la gestión de datos, análisis, sistemas de gestión del transporte (TMS), sistemas de gestión de almacenes (WMS) y soluciones de gestión de la cadena de suministro. La creciente demanda de análisis de datos en tiempo real y de información predictiva han impulsado significativamente la adopción de software de gestión de datos y análisis. Estas herramientas permiten a las empresas logísticas optimizar rutas, gestionar inventarios, predecir demanda y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro.

El software de gestión de la cadena de suministro ofrece herramientas integrales para gestionar las relaciones con los proveedores, el procesamiento de pedidos y la coordinación logística. El aumento del comercio electrónico y la necesidad de operaciones de almacenamiento eficientes han alimentado la demanda de soluciones WMS. El software TMS es crucial para optimizar la planificación, ejecución y monitoreo de las actividades de transporte. La creciente complejidad de las cadenas mundiales de suministro ha necesitado soluciones avanzadas de TMS.

Por ejemplo, en mayo de 2024, SAP lanzó su suite TMS actualizada, incorporando inteligencia artificial para mejorar la optimización de la ruta y reducir los costos de transporte. Este desarrollo pone de relieve la innovación en curso en el segmento de software TMS para satisfacer las necesidades cambiantes de la industria logística.

Big Data in Logistics Market Share, By Deployment Model, 2023

Basado en el modelo de implementación, los grandes datos en el mercado logístico se clasifican en base a la nube y en locales. Se espera que la nube tenga más de 18.600 millones de dólares en 2032. Las empresas logísticas están aprovechando el análisis de datos a través de este modelo, eliminando la necesidad de una amplia infraestructura local. Ofrece escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, que son esenciales para gestionar los grandes volúmenes de datos generados en operaciones logísticas. Estas soluciones permiten aumentar los recursos sobre la base de la demanda, reduciendo la necesidad de importantes inversiones de capital en hardware.

La adopción de un modelo de pago como pago demuestra que es más rentable que mantener sistemas locales. Las ideas en tiempo real permiten a las empresas logísticas responder rápidamente a los cambios en la demanda, las perturbaciones de la cadena de suministro y otros desafíos operacionales. Los proveedores líderes de servicios en la nube garantizan una seguridad robusta y el cumplimiento de las normas de privacidad de datos, esenciales para el manejo de datos logísticos sensibles. Estas plataformas incluyen análisis avanzados, lo que ayuda a las empresas logísticas a obtener más información sobre sus operaciones, optimizar los procesos de cadena de suministro y mejorar la toma de decisiones.

Por ejemplo, en mayo de 2023, Microsoft lanzó Fabric, una plataforma de análisis unificado de extremo a extremo que integra diversos datos y herramientas analíticas. Esta plataforma ayuda a las empresas logísticas a consolidar sus esfuerzos de gestión de datos y análisis, mejorando su capacidad para obtener información práctica.

North America Big Data in Logistics Market, 2022 – 2032, (USD Billion)

América del Norte tiene una parte significativa de los grandes datos en el mercado logístico con alrededor del 35% de la cuota de ingresos en 2023, impulsado por los avances en tecnología y la demanda creciente de soluciones logísticas eficientes. Los Estados Unidos dominan, debido a su infraestructura avanzada y una economía sólida, y el Canadá también contribuye significativamente al mercado. Las carreteras dominan el mercado logístico de la región debido a su flexibilidad y amplia cobertura de red. Este modo es crucial para la entrega de última millas y el acceso a zonas remotas.

Los grandes datos en el mercado logístico incluyen varios modelos de servicios como 3 PL ( logística de terceros), que se prefiere para sus ahorros de costos y mejoras de eficiencia aprovechando la experiencia y la infraestructura de proveedores especializados. Blockchain asegura transacciones seguras, transparentes y mejora la visibilidad y trazabilidad de la cadena de suministro. Por ejemplo, en mayo de 2024, Walmart anunció un programa piloto utilizando tecnología de blockchain para aumentar la transparencia y eficiencia de su cadena de suministro para productos frescos. Esta iniciativa aprovecha grandes datos para rastrear el origen y movimiento de los bienes, asegurando la seguridad alimentaria y racionalizando los procesos logísticos.

El crecimiento exponencial del comercio electrónico en la región de la APAC ha aumentado considerablemente la demanda de soluciones logísticas eficientes. China e India, que lideran en el comercio minorista en línea, requieren logística avanzada para gestionar volúmenes más altos y asegurar entregas oportunas. Esta demanda está impulsando inversiones sustanciales en las grandes tecnologías de datos para aumentar la eficiencia operacional y la satisfacción del cliente. Además, los gobiernos de toda la región están invirtiendo en infraestructura logística y políticas para facilitar el comercio y reducir los costos logísticos.

En Europa, la adopción de grandes análisis de datos está transformando operaciones logísticas. Las empresas están aprovechando grandes datos para optimizar la planificación de rutas, aumentar la visibilidad de la cadena de suministro y mejorar la eficiencia operacional general. Esta tendencia es particularmente fuerte en Alemania y el Reino Unido, donde los proveedores de logística utilizan cada vez más análisis avanzados para simplificar sus procesos. Varios gobiernos europeos están implementando políticas para apoyar el sector logístico. Por ejemplo, el gobierno alemán ha introducido un paquete de apoyo financiero de 626 millones de dólares para los principales aeropuertos del país, destinado a mejorar las operaciones de cadena de suministro.

Big Data in Logistics Market Share

IBM y Microsoft Corporation dominan el mercado con alrededor del 11% de cuota de mercado en 2023. IBM integra análisis avanzados e IA en sus soluciones logísticas. Utilizando IBM Watson e IBM Analytics, la compañía proporciona a las empresas logísticas herramientas para análisis predictivos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estas herramientas ayudan en la predicción de la demanda, la optimización de las rutas y la gestión del riesgo de cadena de suministro.

El enfoque de la empresa en la informática en la nube garantiza soluciones de datos escalables y flexibles. A través de Cloud, las compañías logísticas pueden implementar aplicaciones, gestionar grandes volúmenes de datos y escalar operaciones eficientemente. Este enfoque centrado en la nube es crucial para permitir el procesamiento de datos en tiempo real, esencial para las operaciones logísticas modernas.

Microsoft Azure proporciona infraestructura cloud escalable y flexible diseñada para satisfacer las necesidades dinámicas de la industria logística. Esto permite a las empresas logísticas gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, garantizando robustas capacidades de almacenamiento, procesamiento y análisis. Además, Azure Synapse Analytics integra grandes datos y almacenamiento de datos, permitiendo a las empresas logísticas realizar complejas consultas y generar ideas rápidamente. Su apoyo a la analítica en tiempo real es crucial para la toma de decisiones en operaciones logísticas.

Big Data in Logistics Market Companies

Los principales jugadores que operan en los grandes datos de la industria logística son:

  • IBM
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • SAP
  • AWS
  • Blue Yonder
  • Teradata

Big Data in Logistics Industry News

  • En julio de 2024, UPS mostró la aplicación de la IA generativa en el sector logístico, centrándose en "carrier onboarding" y "capacity matching". Esta tecnología identifica a socios portadores fiables, alinea la capacidad del transportista con la demanda de envío, y detecta cuellos de botella de cadena de suministro. Estos avances reflejan una tendencia más amplia hacia soluciones logísticas más inteligentes.
  • En marzo de 2024, IBM se asoció con el Puerto de Rotterdam para implementar una gran plataforma basada en datos diseñada para mejorar las operaciones portuarias mediante análisis de datos en tiempo real. La plataforma pretende optimizar el manejo de cargas y simplificar los procesos logísticos.

Los grandes datos en el informe de investigación del mercado logístico incluyen una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

  • Hardware
  • Software
  • Servicios
    • Servicios profesionales
    • Servicios gestionados

Mercado, por modelo de despliegue

  • Locales
  • Cloud-based

Mercado, por tamaño de organización

  • SME
  • Grandes empresas

Mercado, por aplicación

  • Optimización de la cadena de suministro
  • Gestión de almacenes
  • Gestión de la flota
  • Análisis predictivo
  • Otros

Mercado, por usuario final

  • Transporte " empresas de transporte "
  • Fabricación
  • Retail
  • Logística de terceros
  • Otros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

  • América del Norte
    • EE.UU.
    • Canadá
  • Europa
    • UK
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • Nordics
    • El resto de Europa
  • Asia Pacífico
    • China
    • India
    • Japón
    • Corea del Sur
    • ANZ
    • Asia sudoriental
    • El resto de Asia Pacífico
  • América Latina
    • Brasil
    • México
    • Argentina
    • El resto de América Latina
  • MEA
    • UAE
    • Sudáfrica
    • Arabia Saudita
    • Rest of MEA

 

Autores:Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
Preguntas frecuentes :
¿Quiénes son los líderes clave en los grandes datos de la industria logística?
IBM, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP, AWS, Blue Yonder y Teradata, son algunos de los mayores datos de las empresas logísticas de todo el mundo.
¿Cuál es el tamaño de los grandes datos de América del Norte en el mercado logístico?
¿Por qué la demanda de grandes datos en el crecimiento del software logístico?
¿Cuán grandes son los datos en el mercado logístico?
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