La francesa Geodis, que emplea a 49.000 personas, asegura toda la cadena logística, desde la distribución y el almacenamiento de los productos hasta su entrega en más de 170 países. Esto se traduce en cientos de miles de kilómetros recorridos entre sus aproximadamente 300 almacenes, multimodales (carretera, ferrocarril, aire, mar).

Gestionar una cadena de suministro de este tipo ya es compleja. Pero varios acontecimientos acentúan aún más el fenómeno. Por ello, los clientes del sector logístico exigen cada vez más información sobre el estado de las entregas y avisos de retrasos, en tiempo real. Y los clientes finales exigen más transparencia en estas operaciones. La respuesta a todas estas cuestiones requiere, en particular, la recopilación y el procesamiento adecuado de datos. Según un comunicado de Geodis, la plataforma de datos con la que contaba estaba “obsoleta, ralentizaba su crecimiento y provocaba una falta de visibilidad en tiempo real de los envíos, a pesar de que era requerida por los clientes”.

Visibilidad insuficiente de los datos.

El logístico dispone internamente de decenas de fuentes de datos diferentes: operativas, de transporte, de ventas, etc. Este tipo de datos eran previamente procesados ​​en diferentes sistemas y aislados entre sí. Como resultado, la propia empresa no tenía suficiente visibilidad, y sus clientes aún menos. Por ello, Geodis se propuso encontrar una solución para hacer frente al volumen, la variedad y la complejidad de la información.

Delio Amato, arquitecto jefe del grupo, especifica en el comunicado de prensa de Geodis que buscaba una herramienta disponible en la nube pública. Quería poder implementar la misma solución tecnológica en su cadena de suministro en constante evolución presente en todo el mundo. También era necesario poder implementar la solución gradualmente. Geodis recurrió a la nube pública Cloudera, capaz de procesar grandes cantidades de datos y orquestar y automatizar flujos complejos.

Geodis ahora cuenta con varios métodos para recopilar, procesar, transformar y almacenar sus datos en diferentes tipos de repositorios. El equipo de 60 desarrolladores tiene acceso a un conjunto de diferentes tipologías de procesamiento de datos: lotes, transmisión en tiempo real o capacitación en aprendizaje automático. “Todo lo que hacemos se basa en nuestra capacidad de comprender lo que sucede en un lugar determinado o en un momento determinado”, continúa Delio Amato. Ya sean nuestros camiones, nuestros barcos o nuestros aviones, necesitamos monitorear todo en tiempo real y poder actuar tan rápido como se genera la información”. El logístico desea extender el uso de su plataforma a otros departamentos de la empresa, como la dirección comercial, y pronto pasar a un entorno multicloud.