Co trzeba umieć by pracować w logistyce jako analityk danych?

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 W tym odcinku pokazuję, dlaczego logistyka jest tak ciekawym obszarem dla analityka danych. Tutaj bardzo szybko okazuje się, że małe błędy w danych, źle policzony czas dostawy albo zbyt ogólny wskaźnik potrafią mieć bardzo konkretne konsekwencje biznesowe.📈 Omawiam najczęstsze KPI, które pojawiają się w logistyce: return rate, lead time, order cycle time, fill rate oraz cost per shipment. Staram się pokazać nie tylko, czym te wskaźniki są, ale też dlaczego samo ich policzenie często nie wystarcza. Kluczowe jest to, żeby umieć zejść poziom niżej i sprawdzić, gdzie naprawdę leży problem.📈 Ten odcinek jest szczególnie przydatny, jeśli chcesz lepiej rozumieć analitykę w biznesie fizycznym, e-commerce albo magazynach. Bo logistyka to nie tylko paczki, kurierzy i ciężarówki. To też świetny przykład tego, jak analityk może realnie pomóc firmie oszczędzać pieniądze, poprawiać procesy i wyłapywać rzeczy, których na pierwszy rzut oka kompletnie nie widać.