V dnešním světě logistiky se často skloňuje termín „Big Data“. Firmy sbírají miliony záznamů o pohybu zboží, teplotě v kontejnerech i efektivitě řidičů. Přesto se mnohé z nich potýkají s neefektivitou. Problém totiž obvykle netkví v nedostatku informací, ale v jejich kvalitě.

Mít „hodně dat“ bez jejich správnosti je jako mít mapu celého světa, na které jsou ale špatně zakreslené silnice.

V tomto článku se podíváme na to, proč je kvalita dat kritickým faktorem pro váš dodavatelský řetězec a jak ji transformovat v konkurenční výhodu

Mnoho logistických firem žije v iluzi, že čím více datových bodů sesbírají, tím přesnější budou jejich predikce. Realita je však taková, že i v logistice platí zákon GIGO (Garbage In, Garbage Out) – tedy „odpad dovnitř, odpad ven“.

• Kvantita dat: Objem informací generovaných senzory, ERP systémy a GPS.
• Kvalita dat: Míra, do jaké jsou tato data přesná, úplná, aktuální a konzistentní.

Podle studie společnosti Gartner stojí špatná data organizace v průměru 12,9 milionu dolarů ročně. V logistice se tyto ztráty projevují v chybném plánování, které přímo zvyšuje provozní náklady.

Nekvalitní data nejsou jen estetickou vadou v reportu. Mají přímý dopad na klíčové oblasti supply chainu.

Pokud systém ukazuje jiný stav zásob, než jaký je reálně na paletách, dochází ke dvěma extrémům. Buď k out-of-stock situacím (ztráta tržeb), nebo k nadbytečným zásobám, které zbytečně vážou kapitál a blokují místo v regálech.

Chybějící nebo nepřesné údaje o rozměrech zásilek vedou k poddimenzování nebo naopak k nevyužití kapacity vozidel. Špatné adresy nebo neaktuální dopravní data pak znamenají „jalové kilometry“, které zvyšují emise i náklady na palivo.

Bez kvalitních historických dat o sezónních výkyvech nelze efektivně plánovat personální kapacity. Výsledkem je buď přetížený personál a chyby v expedici, nebo placení nevyužitých pracovníků.

Aby bylo možné data vyčistit, musíme nejdříve identifikovat, kde dochází k jejich znehodnocení.

• Manuální vstupy: I v roce 2026 zůstává lidský faktor nejčastějším zdrojem chyb. Překlepy v dodacích listech nebo chybně zadané hmotnosti v systému tvoří řetězovou reakci omylů.
• Datová sila (nepropojené systémy): Pokud skladový systém (WMS) nekomunikuje v reálném čase s dopravním systémem (TMS), vznikají informační propasti. Každý systém pak pracuje s jinou „verzí pravdy“.
• Nekonzistentní formáty: Rozdílné značení jednotek, kódů zboží nebo formátů dat mezi dodavatelem a dopravcem znemožňuje automatizaci.

Moderní logistické firmy jako RTR.cz se stále více zaměřují na strategie pro udržení datové hygieny. Mezi hlavní trendy patří:

• Standardizace dle GS1: Používání globálních standardů pro identifikaci zboží a komunikaci zajišťuje, že si systémy napříč celým dodavatelským řetězcem „rozumí“. (Více o standardech na GS1 Czech Republic).
• Master Data Management (MDM): Vytvoření jednoho centrálního zdroje pravdy pro všechna kmenová data (produkty, lokace, partneři).
• Real-time validace: Systémy, které už při vstupu dat (např. v mobilní aplikaci řidiče) upozorní na nelogický údaj a nepustí jej dále do systému.

V logistice budoucnosti nevyhraje ten, kdo má největší serverovnu, ale ten, kdo dokáže svým datům věřit. Kvalitní data umožňují rychlejší reakci na změny trhu, snižují provozní náklady a zvyšují spokojenost koncového zákazníka.

Pamatujte, že data jsou aktivem pouze tehdy, pokud jsou použitelná. Investice do jejich kvality se vám vrátí v podobě štíhlejší a odolnější logistiky.

Shrnutí důležitých informací

• Proč je kvalita dat důležitá? Zajišťuje přesné plánování zásob, optimalizuje dopravní trasy a snižuje provozní náklady.
• Co způsobuje špatná data? Hlavními viníky jsou manuální vstupy, nepropojené softwarové systémy a nejednotné formáty dat.
• Jaký je vztah mezi AI a daty? Umělá inteligence vyžaduje čistá data pro správné fungování; nekvalitní data vedou k chybným predikcím a selhání automatizace.
• Jak zlepšit datovou kvalitu? Implementací standardů (např. GS1), sjednocením systémů (MDM) a automatickou validací vstupů.