Her geçen gün artan bir şekilde verinin önemini konuşuyoruz ve konuşmaya devam edeceğiz. Veriyi doğru kullanmak şirketlere çok büyük fırsatlar sunar ve verimliliklerini arttırmalarına yardımcı olur. Ancak şirketler bu fırsatları doğru veriyi toplayarak ve veriyi temizleyerek kullanabilir. Bazen şirketler büyük miktarda veri toplamalarına rağmen bu verileri nasıl kullanacaklarını bilmedikleri için veriler anlamsız hale gelir. Bir veriyi analiz etmeye başlamadan önce önemli olan veriyi hazırlamaktır. Gereksiz verileri silmek, alanları birleştirmek veya ayırmak ve veriyi dönüştürmek gibi adımlarla veri hazırlanır ve sonrasında analiz edilir.
Özellikle endüstri 4.0 ile birlikte veriler şirketler için çok büyük bir önem taşımaya başlamıştır. Şirketler verimliliklerini arttırmak için yüksek miktarda veri toplar. Bu veri tüketici verisi, hareket verisi, içsel veri, dışsal veri gibi çok farklı şekillerde olabilir. Toplanılan veri, mevcut pazarın çok daha derin bir şekilde anlaşılması, daha doğru kararlar alınması, problemlerin ne olduğunun anlaşılması ve çözümlerinin bulunması ve başarılı bir şekilde yürüyen işlerin belirlenmesi gibi çok sayıda fayda sağlar.
Şu ana kadar anlattıklarımız her sektörde olduğu gibi depolar için de geçerlidir. Depolarda sipariş verisi, stok verisi, makine verisi ve içsel operasyon verisi gibi çok farklı şekildeki veri barkodlar, donanım ya da yazılım aracılığıyla toplanır. Veriye dayalı(data-driven) depolarda, depolardaki verimliliğin artırılması amaçlanır. Depolar bir organizma gibi çalışır. Depolarda bir süreç diğer bir süreci besleyebilir ve onu optimize edebilir. Toplanan veriler sayesinde birbirini besleyen süreçler tespit edilir ve bu süreçlerde iyileştirme yapılarak depolama maliyeti, işçilik maliyeti ve zaman maliyeti gibi maliyetler azaltılabilir.
Kim’e göre veriye dayalı depo yönetiminin değerlendirme tarihine göre 4 adımı bulunuyor. Bunlar gerçek zamanlı (saatlik veya daha kısa) veri uygulamaları, kısa vadeli operasyon fırsatları (haftalık ya da günlük), orta vadeli (birkaç aylık) ve uzun vadeli (gelecek yıllar için) analizlerdir. Gerçek zamanlı veri uygulamaları, depo siparişinin tamamlanması için hızlı cevap verilebilirlik sağlamaya yardımcı olurken kısa vadeli veri uygulamaları değişken depo kaynaklarının etkin işleyişini sürdürmeye yardımcı olur. Orta vadeli veri uygulamaları kurulu sistem üzerinden veriye dayalı modelleme ile öngörüde bulunmayı sağlar ve uzun dönemli veri uygulamaları tahmin verisine bağlı analiz yöntemiyle gelecekte depoda meydana gelebilecek aksaklıklara dayalı aksiyon alınabilir bir çıkarım üretir.