A implementação do Big Data na logística pode trazer grandes benefícios para os gestores, principalmente em relação à produção de informações valiosas. Isso se torna possível graças à quantidade elevada de dados gerados pelos fluxos de operações, informações e serviços em geral.
Muitos desses elementos não são devidamente utilizados pelas companhias, que deixam escapar uma grande oportunidade de gerar novas oportunidades de negócio. Pensando nisso, preparamos um post especial sobre o assunto. Acompanhe conosco!
O que é Big Data?
Big Data é um conceito utilizado para descrever volumes de dados, normalmente em grandes quantidades. Eles podem ser tanto estruturados como não estruturados e sobrecarregam diariamente as empresas. Assim, novas ferramentas têm surgido para transformá-los em conhecimento relevante para as empresas.
Contudo, o mais importante não é a quantidade de dados, mas o tratamento que as companhias destinam a eles. O Big Data é uma ferramenta dedicada a fornecer insights, otimizando os processos internos e possibilitando ações mais precisas e estratégicas dentro do negócio.
Quais são suas aplicações na logística?
1. Previsibilidade das demandas
Na logística, um dos principais objetivos é equilibrar as quantidades disponíveis com a demanda do mercado — e ainda manter os seus produtos em níveis adequados para garantir o atendimento de cada pedido.
Desse modo, o acompanhamento das informações por meio do Big Data possibilita o controle mais eficiente de fluxos mais críticos, como as reposições, as perdas de materiais e a indicação dos itens mais sazonais (aqueles que contam com maior procura em períodos específicos do ano).
Assim, é possível ter mais precisão para mensurar essas demandas sazonais e o armazenamento de quantidades maiores ou menores. Os centros de distribuição poderão programar-se melhor para atender aos aumentos de movimentação sem que haja prejuízo nas operações.
2. Melhoria na experiência do cliente
Garantir um atendimento de alta qualidade é um grande passo para a fidelização e conquista de novos clientes. Aplicar o Big Data na área de logística ajudará a antecipar falhas, conseguir mais precisão nos cálculos de fretes e agilizar o envio dos itens.
Isso porque uma das atribuições dessa ferramenta é analisar o histórico digital das operações financeiras da empresa e encontrar padrões. Dessa forma, é possível investigar mais facilmente o que agrada aos clientes em relação aos seus produtos e serviços para replicar esse comportamento com mais facilidade.
3. Redução de custos
O cruzamento de dados realizado pelo Big Data fornece aos gestores uma visualização mais completa do panorama de atividades. Ele passa a verificar e analisar os gargalos que precisam ser corrigidos, conhecer as oportunidades gerais de melhoria e ainda ganhar em eficiência.
Assim, ao se tornar mais informado sobre as mudanças que podem ser implementadas para otimizar o negócio, será possível tornar toda a operação de logística mais enxuta e cortar gastos operacionais supérfluos, que não eram suficientemente mapeados com as ferramentas utilizadas anteriormente.
4. Identificação de melhores focos de distribuição
Com base nas informações recolhidas sobre as entregas realizadas e localizações geográficas dos clientes, é possível descobrir quais regiões contam com um volume maior de negócios. Assim, suas estratégias podem ser personalizadas de acordo com cada área.
Além disso, os gestores ainda poderão desenvolver novas estratégias para áreas “não conquistadas”, desenvolvendo novas redes de distribuição.
Como a Know Solutions pode ajudar?
A empresa é referência em soluções de Big Data e Business Intelligence. Aliando boas práticas de governança corporativa a tecnologias de alto nível, a Know Solutions tem como um dos seus principais produtos o serviço de customização Pentaho.
Trata-se de uma ferramenta Open Source de Business Intelligence, de código aberto. Um dos seus grandes diferenciais é a capacidade de integração com tecnologias como CRMS, ERPs, softwares financeiros e até mesmo ser operada com o Excel.
Assim, não é preciso remodelar toda a sua infraestrutura do zero, já que a Know Solutions oferece meios de trabalhar com sistemas legados, por exemplo. Ela também oferece treinamentos e capacitações para que você invista em sua equipe interna. E, como pudemos ver no post, aplicar suas próprias ferramentas de Big Data na logística consiste em ganhos consideráveis para sua empresa.
Gostou do artigo e interessou-se pelos serviços da Know Solutions? Então, entre em contato conosco e conheça o nosso trabalho!
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?