Big Data na logística é uma ferramenta poderosa para a eficiência e precisão da operação.
Essa ferramenta pode transformar a gestão de frota e otimizar todas as etapas do processo, de ponta a ponta. Ao coletar e analisar grandes volumes de dados em tempo real, as empresas podem realizar análises preditivas na logística, obtendo insights sobre o desempenho de suas frotas.
Dentro dessas informações, há uma variedade bastante significativa para o dia a dia, como: o uso de combustível, manutenção de veículos, rotas de entrega e condições de tráfego.
Com esses dados em mãos, os gestores de frota conseguem adotar estratégicas eficazes para melhorar a eficiência operacional.
De acordo com uma pesquisa do Fórum Econômico Mundial, voltada para o varejo eletrônico, estima que a atual e crescente demanda por entregas resultará em um aumento de 36% no número de veículos de entrega nos centros das cidades até 2030.
Com isso, e sem uma intervenção eficaz baseada em tecnologia, as emissões de gases poluentes das entregas urbanas de last mile e o congestionamento do tráfego podem crescer até 30% nas 100 principais cidades do mundo.
Por isso, o Big Data na logística e a redução de emissões da frota devem ser prioridade para os gestores.
Continue acompanhando o artigo e descubra mais sobre o mundo do Big Data e como a sua frota vai se beneficiar de toda essa capacidade de dados!
A questão das emissões tem impacto direto em um dos principais benefícios do Big Data na logística, que é a capacidade de otimizar rotas de entrega. Ao analisar dados históricos de tráfego, condições climáticas e padrões de demanda, as empresas podem identificar as rotas mais eficientes e evitar atrasos nas entregas.
Importante reforçar que isso não apenas reduz os custos operacionais e as emissões de poluentes, mas também melhora a satisfação do cliente, a reputação da marca e garante entregas pontuais e confiáveis.
Índice:
O que é Big Data?
Big Data refere-se a um conjunto de técnicas capazes de analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados precisos.
Esses “aglomerados” de dados podem incluir uma variedade de tipos de informações, como textos, imagens, vídeos, transações financeiras, registros de mídia social e muito mais.
Envolve o uso de tecnologias e técnicas avançadas para extrair insights significativos desses grandes conjuntos de dados, proporcionando oportunidades para tomada de decisões mais estratégicas.
O que é Big Data na logística?
Agora, quando falamos em Big Data na logística, nos referimos à aplicação de análise de dados em conjuntos massivos de informações geradas pelas operações logísticas.
O Big Data na logística pode incluir dados provenientes de telemetria veicular, informações de rastreamento de mercadorias, inventário de estoque, dados de vendas e até mesmo dados climáticos e de tráfego.
O objetivo do Big Data na logística é extrair insights para otimizar processos, tomar decisões mais embasadas e melhorar a eficiência e eficácia das operações logísticas.
Big Data no gerenciamento de estoque
Dentro do setor logístico, é possível usar o Big Data no gerenciamento de estoque, otimizando a gestão e controle de estoques.
É possível coletar e analisar uma vasta quantidade de informações relacionadas ao inventário, como histórico de vendas, padrões de demanda, sazonalidade, tempo de lead, fornecedores, condições de armazenamento, entre outros.
Com o uso do Big Data no gerenciamento de estoque, as empresas podem identificar tendências, prever demandas futuras, evitar excesso ou falta de estoque, melhorar a precisão das previsões de inventário e, consequentemente, reduzir custos operacionais e aumentar a satisfação do cliente.
Essa abordagem possibilita uma logística operacional muito mais assertiva.
Big data na otimização de rotas
Outro exemplo de Big Data na logística é sua utilização para otimizar rotas de distribuição.
Com o uso de sensores e dispositivos de rastreamento em veículos de transporte, é possível coletar uma grande quantidade de informações, como localização, condições climáticas, tráfego, tempos de entrega, entre outros.
Esses dados são analisados por algoritmos avançados de Big Data para identificar padrões e tendências, prever possíveis atrasos ou problemas na rota e ajustar dinamicamente o planejamento de transporte para maximizar a eficiência e minimizar custos.
Essa é uma forma que as empresas de logística conseguem tomar decisões mais informadas e ágeis, garantindo entregas rápidas, precisas e econômicas.
De acordo com dados da Statista, ao oferecer opções de entrega mais eficientes, é possível potencializar a lealdade à marca e aumentar em até 20% a taxa de conversão.
Além disso, 78% dos compradores online optam por mudar de empresa se não forem devidamente informados sobre o status do pedido.
Quais são os tipos de Big Data?
Quando falamos em tipos de Big Data, há uma variedade de divisões que podem ser consideradas no mercado.
No entanto, a mais comum, e que se aplica ao segmento logístico, tem uma classificação em quatro categorias principais, conhecidas como “os 4Vs”:
- Volume;
- Velocidade;
- Variedade;
- Veracidade.
Volume
Essa categoria refere-se à quantidade massiva de dados que estão sendo gerados e armazenados.
Com o avanço da tecnologia, como dispositivos IoT (Internet das Coisas), mídias sociais, transações online e sensores, a quantidade de dados gerados está aumentando exponencialmente.
Lidar com grandes volumes de dados é um dos principais desafios do Big Data.
Velocidade
Já esta, refere-se à rapidez com que os dados são gerados, processados e analisados. Com a proliferação de dispositivos conectados e sistemas em tempo real, os dados estão sendo gerados em uma velocidade sem precedentes.
Por isso, é muito importante conseguir processar e analisar esses dados em tempo real ou muito perto disso, para extrair insights úteis e tomar decisões oportunas e precisas.
Variedade
Essa categoria refere-se à diversidade de tipos e fontes de dados disponíveis. Os dados podem vir em diferentes formatos e canais.
Lidar com essa variedade de dados e integrá-los de maneira significativa é um desafio chave no Big Data.
Veracidade
Por último, esta categoria refere-se à confiabilidade e precisão dos dados. À medida que a quantidade de dados aumenta, garantir que eles são verdadeiros e confiáveis se torna crucial para a tomada de decisões.
06 Exemplos de Big Data na logística
Os exemplos de Big Data na logística são muitos, afinal, a área de atuação percorre diversas etapas que podem se beneficiar do uso de dados massivos.
Abaixo, listamos 06 exemplos de Big Data na logística para que você comece a aplicar o quanto antes!
01. Análise de eficiência na operação
Utilizando dados coletados ao longo da cadeia end to end, as empresas podem analisar a eficiência de cada etapa do processo, identificando gargalos e oportunidades de melhoria.
Essa análise permite otimizar o fluxo de trabalho e aumentar a produtividade.
02. Valorizar a jornada do cliente
Por meio da análise de dados, as empresas conseguem compreender melhor o comportamento e as preferências dos clientes ao longo de toda a jornada de compra.
Isso possibilita oferecer uma experiência mais personalizada, desde o momento da compra até a entrega do produto.
03. Qualidade na entrega final ao cliente
A utilização de Big Data na logística permite monitorar o processo de entrega em tempo real, garantindo que os produtos cheguem ao destino final dentro do prazo estipulado e em perfeitas condições.
De acordo com uma pesquisa realizada entre Octadesk e Opinion Box, 44% dos consumidores afirmam desistir de uma compra caso o prazo de entrega seja demorado.
04. Ser transparente e confiante
Ao disponibilizar informações detalhadas sobre o status da entrega, como localização do pedido e previsão de chegada, as empresas demonstram transparência e confiabilidade aos clientes.
Esse tipo de informação fortalece o relacionamento com o público e aumenta a credibilidade da marca.
05. Redução de custos operacionais
Utilizando algoritmos avançados de análise de dados, é possível otimizar as rotas de transporte, levando em consideração fatores como tráfego, condições climáticas e restrições de horário.
Entre os diversos benefícios dessa otimização, há uma forte diminuição dos custos operacionais, além de minimizar o impacto ambiental.
06. Previsão de demanda e estoque
A análise de Big Data permite prever a demanda futura de produtos com base em padrões de compra anteriores e tendências de mercado.
Com essas informações, as empresas planejam seus níveis de estoque de forma mais eficiente, evitando a falta ou o excesso de produtos e maximizando as vendas.
Benefícios da análise de dados na logística
Ficou claro que toda essa análise do Big Data na logística oferece uma série de benefícios que impactam diretamente a eficiência e a competitividade das operações.
Reforçamos, abaixo, alguns dos principais benefícios da análise de dados na logística:
Melhoria na gestão de estoque
A análise de dados permite às empresas prever com maior precisão a demanda por produtos, identificar padrões sazonais e tendências de mercado, além de monitorar o desempenho do estoque.
Aumento da eficiência operacional
Ao analisar dados sobre o desempenho das operações logísticas, é possível identificar oportunidades de otimização em áreas como processos de picking e packing, gerenciamento de armazéns e distribuição de carga.
É uma forma de aprimorar processos, aumentar a produtividade e reduzir o tempo de ciclo.
Maior visibilidade da cadeia de suprimentos
A análise de dados fornece às empresas uma visão completa e detalhada da cadeia de suprimentos, desde a origem até o destino final. Isso ajuda a identificar e resolver problemas rapidamente, mitigar riscos e melhorar a tomada de decisões estratégicas.
Personalização da experiência do cliente
Com o uso de dados sobre o comportamento e as preferências dos clientes, as empresas de logística podem oferecer uma experiência personalizada, desde a seleção de produtos até a entrega.
Como um sistema de gestão de frotas auxilia no uso de Big Data na logística?
Um sistema de gestão de frotas tem impacto direto no uso eficaz de Big Data na logística.
Ele atua como uma plataforma centralizada para coletar, armazenar, processar e analisar uma ampla variedade de dados relacionados às operações de transporte.
O sistema de gestão de frota consegue coletar dados em uma grande quantidade, incluindo informações sobre localização de veículos, condições de tráfego, consumo de combustível, temperatura da carga e muito mais.
Com recursos avançados de processamento de dados e análise integrados, é possível transformar grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis.
É assim que gestores de frota conseguem identificar padrões, tendências e anomalias nos dados, bem como prever eventos futuros com base em modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina.
Além disso, o sistema de gestão de frotas vai ajudar na melhoria de tomada de decisões com insights baseados em dados sobre o desempenho das operações de transporte. Esse tipo de ação torna a sua empresa e os profissionais muito mais estratégicos.
Fica claro que, mais do que importante, o uso do Big Data na logística passou a ser essencial para as empresas que querem se diferenciar no mercado.
Com o tanto de informação sendo gerada a cada segundo, usá-las a favor da melhoria dos processos operacionais é uma estratégia inteligente.
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