Por que utilizar big data em processos logísticos?

A tecnologia pode ser uma aliada inestimável à gestão, em vários níveis e de várias formas. No caso dos processos logísticos, por exemplo, uma boa aplicação de recursos inovadores é o big data para evitar o desperdício em cadeias de suprimentos. Todo gestor sabe: redução de desperdícios é diretamente proporcional a redução de custos. Mas o que é, afinal, o big data? E por que ele é importante para que esse objetivo seja alcançado?

Big data é um termo em inglês que nos direciona a uma área do conhecimento que recolhe, analisa e distribui dados de forma estratégica dentro de um contexto específico. Também podemos defini-lo como um conjunto de dados obtido durante um período extenso e que, por isso, se torna maior do que a capacidade de processamento de sistemas tradicionais.

Uma das “culpadas” pela geração (e necessidade) do big data – impensável para muitos negócios no início dos anos 2000 – é a internet. A conexão tornou exponencial a quantidade de dados gerados, já que cada nova interação de uma única pessoa em uma plataforma online é igual a uma nova informação arquivada.

Estima-se que nos últimos dez anos o mundo tenha produzido mais dados do que em toda a história da sociedade combinada. O termo “big data” surgiu em 1997, meio que nos preparando para o que estava por vir. Em 2015, a humanidade bateu o recorde de mais de 2 quintilhões de bytes gerados diariamente – o que nos trouxe à uma nova era, na qual estamos hoje: a dos zetabytes.

Mas o que tudo isso tem a ver com processos logísticos?

Big data na gestão administrativa e de suprimentos

Lembra quando falamos, ali em cima, que cada interação é uma nova informação e, por conseguinte, um novo dado? Pois é. É justamente aí que big data e gestão de processos logísticos se encontram. Independentemente da idade da sua organização, uma coisa é certa: do nascimento do negócio até hoje, a empresa gerou, incentivou a geração e armazenou dezenas, centenas, milhares ou milhões de dados. Esse é um fato consumado; não há nenhum meio de ter existido nos últimos anos, como CNPJ ou CPF, sem fazê-lo.

Aí a gente te pergunta: o que foi feito desse conjunto de dados?

É bem provável que você perceba que muita coisa se perdeu, como em uma espécie de arquivo morto em escritórios de advocacia e contabilidade. Essa é uma forma de ver que o dado está guardado em algum lugar, possivelmente em uma pasta no porão, mas, depois de dez, vinte ou trinta anos, não há utilidade para ele.

E pode ser que não haja, mesmo. Nem todo dado gerado pode servir, efetivamente, de composto estratégico.

O grande problema é que tiramos essa conclusão sem perguntar ao dado como ele poderia nos ajudar. Por conta desse “deslize”, acabamos perdendo uma série de benefícios capazes de gerar autonomia nos processos logísticos.

Mas, como assim, “perguntar ao dado”? Parece conversa de maluco, mas acredite: isso tem fundamento.

Quando utilizamos o big data para capturar ondas de procedimentos, armazenar dados históricos (no sentido de serem rastreáveis pelo tempo passado) e analisar diversos conjuntos diferentes de informação, podemos chegar a um padrão. Padrões são, por sua vez, excelentes recursos de planejamento, já que possibilitam ao gestor prever ou provisionar antecipadamente recursos para potenciais mudanças.

E, através da tecnologia, tudo isso é feito de forma estruturada e relevante. Assim, o que não é utilizável, segundo a ferramenta, não é levado em conta, enquanto o que é interessante, também segundo a ferramenta, é inserido nos processos logísticos.

Percebe que, aqui, estamos dando autonomia para uma inteligência artificial para a tomada de decisões sobre o que seriam informações preciosas ou não? Isso não é à toa. O cérebro humano, por mais eficiente que seja como máquina de raciocínio, tem um limite de processamento bem menor do que uma IA, principalmente quando ela aprende a definir padrões que passariam desapercebido até pelas mentes mais brilhantes.

Esse diferencial humano vem na análise e no desenho de novas estratégias que o big data torna possível. Em outras palavras, a tecnologia faz a varredura para que os gestores possam se desatrelar de momentos operacionais para focar em desenvolvimentos que levem ao crescimento da organização.

E por que, afinal, investir no big data para processos logísticos?

Big data, assim como quaisquer outras vertentes da tecnologia da informação, tem um valor. Algumas empresas o veem como um custo, não como investimento, principalmente por desconhecer seus potenciais benefícios no desenvolvimento geral da empresa.

Se você é do time que ainda vê a apuração de dados em grande escala como custo, atente-se para essa informação: organizações internacionais já estimam que, até 2030, o big data vai impactar a economia global em até 15 trilhões de dólares.

No que isso te atinge? Na produtividade, é claro. O big data é uma excelente aplicação para acompanhar seus processos logísticos do início ao fim com redução de desperdícios e erros genuinamente humanos – como análise subjetiva de um dado ou equívoco matemático em uma etapa da cadeia de suprimentos.

Usar big data em processos logísticos e de gestão é gerar uma autonomia imensurável à equipe envolvida em cada etapa do caminho para que ela seja levada a ter boas ideias e implementar mudanças significativas, sempre visando a melhoria do trabalho.

No entanto, antes de entrar de cabeça no mundo mágico da tecnologia de inovação, é essencial conhecer o volume de dados gerados pela sua empresa e quanto esses dados são ativamente aproveitados nas estratégias. Vale lembrar que a inteligência artificial aplicada no gerenciamento de produtos e serviços não beneficia apenas a empresa, mas também o cliente final, que vê sua experiência de compra otimizada nas plataformas de seu fornecedor.

Quer saber mais sobre big data em processos logísticos, principalmente nas cadeias de suprimento? Deixe um comentário com suas principais dúvidas e vamos trabalhar em conteúdos cada vez mais assertivos aos seus interesses.

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