Big Data na Logística

O termo Big Data é uma expressão que está na moda nos últimos anos, e não é à toa, utilizada da maneira correta, é uma ferramenta poderosa que pode realmente mudar o rumo de uma empresa.

Com o avanço da tecnologia, principalmente no quesito de interconexão entre equipamentos e pessoas, a quantidade e variedade de informação produzida, e a velocidade com que ela chega, aumentam a cada dia, e técnicas avançadas para lapidar essa massa de informação não estruturada são extremamente requisitadas. Big Data é essa quantidade de informação, antes pensada como impossível de ser gerada, que é processada e transformada em inteligência

Big Data e logística podem formar uma combinação poderosa, e empresas dessa área que almejam estar um passo à frente do mercado devem se posicionar pra utilizar essa combinação da melhor forma possível, ou seja, utilizar do Big Data para responder questões do tipo “Como podemos utilizar informação para melhorar a eficiência do negócio, a experiência do consumidor, e obter novas visões para estratégias de mercado?”.

Em logística, a informação gerada é imensa, dados de entrega como origem, destino, tamanho, peso, conteúdo e localização, além dos dados dos veículos, da dirigibilidade do motorista. do consumo de combustível e do perfil de compra e comportamental do cliente são coletados a todo o momento, porém essas informações ainda não são trabalhadas da melhor maneira possível.

Com a combinação de dados locais e externos, provindos da internet, e a análise com reconhecimento de padrões, text mining, dentre outras tecnologias, é possível obter uma nova visão do perfil do cliente e realizar ações assertivas individuais em busca da sua fidelização. A mesma técnica pode ser usada para obter um feedback efetivo do serviço, utilizando sites como redes sociais para extrair informações anônimas que antes era algo inimaginável.

Casos que são extremamente prejudiciais para um serviço de logística são situações onde bens são extraviados, danificados, ou atrasados, e que podem colocar em risco a credibilidade da empresa. Big Data pode oferecer análises preditivas para cálculo do risco de certa entrega ser prejudicada, possibilitando saber como e quando utilizar de medidas para modificar a entrega com o objetivo de reduzir a imprevisibilidade presente.

As particularidades desse segmento devem ser pensadas com atenção para serem exploradas efetivamente com as técnicas estatísticas e computacionais que envolvem o Big Data. Abaixo, alguns exemplos de aplicações:

• Otimização do tempo de entrega, da cobertura geográfica, da carga transportada e da utilização de recursos;
• Redução de casos de falta de itens no depósito;
• Predições assertivas de demanda;
• Mapeamento das áreas e horários com maiores índices de comportamentos de condução arriscada, não econômicos e de perda de produtividade;
• Otimização da eficiência energética (redução do consumo de combustível e aumento da vida útil dos pneus);
• Antecipação de problemas mecânicos dos veículos;
• Obtenção de insights da satisfação do cliente com o serviço de entrega e a qualidade do serviço e do produto;
• Sincronização com o mercado dos clientes, onde metodologias analíticas são aplicadas para se ter um monitoramento cuidadoso de cada cliente.

Além da inteligência em relação às técnicas e como elas devem ser usadas para a logística, outros fatores externos são extremamente importantes para o sucesso da implementação dessa nova ferramenta na empresa, como:

• Alinhamento entre business e TI, o consentimento das duas partes no fato que elas devem trabalhar como uma só, e aceitar mudanças de ambos os lados;
• Transparência, estruturação e qualidade dos dados, para as análises serem otimizadas e efetivas;
• Privacidade dos dados, onde, mesmo a análise do cliente ser realizada em nível individual, suas informações devem ser sigilosas para evitar problemas legais;
• Habilidade em ciência de dados, onde a gama de habilidades computacionais, matemáticas e estatísticas, devem ser dominadas no seu maior grau, além do conhecimento do negocio;
• Investimento em poder computacional, devido a quantidade de dados que devem ser processados para resultar em informações úteis ao consumidor.

Há poucos anos atrás, Big Data era algo bem mais difícil de se atingir e utilizar efetivamente do que hoje, mas com o avanço das tecnologias, o aumento contínuo da quantidade de informação, e o barateamento dos recursos computacionais é possível viabilizar o seu uso em áreas que antes eram poucos exploradas, como a logística. Com o incentivo certo, recursos qualificados e a iniciativa para uma mudança radical, companhias que saltarem nesse novo universo podem ser as próximas dominando essa área no mercado.