O uso de “Big Data” no Supply Chain como forma de obter vantagem competitiva

O termo “Big Data” é novo, sendo articulado pela primeira vez no início dos anos 2000 pelo analista industrial Doug Laney, quando foi introduzido o conceito dos 3Vs – volume, velocidade, variedade. “Volume” refere-se à alta quantidade de dados coletada atualmente pelas empresas. Já “Velocidade” está relacionada com a rapidez com que os dados fluem e devem ser tratados. Por fim, “Variedade” está inclusa por conta dos diversos formatos disponíveis para dados, oriundos das mais diferentes fontes. Assim, “Big Data” é um termo que descreve a grande quantidade de informações que circunda uma empresa no dia-a-dia.  O crescimento da possibilidade de armazenamento na nuvem facilitou a manipulação de tais informações, permitindo assim a criação de novos e mais complexos tipos de análises.

O uso de “Big Data” providencia insights nas mais variadas áreas de uma empresa. Trago um exemplo, do ramo automotivo: a partir do monitoramento dos comandos utilizados por motoristas em veículos, é possível entender o comportamento dos usuários e as reações do automóvel, possibilitando o desenvolvimento de melhorias. Caso a empresa esteja presente em redes sociais e possua website, adquire-se conhecimento sobre qual é o perfil dos clientes interessados na marca, quais são os componentes com maior aceitação e quais as demandas do público alvo. Com relação a parte operacional da empresa, é possível utilizar sensores a fim de rastrear a performance de máquinas, otimizar as rotinas de fabricação e, até mesmo, monitorar a saúde e o stress dos funcionários.

Na logística, por meio de análises de amostras de dados grandes e complexas, as diversas peças do Supply Chain são arquitetadas, entregando uma visão abrangente do negócio, evidenciando os gargalos da operação e possibilitando o uso destes dados na obtenção de melhores resultados. Entre os pontos de ataque do “Big Data”, um dos principais é a questão da otimização de rotas. De forma dinâmica e em tempo real, “Big Data” consegue gerar rotas inteligentes que levem em consideração o histórico de envios, o trânsito e as condições meteorológicas, a existência de feriados ou eventos especiais, a probabilidade de o cliente estar disponível para recebimento, entre outros. Desta maneira, leva a questão de aperfeiçoamento de trajetos a outro patamar, reduzindo o consumo de combustível e a emissão de CO2, diminuindo o tempo despedido nas viagens além do número de veículos utilizados, impactando nos custos variáveis de transporte, assim como nos custos com mão de obra. Sem falar na melhora no nível de serviço entregue ao cliente, que recebe sua compra com mais rapidez.

Uma aplicação mais ousada da análise de grande quantidade de dados é a de entrega antecipada, patenteada em 2014 pela Amazon. A partir do estudo de dados que relatam o comportamento de compras dos consumidores é possível prever uma demanda antes que ela ocorra e levar produtos para a ponta da cadeia logística, de forma a reduzir o tempo de entrega caso o pedido venha a acontecer. Padrões de compra, preferências expressas de forma explícita em pesquisas ou questionários, informações demográficas, hábitos de pesquisa, listas de desejos são algumas das fontes de dados para que esta estratégia possa ser implementada.

Fica claro, assim, que a disponibilidade, a análise e a interpretação de dados se tornam um ativo importantíssimo na melhora de uma companhia. As aplicações de “Big Data” numa empresa são muitas, inclusive nas diversas áreas do Supply Chain, seja na comunicação entre os elos da cadeia, na previsão de demanda, no transporte, no gerenciamento de estoques, na segmentação de clientes, ou em qualquer outra. Como resultado, a cadeia logística transforma-se, tornando-se mais transparente, além de mais automatizada, otimizada e com ineficiências e riscos reduzidos, melhorando o nível de serviço entregue aos clientes e reduzindo custos. Os insights provenientes destas análises, somados aos não relacionados à operação logística de uma empresa, são responsáveis por ajudar na tomada de decisões estratégicas e permitir a visualização de novas oportunidades de negócio, dando às empresas vantagens competitivas.

 

Fontes:

How Big Data & Analytics Are Changing The Logistics Sector -> https://datafloq.com/read/big-data-analytics-changing-logistics-industry/4593
Big Data: Challenges and Opportunities in Logistics Systems -> https://www.researchgate.net/publication/321385181_BIG_DATA_CHALLENGES_AND_OPPORTUNITIES_IN_LOGISTICS_SYSTEMS
Whats is the impact of Big Data in the Transportation & Supply Chain Industries? 11 possibilities with Big Data -> https://cerasis.com/big-data-in-the-transportation/
The impacto of big data on route planning -> https://www.amcsrouting.com/newsroom/blog/the-impact-of-big-data-on-route-planning/
7 ways Amazon uses Big Data to Stalk You -> https://www.investopedia.com/articles/insights/090716/7-ways-amazon-uses-big-data-stalk-you-amzn.asp

Amazon Patents “Anticipatory” Shipping — To Start Sending Stuff Before You’ve Bought It ‘https://techcrunch.com/2014/01/18/amazon-pre-ships/