Como usar Big Data na logística?

Atualmente, as empresas lidam diariamente com uma enorme gama de informações. Esses dados são de extrema importância para a tomada de decisões de uma organização e, nesse sentido, utilizar Big Data na logística tornou-se imprescindível.

Vale destacar que não é a quantidade de dados que faz a diferença na sua rotina de trabalho, mas sim o que fazer com eles. Em outras palavras, saber utilizar as informações de modo otimizado pode gerar lucro, aumentar a produtividade e ajudar nas suas estratégias.

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O que é Big Data?

Primeiramente, é necessário entender o que é Big Data. A saber, trata-se de um conceito ligado ao armazenamento e processamento de uma quantidade expressiva de dados, que podem ser coletadas ao longo de processos internos e externos de uma empresa.

Dessa forma, Big Data na logística pode lidar com informações geradas desde a emissão de pedidos, passando pelo acompanhamento da rota até a finalização das entregas ao cliente.

A intenção desta consolidação de dados é a geração de insights que possam colaborar para que a tomada de decisão da sua companhia seja estratégica e otimize o supply chain como um todo.

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5 Dicas de como aplicar Big Data na logística

Existem inúmeras plataformas que são utilizadas nos dias de hoje para produzir e coletar dados. Porém, com Big Data é possível capturar e armazenar essas informações em um único local para fazer uma análise mais personalizada. Desse modo, preparamos cinco tópicos onde é possível aliar essa tecnologia no segmento da logística.

Confira:

  1. Last mile: no segmento dos transportes, last mile significa o último processo na etapa de entrega. Esse ponto sempre gera bastante preocupação nas empresas, visto que, neste intervalo, diversos erros podem acontecer, ocasionando retrabalho e alguns prejuízos. Alguns desses erros são: atrasos ou entregas feitas em horários inapropriados, tentativa de entrega sem que o cliente esteja no local de recebimento, acessos a áreas consideradas de risco, entre outros. A chamada internet das coisas, bem como sensores, a transmissão de dados em tempo real e Big Data na logística podem fornecer acesso a informações que neutralizam alguns dos riscos causados pelo last mile, como a localização da carga, situação do trânsito, acompanhamento da entrega em tempo real pelo cliente, entre outras;
  2. Controle de fraudes: com o uso de Big Data na logística é possível realizar o monitoramento de mercadorias, assim como de veículos para que a transportadora acompanhe a situação da entrega. Com a atualização em tempo real desses dados, os gestores conseguem trabalhar na prevenção de posturas que comprometem a produtividade e a eficiência do seu negócio;
  3. Roteirização: este procedimento se torna muito mais fácil com a aplicação de Big Data na logística, pois se consegue traçar as melhores rotas tendo em mãos os dados do trânsito, bem como verificar locais com maiores índices de acidentes, áreas de riscos ambientais ou sociais e muito mais;
  4. Confiabilidade: do mesmo modo que a empresa usa Big Data na logística interna, podemos disponibilizar alguns dados valiosos comercialmente para parceiros, clientes e colaboradores. A transparência gerada pela atualização de dados em tempo real, inegavelmente, proporciona uma confiabilidade externa. Por exemplo, se a sua organização costuma fazer entregas no prazo acordado, esse argumento pode ser utilizado para negociações futuras;
  5. Armazéns e estoques: os impactos positivos do uso de Big Data na logística, aliado às tecnologias de automação e à internet das coisas são grandes. Certamente, isso fará diferença na automação dos processos de estoque e criação de armazéns mais inteligentes.

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Vantagens do uso de Big Data na logística

Com toda a certeza, a utilização correta de Big Data na logística vai impulsionar os processos da sua empresa. Em resumo, veja as principais vantagens que essa tecnologia pode oferecer:

  • Capturar dados valiosos sobre fornecedores, clientes e produtos;
  • Interpretar informações que antes não eram analisadas;
  • Mais eficiência na tomada de decisões;
  • Profundidade no conhecimento do comportamento de consumo;
  • Criar um estoque mais inteligente;
  • Reduzir atrasos e outros riscos;
  • Otimizar toda a cadeia de suprimentos;
  • Melhorar a experiência do cliente.

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