Como é que o big data pode ajudar a prever tendências logísticas?

Estamos, sem dúvida, na era da plena digitalização. Estima-se que diariamente sejam gerados 2,5 quintiliões de bytes de dados. Cada página aberta na Web, cada interação nas redes sociais ou cada compra concretizada em lojas online, por exemplo, pode representar um insight valioso para as empresas. O big data é, pois, muito mais do que uma simples tendência. Trata-se de uma revolução que está a transformar o modus operandi do mercado global.

O mundo da logística não é, decerto, exceção. Com a colossal quantidade de dados gerados a cada segundo — em áreas como o rastreamento de mercadorias ou o comportamento dos consumidores —, o big data garante um poder de análise e de previsão sem precedentes.

Mas o que é big data?

De acordo com a Gartner, o conceito “big data” refere-se aos “ativos de informação que possuem grandes níveis de volume, velocidade e/ou variedade, exigindo formas inovadoras e economicamente viáveis de processamento de dados para possibilitar uma análise aprofundada, apoiar a tomada de decisões e permitir a automação de processos”.

Por outras palavras, big data consiste em enormes quantidades de dados, gerados com muita celeridade e com uma grande diversidade (combinando diferentes tipos de informações, como texto, imagens ou números). Este termo associa-se, frequentemente, a três conceitos-chave, a saber: volume, variedade e velocidade.

Vejamos, pois, o que caracteriza estes três “V”:

• Volume — descreve a enorme quantidade de dados que, de forma contínua, estão disponíveis para recolha, provenientes de múltiplas fontes;
• Velocidade — refere-se à rapidez que pauta a geração dos dados, em tempo real. O seu processamento e análise devem, portanto, realizar-se à mesma velocidade, garantindo a otimização da sua utilização;
• Variedade — concerne aos diferentes tipos de informações que compõem o big data. Os dados apresentam variados formatos (texto, áudio, vídeo ou números) e níveis de organização (estruturados, não estruturados ou semiestruturados).

Para lidar com a complexidade inerente ao volume, à variedade e à velocidade de produção destes elementos, é indispensável recorrer a tecnologias avançadas que permitam, então, a transformação de big data em informação útil e frutífera.

Qual é a importância do big data na logística?

Movimentar mercadorias do ponto A para o ponto B — com celeridade, eficiência e segurança — é um objetivo central em qualquer operação logística. Pode até parecer simples. Porém, envolve um conjunto intrincado (e cada vez mais complexo) de procedimentos e processos: do armazenamento até à distribuição, passando pela gestão de inventário, pela previsão de procura, pela otimização de rotas ou pela coordenação dos diferentes intervenientes da supply chain.

Note-se, ainda, a importância de analisar, continuamente, o contexto macroeconómico, as mudanças políticas (como a adoção de tarifas e regulações) ou a evolução do mercado. Estes fatores dificultam e complexificam a gestão dos processos logísticos, exigindo, certamente, uma aposta na inovação contínua e na adaptabilidade das empresas.

A utilização de big data na logística contribui, então, para o incremento da eficiência e para o aperfeiçoamento do processo de tomada de decisões. Resumidamente, a análise de big data permite aos operadores logísticos:

• Otimizar, em tempo real, o controlo de stock e a definição das rotas de movimentação de mercadorias;
• Reduzir custos operacionais;
• Melhorar a visibilidade (e, por isso, a segurança) da cadeia de abastecimento, em todas as suas etapas.

Como funciona, então, o big data na logística?

Quando combinado com ferramentas tecnológicas de inteligência artificial generativa (genAI) e machine learning, o big data ajuda as empresas a analisar, de forma eficiente e ágil, quantidades colossais de informação. Trata-se, cada vez mais, de um alicerce fundamental para os ajustes, em tempo real, nas operações logísticas.

Em suma, este processo arquiteta-se do seguinte modo:

1. Recolha de dados

O primeiro passo prende-se com a reunião de dados oriundos de diferentes fontes. Pode incluir informações em tempo real, caso da localização de veículos ou do status de inventário, mas também dados históricos, como padrões de procura e de vendas. Sensores IoT (Internet das Coisas) e plataformas de rastreamento são comummente utilizados para recolher estas informações de forma automatizada.

2. Processamento e análise

Uma vez recolhidos, armazenam-se os elementos em sistemas especializados, como bancos de dados em nuvem ou servidores locais. Passam, então, pelo devido processamento, por algoritmos e ferramentas analíticas, para que se convertam em insights úteis.

3. Tomada de decisões

As organizações podem alicerçar as suas escolhas estratégicas nos insights extraídos, reforçando assim a eficiência dos seus processos logísticos. Trata-se de um aliado importante, por exemplo, para ajustar os níveis de stock, otimizar as rotas de entrega com base nas condições de tráfego ou identificar disrupções na supply chain, antes de se tornarem críticas.

Qual é o papel do big data na predição de tendências logísticas?

O futuro da logística começa, hoje, a moldar-se em torno das potencialidades de inovações tecnológicas disruptivas, como a automação e a robótica, a inteligência artificial e, claro, o big data. De facto, este último fator mostra-se, crescentemente, determinante na promoção da eficiência dos processos e na previsão de tendências.

A recolha e análise destas informações contribuem, então, para:

Prever o comportamento da procura

Através da análise de dados históricos de vendas, padrões de consumo e variáveis externas (caso das condições climatéricas, dos eventos sazonais ou do contexto geopolítico e socioeconómico), as empresas podem prever com maior precisão as flutuações na procura dos seus produtos.

Desta forma, podem ajustar, atempadamente, os níveis de inventário e as necessidades de produção e de armazenamento. Evitam-se, assim, situações de excesso ou rutura de stock.

Otimizar o transporte de mercadorias

Com a análise em tempo real de grandes quantidades de informação relativas ao tráfego, às condições climáticas e a outros fatores, o big data ajuda as empresas a otimizar as rotas de transporte e a sustentabilidade. Reduz-se, desse modo, os custos operacionais, os consumos de combustível (essenciais para a diminuição da pegada ecológica) e os tempos de entrega.

Gerir o inventário

O big data pode fornecer uma análise preditiva das necessidades de inventário, tendo por base as tendências de compra dos consumidores. Por conseguinte, esta ferramenta permite ajustar os níveis de stock em tempo real, poupando recursos (de armazenagem, a título de exemplo) e evitando desperdícios.

Aumentar a resiliência da cadeia de abastecimento

Ao integrar fontes de dados externas e internas, uma das aplicações do big data passa pela facilitação da gestão de crises, prevenindo o impacto de eventos disruptivos, como crises económicas ou desastres naturais. Num contexto incontornavelmente pautado pela imprevisibilidade, a análise meticulosa e antecipada dos níveis de risco é, pois, um pilar fulcral para a tomada de decisões.

Melhorar a experiência do cliente

Por fim, o big data pode revelar-se um poderoso aliado no aprimoramento da experiência do cliente, garantindo assim a fidelização à marca. Ao analisar dados referentes ao comportamento do consumidor, bem como ao seu feedback, as empresas podem equacionar as preferências e necessidades do mesmo no momento de ajustar as suas operações logísticas. Dessa maneira, poderão investir numa experiência de compra mais eficiente e personalizada.

Que cuidados se deve equacionar neste campo?

Ao implementar estas soluções tecnológicas, é importante assegurar a sua correta utilização. Nesse sentido, as empresas devem prestar atenção a um conjunto amplo de fatores:

• Qualidade dos dados — elementos imprecisos, desatualizados ou incompletos podem, decerto, fomentar decisões erradas. Por isso, é importante investir em sistemas de recolha, análise e validação de dados que se rejam por padrões rigorosos;
• Segurança e privacidade — as empresas devem, também, adotar políticas exigentes de cibersegurança, salvaguardando a blindagem das suas operações e, claro, a conformidade com a legislação relativa à proteção de dados;
• Capacitação das equipas — investir na formação das equipas e na contratação de profissionais especializados em big data é essencial para garantir a utilização eficaz e segura dos dados;
• Integração de sistemas — as empresas de logística operam frequentemente com múltiplos sistemas tecnológicos (para a gestão de armazém ou para o rastreamento das mercadorias, por exemplo). Integrar esses sistemas de forma eficiente, certificando a consistência e abrangência da recolha de dados, é fulcral para otimizar as operações.

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
Thread in Motion. “The Role of Big Data in Logistics and Supply Chain Management”. Acedido a 12 de novembro de 2024.
Copper Digital. “Data Analytics in Logistics: Leveraging Big Data to Optimize Supply Chain Performance”. Acedido a 12 de novembro de 2024.
Visiwise. “The Power of Data: Revolutionizing Logistics through Analytics”. Acedido a 12 de novembro de 2024.