VISÃO EMPRESARIAL
O big data na cadeia de suprimentos permite a criação de estratégias inovadoras que ajudam as empresas a impulsionar as operações logísticas. Ao analisar todos os dados gerados em seus armazéns, as empresas podem detectar oportunidades de melhoria e tomar decisões estratégicas para o negócio.
A proliferação de dispositivos conectados à internet se multiplicou nos últimos cinco anos. Um estudo da consultoria International Data Corporation aponta que em 2025 haverá mais de 41 bilhões de dispositivos inteligentes no mundo: espera-se que o conjunto de dispositivos produza nesse mesmo ano, um volume de dados superior à 79,4 zettabytes.
O crescimento exponencial do volume de dados gerados, conhecido com o anglicismo de big data, apresenta uma oportunidade única para melhorar os processos e a tomada de decisão nas organizações. Nas palavras da consultora tecnológica Gartner, “o big data são ativos de informação de grande volume, alta velocidade ou grande variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informação que permitem uma melhor compreensão, tomada de decisão e automação de processos.”
A análise de big data facilita a extração de informações úteis de grandes volumes de dados. Para segmentar e transformar dados, nos últimos tempos surgiu uma ampla gama de tecnologias de big data, capazes de coletar e manipular com um grande volume de informações que seriam impossíveis de analisar com programas tradicionais.
Atualmente, a tecnologia de big data é aplicada em todos os tipos de empresas e áreas, desde, por exemplo, nos departamentos de Produção para otimizar o desempenho até em Marketing para segmentar o mercado e obter ótimos resultados.
Por que o 'big data' é fundamental nos negócios?
Com a análise de big data, as empresas podem controlar e processar a grande quantidade de dados produzidos em seus negócios para identificar novas oportunidades.
De acordo com o estudo Big data analytics capabilities and knowledge management: impact on firm performance da Universidade de Turim (Itália), "a análise de big data garante que os dados possam ser analisados e categorizados em informações úteis para as empresas e transformados em processos eficientes de tomada de decisão, impulsionando assim o desempenho."
É justamente na tomada de decisão das empresas que o big data começa a fazer a diferença. Uma pesquisa multidisciplinar de Anderson School of Management (EUA) e do College of Economics and Management (China) confirma o papel estratégico do big data nos negócios: “Nossos resultados empíricos mostram que o uso de big data analytics tem um impacto positivo na qualidade da tomada de decisão. Os autores do estudo, publicado na revista acadêmica Technological Forecasting and Social Change, analisam o potencial da análise de big data para melhorar a competitividade empresarial. “As empresas não devem apenas promover o big data em suas atividades comerciais, mas também aumentar sua capacidade de análise desses dados, o que resultará na qualidade de sua tomada de decisão e na obtenção de vantagens competitivas.”
'Big data' na cadeia de suprimentos
Big data abre um grande horizonte de oportunidades para os líderes da cadeia de suprimentos. Um relatório de Ernest & Young indica que 61% dos executivos entrevistados planejam adotar a análise de big data nos próximos três anos, enquanto 33% já estão testando ou implementaram ferramentas de análise de dados massivos em algumas áreas de sua cadeia de suprimentos.
A análise de dados pode trazer benefícios durante a produção, armazenamento, transporte e distribuição de mercadorias. Na publicação acadêmica Big data analytics in supply chain management, pesquisadores da Western Illinois University (EUA) afirmam: “A análise de big data no gerenciamento da cadeia de suprimentos oferece muitos benefícios, como a capacidade de prever melhor a oferta e a demanda, analisar as mudanças nas preferências dos clientes ou reforçar a visibilidade da cadeia de suprimentos, embora também coloca novos desafios às organizações.”
Com ferramentas de big data, são implementados métodos de análise que promovem a tomada de decisões informadas na cadeia de suprimentos. “A análise de big data surgiu para fazer previsões mais precisas que refletem melhor as necessidades dos clientes, facilitar a avaliação do desempenho da cadeia de suprimentos, aumentar sua eficiência, reduzir o tempo de reação e apoiar a avaliação de riscos”, confirmam os pesquisadores do Concordia Institute for Information Systems Engineering (Canadá).
Supply Chain Analytics: 'big data' aplicado ao armazém
A digitalização da logística impulsiona o uso de dispositivos conectados à rede que gera quantidades infinitas de dados. Para facilitar sua análise e interpretação, Mecalux desenvolveu Supply Chain Business Intelligence, uma funcionalidade avançada do Sistema de Gerenciamento de Armazém Easy WMS que segmenta e estrutura os dados provenientes de qualquer instalação.
Ao transformar a enorme quantidade de dados do armazém em informações úteis, o gerente logístico pode tomar decisões com maior facilidade e precisão. O Supply Chain Business Intelligence classifica os dados para transformá-los em indicadores que mostram um instantâneo em tempo real do desenvolvimento das operações e uma análise histórica do desempenho da instalação.
O software incorpora painéis de controle e gráficos com informações básicas sobre a instalação, como a porcentagem de referências em estoque ou linhas preparadas. O programa também cria indicadores de desempenho personalizáveis de acordo com as necessidades de cada gerente logístico.
Supply Chain Business Intelligence promove uma logística flexível e produtiva que se adapta às necessidades das empresas. Por exemplo, a empresa de produtos de embalagem e etiquetagem Intermark equipou seu armazém com o módulo de análises avançadas da Mecalux para monitorar totalmente as operações logísticas. “O módulo mostra como os processos são desenvolvidos e nos ajuda a introduzir melhorias estratégicas com base no desempenho das operações diárias. Nosso mercado é muito dinâmico e os requisitos dos clientes evoluem rapidamente, forçando-nos a transformar nossos negócios para atender às demandas dos clientes em constante mudança. Com este módulo, passamos a contar com informações baseadas em dados para propor mudanças que melhorem nossa logística”, explica Juan Pablo Calvo, diretor geral da Intermark.
A análise de big data também fornece às empresas, dados confiáveis e objetivos que permitem modificar e otimizar processos. “O Easy WMS se encaixa como uma luva nas particularidades do nosso negócio. Com este sistema, podemos saber a disponibilidade das referências e fazer o inventário em tempo real”, diz James Hansen, vice-presidente executivo da Yamazen nos Estados Unidos. O distribuidor de máquinas-ferramenta utiliza o módulo do Supply Chain Business Intelligence para consultar e analisar o desempenho das operações no armazém.
A Mecalux implementou o módulo de software Supply Chain Business Intelligence em instalações logísticas em todo o mundo e para empresas de múltiplos setores. Com essa tecnologia, as empresas aplicam big data em seus armazéns para controlar tudo o que acontece na cadeia de suprimentos.
O poder dos dados impulsiona a logística
A análise de big data é muito útil em todos os setores, embora no setor logístico seja essencial. A grande quantidade de dados gerados nos armazéns tem um enorme potencial para apoiar a tomada de decisões estratégicas.
As empresas recorrem à tecnologia para interpretar a colossal quantidade de dados que são produzidos diariamente nas diversas áreas do negócio. A análise de big data abre as portas para novas oportunidades de melhoria, como a otimização das operações logísticas, o planejamento de investimentos futuros ou o lançamento de novos produtos ou, projetos.
'Big data': uma revolução ascendente
Em 1997, os pesquisadores da NASA Michael Cox e David Ellsworth introduziram o conceito de big data no artigo Application-controlled demand paging for out-of-core visualization. “A visualização do processo representa um desafio interessante para os sistemas informáticos: os conjuntos de dados geralmente são grandes e colocam à prova a capacidade da memória principal, do disco local e até do disco remoto. Chamamos isto de problema dos grandes dados (big data).”
No início dos anos 2000, a democratização da Internet começou a abrir oportunidades únicas para coleta e análise de dados. A expansão dos portais de vendas online facilitou para empresas como eBay ou Amazon se concentrarem na análise do comportamento de seus clientes para aumentar o volume de vendas. Posteriormente, o surgimento das mídias sociais intensificou a necessidade de ferramentas para organizar a quantidade excessiva de dados não estruturados originários da web. No entanto, a chegada da Internet das Coisas (IoT) e do machine learning desencadeou o uso de dispositivos conectados, multiplicando as possibilidades de big data.
Embora as ferramentas de análise de big data já tenham um histórico sólido, o surgimento de novas tecnologias, como a computação em nuvem, abre novos caminhos para explorar o potencial da análise de dados e otimizar o desempenho das organizações.
Os 5V do 'big data'
Big data engloba cinco dimensões, conhecidas como 5Vs:
- Volume: a enorme quantidade de informação procedente de várias fontes, deverá ser gerenciada através de novas formas avançadas de administração, exploração e armazenamento de dados.
- Velocidade: o fluxo massivo e constante de dados em ritmo vertiginoso exige ferramentas ágeis de coleta e processamento para evitar a obsolescência de todas as informações que são coletadas e analisadas.
- Variedade: as ferramentas de análise de big data não devem apenas processo fontes escritas, mas também imagens, dados informáticos, áudios, vídeos, bem como todo o tipo de conteúdo nas redes sociais e novas plataformas.
- Veracidade: a análise de big data enfrenta uma necessidade de selecionar dados verdadeiros para análise posterior e descartar as informações irrelevantes.
- Valor: si os dados coletados foram selecionados e devidamente analisados, as informações que serão obtidas serão de grande valia para a organização.