Big Data Aplicado à Logística
Softwares que fazem a análise de Big Data dos dados da empresa e, quando possível, da cadeia de suprimentos
Big Data é uma expressão criada para designar a enorme quantidade de dados que o mundo gera a cada segundo. São milhões de terabytes que invadem a Internet num mero piscar de olhos. Aliás, já estamos em tempos de yottabytes (o equivalente a 1024 zettabytes, mas depois falamos sobre isso). Analisar tanta coisa assim exige um esforço considerável em Tecnologia da Informação. Hoje isso é possível e vem sendo realizado na Logística 4.0.
Os softwares que fazem a análise de Big Data dos dados da empresa e, quando possível, da cadeia de suprimentos a que ela está vinculada, representam um investimento considerável em termos financeiros. Porém, eles facilitam muito a vida dos gestores, ganhando tempo e reduzindo despesas.
Estamos falando de um software capaz de analisar dados estruturados (devidamente organizados e prontos para a interpretação) e não estruturados (registros dispersos e de diferentes origens, que precisam passar por um processo de classificação). Esse software permite que a condução da suplly chain seja muito mais racional.
O Big Data é usado em Logística para controlar estoques, ajustar o fluxo de distribuição e rotas de transporte, evitar possíveis fraudes tanto no inventário de produtos quanto na movimentação de mercadorias, realizar a manutenção preventiva de sistemas e máquinas e também para facilitar o atendimento personalizado aos clientes, além de outras coisas.
A otimização das tarefas citadas no parágrafo anterior só é possível graças à mineração de dados em sistemas de operações tradicionais das empresas, atividades de frotas de transportes, informações meteorológicas e de trânsito, previsões econômicas, comportamento on-line dos consumidores e alerta de desabastecimento dos pontos de vendas.
Veja agora algumas vantagens em aplicar o Big Data à Logística de sua empresa:
- Aumento da eficiência operacional, graças à análise dinâmica de diferentes dados;
- Maior previsibilidade das demandas sazonais;
- Maior volume de informações sobre a cadeia de suprimentos, quando os parceiros entendem a importância da integração de dados;
- Modelagem das redes de distribuição, criando alternativas mais econômicas;
- Melhora no gerenciamento da Last Mile, desenvolvendo rotas mais eficientes e maximizando o rendimento da frota;
- Redução de custos, cortando desperdícios e encontrando soluções mais adequadas para cada problema identificado;
- E, por fim, aumento da satisfação do cliente, que tem uma experiência de compra mais agradável.
Parece simples. Mas não é. As ferramentas que fazem a análise dessas enxurradas de terabytes se baseiam em cinco princípios fundamentais do Big Data, que definem sua natureza estrutural:
- VOLUME: ou seja, a abundância de dados gerados pelas empresas durante suas operações diárias;
- VARIEDADE: tais dados vêm das mais diferentes fontes e precisam por vezes de análises diferenciadas com base em sua origem, por isso a ferramenta digital escolhida deve conseguir realizar essa interpretação;
- VELOCIDADE: imagine várias avalanches vindo de diversas montanhas simultaneamente, na sua direção. Pois bem, o software escolhido deve conseguir lidar com todo esse volume de dados de diferentes origens no menor tempo possível nas especificidades do seu negócio;
- VERACIDADE: aqui estamos falando da qualidade dos dados obtidos, bem como de sua confiabilidade e precisão;
- VALOR: após a devida análise é preciso entender a utilidade de tais informações e os resultados positivos que elas podem gerar. Isso obrigatoriamente depende de avaliação humana.
Após assimilar esses cinco princípios, é preciso tomar alguns cuidados a mais na hora de comprar uma ferramenta desse porte para a sua empresa. Vá atrás de um software que, entre outras coisas, obedeça à regulamentação do setor (em particular a Lei Geral de Proteção de Dados), que permita montar planos de ação em caso de ciberataques, que defina quem terá acesso aos dados, que utilize o Machine Learning para analisar várias possibilidades simultaneamente, e que, por fim, identifique problemas, criando alerta sempre que eles forem identificados.
Os conselhos acima são importantes. No entanto, antes de efetuar a compra de um software de Big Data devemos ter a humildade de fazer um planejamento prévio, com o intuito de não errar na escolha do produto:
- Crie um plano de ação com prazos para a execução de cada etapa, a elaboração de contingências e a definição do pessoal responsável. Determine também qual é a expectativa de funcionamento do programa ao final da implantação. Assim é possível traçar quem serão os principais usuários, quando as atualizações serão necessárias e ainda quais serão os diferentes níveis de acesso;
- Simultaneamente, pense no desenvolvimento de uma cultura voltada a análise de dados ou data driven. Simplificando, sua equipe deve interagir com essa nova ferramenta;
- Procure também capacitar seus colaboradores e ouvir a opinião deles. Não basta investir em tecnologia. É preciso também pensar em Recursos Humanos;
- Após essa primeira análise, sua equipe de planejamento provavelmente sugerirá um produto que se adapte ao seu porte operacional. Nem sempre o software mais robusto é o melhor para a sua empresa. O time que você montou deve fazer uma estimativa do volume de dados a ser utilizado para então procurar a versão digital mais apropriada a sua realidade;
- Para facilitar a escolha, você pode pesquisar que ferramentas de Big Data outras empresas do setor estão usando. Em Logística, a prática de benchmarking é muito comum;
- Com esses dados em mãos, defina um orçamento para adquirir e implantar o produto;
- Escolha uma empresa tão ágil no pós-venda quanto o Big Data promete ser na análise de dados (ou quase isso).
BÔNUS DE LEITURA: CURIOSIDADES!
O primeiro relato sobre o processamento de uma abundância de dados data de 1663. Nesse ano, John Graunt utilizou um considerável volume de informações, de diferentes fontes, para estudar a epidemia da peste bubônica na Europa, sendo a primeira pandemia registrada na História. Depois disso, o primeiro relato sobre o uso de equipamentos para tabular dados ocorreu em 1890, nos Estados Unidos, em virtude no censo demográfico norte-americano.
A primeira máquina digital criada para processar uma abundância de dados foi construída na Inglaterra, em 1943. O computador, chamado de Colossus, podia interceptar 5000 caracteres por minuto e foi vital no esforço dos Aliados para derrotar os nazistas durante a Segunda Guerra Mundial. A Alemanha tinha um sistema criptografado que era considerado indecifrável, até então.
Em 1989, o cientista britânico Tim Berners-Lee criou o World Wide Web, visando facilitar a troca de informações entre as pessoas. O que Berners-Lee não sabia era que sua invenção acabaria revolucionando como os dados eram gerados e a quantidade dos mesmos.
Já o termo Big Data foi usado pela primeira vez só em 1997, mas a expressão só começou a ser aplicado de fato a partir de 2005, quando Roger Magoulas, da O’Reilly Media, publicou um artigo falando sobre o assunto.
E nunca se produziu tanta informação como atualmente. Por isso foi necessário criar expressões que indicassem uma medida virtual de dados. Por curiosidade, acompanhe a tabela a baixo, retirada do site infowester.com:
- “1 Byte = 8 bits
- 1 Kilobyte (KB) = 1024 bytes
- 1 Megabyte (MB) = 1024 kilobytes
- 1 Gigabyte (GB) = 1024 megabytes
- 1 Terabyte (TB) = 1024 gigabytes
- 1 Petabyte (PB) = 1024 terabytes
- 1 Exabyte (EB) = 1024 petabytes
- 1 Zettabyte (ZB) = 1024 exabytes
- 1 Yottabyte (YB) = 1024 zettabytes”
Para se ter uma ideia de tais dimensões, UM exabyte equivale a UM BILHÃO de gigabytes!
Ficamos por aqui! Um abraço e até a próxima!