Data driven na logística está revolucionando a maneira como as empresas gerenciam suas cadeias de suprimentos e operações.
Além disso, essa abordagem baseada em dados permite uma análise mais precisa e fundamentada, levando a decisões estratégicas mais eficazes.
Com isso, tomar decisões com base em dados traz benefícios importantes para qualquer empresa, como mais segurança, a possibilidade de projeção do que deve acontecer (a famosa análise preditiva), visão ampla sobre erros e acertos, e determinação de metas tangíveis.
Além do mais, essas vantagens vêm sendo abordadas em diversos setores, indicando uma tendência de crescimento.
Uma pesquisa The data-powered enterprise da Capgemini em 2020, relata que 50% das empresas analisadas em 12 países incorporaram dados ao núcleo de suas decisões, um salto de 38% em 2018.
A partir dessas informações, quer saber como aproveitar ao máximo o data driven na logística?
Explore as vantagens, descubra como implementar e veja como a inovação pode impulsionar sua empresa. Sendo assim, continue a leitura e descubra tudo sobre data driven em logística.
Boa leitura!😉
O que é data driven?
Data driven, ou ser orientado por dados, é uma abordagem em que decisões, estratégias e operações de uma empresa são baseadas em dados coletados e analisados de forma sistemática.
Essa metodologia permite que as organizações entendam melhor seus clientes, mercado e operações internas, baseando suas decisões em evidências concretas ao invés de suposições ou experiências passadas.
Implementar uma cultura de data driven pode, inicialmente, parecer complicado mas os resultados são gratificantes.
Data driven e data science: quais as diferenças?
Saber que Big Data e Data Science são campos interligados e que focam em dados é relevante, mas têm abordagens distintas.
Big Data lida com grandes volumes de dados complexos e seu armazenamento, processamento e análise para gerar informações úteis.
Além do mais, seu objetivo é manejar dados extensos, variados e rápidos.
Já o Data Science, em contraste, usa esses dados para criar modelos preditivos e insights, aplicando estatísticas e machine learning para prever tendências e influenciar decisões estratégicas.
Enquanto Big Data foca em questões de volume e velocidade, Data Science busca extrair valor preditivo e prescritivo dos dados.
O que é data driven na logística?
Data driven na logística refere-se ao uso de dados coletados e analisados para melhorar a eficiência e eficácia dos processos logísticos.
Na prática, isso significa que as empresas coletam uma grande variedade de dados — como status de inventário, tempo de processamento de pedidos, e eficiência de rotas — e os utilizam para fazer previsões e melhorar as operações.
Por exemplo, ao integrar dados de diferentes etapas da cadeia de suprimentos, uma empresa pode otimizar o armazenamento e a distribuição, antecipar demandas de produtos e aprimorar a satisfação do cliente com entregas mais rápidas e precisas.
Além disso, ferramentas como sistemas de gerenciamento de armazém (WMS) e plataformas de inteligência artificial ajudam a analisar esses dados para fornecer insights valiosos que guiam as decisões estratégicas e operacionais.
Qual é objetivo da data driven na logística?
O principal objetivo do data driven na logística é capacitar as empresas a tomar decisões mais informadas e estratégicas.
Podendo utilizar uma grande quantidade de dados coletados dos processos logísticos.
Esses dados podem incluir informações sobre rotas de transporte, desempenho da frota, eficiência do armazenamento e muitos outros aspectos operacionais.
Analisando esses dados, as empresas podem identificar pontos fracos, melhorar a capacidade produtiva, evitar problemas e se destacar da concorrência.
Leia também: Conheça tudo sobre logística 4.0 e suas possibilidades
4 benefícios do data driven na logística
A implementação do data driven na logística pode trazer vários benefícios significativos para a sua empresa. Separamos 4 vantagens super importantes:
Precisão na previsão
A utilização de data driven na logística permite uma previsão mais precisa da demanda futura.
Analisando dados históricos de vendas e tendências de mercado, as empresas podem otimizar os níveis de estoque, minimizar faltas e reduzir custos com excesso de inventário..
Otimização de rotas
Empresas de logística podem ajustar dinamicamente rotas de entrega em tempo real, considerando condições de tráfego, clima e outras variáveis.
Essa otimização ajuda a reduzir os tempos de entrega, o consumo de combustível e os custos de transporte.
Eficiência energética
Implementar análises de data driven em logística também contribui para a redução do consumo de combustível e emissões de gases de efeito estufa, otimizando rotas de transporte e modos de entrega.
Vantagem competitiva
Ao mesmo tempo, as empresas que utilizam insights de dados conseguem responder rapidamente às mudanças do mercado, atender eficazmente às expectativas dos clientes e superar os concorrentes.
Este acesso a informações precisas e atualizadas permite que as empresas se mantenham à frente no setor cada vez mais competitivo de logística.
Além do mais, a logística orientada por dados transforma operações internas ao aprimorar a eficiência, reduzir custos, melhorar o atendimento ao cliente e promover a sustentabilidade.
6 passos simples de como implementar data driven na logística?
Implementar a cultura data driven na logística envolve uma série de passos estratégicos que ajudam a transformar as operações logísticas de uma empresa, tornando-as mais eficientes e inovadoras.
Pensando nisso, separamos 6 passos simples de como implementar a orientação a dados na logística para operadores logísticos:
1- Definição de objetivos e metas
Antes de começar, é crucial definir claramente quais são os objetivos e metas que a implementação do data driven deve atingir.
Isso pode incluir metas financeiras, melhorias operacionais ou objetivos de serviço ao cliente.
2 – Coleta e análise de dados
Utilize tecnologias avançadas para coletar dados de diversas fontes dentro dos processos logísticos. Isso inclui dados de rastreamento, desempenho de frota, eficiência de armazenamento e operações de transporte.
Ferramentas de Big Data e sistemas inteligentes são fundamentais nesta etapa para processar e analisar esses dados.
3- Implementação de tecnologias
Adote tecnologias como Internet das Coisas (IoT) e Machine Learning na Inteligência Artificial para melhorar a coleta de dados e análise em tempo real.
Essas tecnologias permitem um melhor monitoramento e gestão dos processos logísticos.
4- Melhoria contínua e inovação
A análise contínua dos dados coletados ajuda a identificar padrões e tendências, permitindo a otimização contínua dos processos logísticos.
Isso inclui aperfeiçoamento das rotas de entrega, melhor gestão de inventário e otimização de recursos.
5 – Capacitação e mudança cultural
Preparar sua equipe para trabalhar dentro de uma cultura orientada por dados é essencial.
Isso envolve treinamento e possivelmente a reestruturação de equipes para garantir que todos na organização possam entender e utilizar eficazmente as análises de dados em suas decisões diárias.
6 – Avaliação e ajustes
Finalmente, avalie regularmente o impacto das mudanças implementadas e faça ajustes conforme necessário. Isso pode envolver a alteração de estratégias, a introdução de novas ferramentas ou a redefinição de metas com base no que os dados mostram.
Data driven na logística: conclusão
Imagem gerada pelo ChatGPT
Agora que você conheceu a como a orientação a dados pode ajudar em praticamente tudo, o data driven na logística permite que as empresas transformem suas operações por completo.
Tornando-as mais eficientes e inovadoras através do uso estratégico de dados.
Com isso, essa abordagem não só melhora a eficiência interna e a gestão de recursos, mas também ajuda na identificação de problemas e na previsão de demandas, contribuindo para decisões mais informadas e estratégicas.
Além do mais, a implementação de data driven é essencial para empresas que visam a inovação e querem manter uma vantagem competitiva no mercado.
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