Se você busca entender como os dados podem tornar sua operação mais ágil, precisa conhecer o potencial que o big data na logística oferece e como ela está mudando o jogo para empresas de todos os portes.
Mais do que uma tendência, o big data já é uma ferramenta estratégica usada para prever demandas, otimizar rotas, reduzir custos e melhorar a tomada de decisão em tempo real.
Não é por acaso que o segmento global de big data aplicado à logística deve atingir US$ 100 bilhões até 2032, segundo projeções.
Neste artigo, você vai entender o que é big data, como aplicá-lo na logística, quais são seus principais impactos, tendências e como dar os primeiros passos para tornar sua operação mais inteligente e eficiente.
Continue lendo e descubra por que os dados são a chave para o futuro da logística.
O que é big data?
Big data é o termo usado para descrever grandes volumes de dados gerados e processados em alta velocidade, a partir de diversas fontes.
O conceito envolve cinco características principais, também conhecidas como os “5 Vs” do big data:
- volume
- variedade
- velocidade
- veracidade
- valor
Na prática, estamos falando de um fluxo constante de informações estruturadas e não estruturadas, como registros de sensores, interações digitais, movimentações de estoque, entregas e muito mais.
Hoje, é estimado que mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados sejam produzidos diariamente no mundo — número que só tende a crescer com a crescente digitalização dos negócios.
O diferencial do big data não está apenas na coleta desses dados, mas na capacidade de analisá-los e transformá-los em insights para tomada de decisão, antecipação de demandas e otimização de processos.
Qual a função do big data na logística?
Na logística, o big data tem como principal função otimizar a operação em toda a cadeia de suprimentos.
Ao integrar e analisar grandes volumes de dados (relacionados a rotas, estoques, tempo de entrega, demanda e desempenho de fornecedores) as empresas conseguem tomar decisões mais rápidas, inteligentes e alinhadas aos objetivos do negócio.
A análise de dados permite, por exemplo, prever picos de demanda, reduzir o tempo de transporte, planejar estoques com mais precisão e identificar gargalos operacionais com agilidade.
Com isso, o big data é uma frente estratégica para melhorar a visibilidade da operação, aumentar a eficiência e reduzir custos.
Outro detalhe é que sua aplicação favorece a inovação e a competitividade. Isso porque permite que empresas se antecipem às tendências, personalizem serviços e ajustem suas operações, com base em dados concretos.
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Principais impactos do big data na logística
O uso de big data na logística vem se consolidando como uma das estratégias mais eficazes para tornar as operações mais inteligentes, rápidas e econômicas.
Ao reunir e analisar grandes volumes de dados, de forma contínua e integrada, as empresas ganham visibilidade sobre toda a cadeia e conseguem atuar de forma mais proativa.
Inclusive, esse ganho em eficiência é comprovado na prática. Segundo dados de um estudo da KPMG, as empresas que adotaram soluções de big data reduziram em 35% os riscos na cadeia de suprimentos entre 2019 e 2023.
Além disso, os dados ajudam a identificar os parceiros mais confiáveis, otimizando o relacionamento com fornecedores e fortalecendo a operação como um todo.
Veja os principais impactos positivos do big data na cadeia de suprimentos e logística.
Mais eficiência e agilidade
Um dos primeiros ganhos percebidos com o uso de big data é o aumento da eficiência operacional.
A partir da análise de grandes volumes de informações em tempo real, as empresas conseguem ajustar rotas, prever demandas e agir de forma mais rápida diante de imprevistos.
Gestão eficiente de estoque
A análise inteligente de dados ajuda a prever a demanda com mais precisão, evitando excessos ou falta de produtos.
Dessa forma, as empresas conseguem acompanhar o giro de estoque em diferentes pontos da cadeia, calcular necessidades com base em comportamento de compra e ajustar seus volumes de forma proativa.
O resultado disso é a redução de perdas, otimização do espaço nos armazéns e, mais importante: a melhora do atendimento aos clientes.
Redução de custos
Com dados precisos em mãos, é possível identificar desperdícios e oportunidades de economia em várias etapas da operação.
Dados de um estudo da McKinsey mostram que o uso de Big Data pode reduzir os custos logísticos em até 15% e diminuir estoques encalhados entre 20% e 30%.
Isso se dá, claro, pelo uso mais eficiente de recursos, redução de falhas operacionais e maior assertividade nas decisões.
Otimização de processos
Com base em dados, atividades como separação e embalagem de pedidos (picking e packing), gestão de frotas, controle de armazéns e distribuição de cargas podem ser otimizadas.
Afinal, os dados indicam tempo médio de execução, gargalos e oportunidades de automação e por aí vai…
O resultado é mais produtividade com menos esforço operacional.
Tomada de decisões mais estratégicas
A principal entrega do big data não é apenas gerar relatórios: é gerar valor. E isso acontece quando os dados são qualificados e analisados de forma estratégica.
Ao cruzar diferentes fontes de informação, os líderes e gestores conseguem insights que orientam decisões com mais segurança, alinhadas aos objetivos do negócio e às demandas do mercado.
É o que chamamos de “valor dos dados”, o último V do conceito de Big Data — e talvez o mais importante deles.
Exemplos de uso de dados em operações logísticas
A seguir, listamos alguns exemplos práticos de como os dados são usados para otimizar operações logísticas no dia a dia:
- Previsão de demanda: análise de dados históricos, comportamento de compra e sazonalidades para prever picos de vendas e ajustar estoques com antecedência.
- Roteirização: uso de dados de tráfego, clima e performance para planejar rotas mais rápidas e econômicas.
- Monitoramento de frota em tempo real: sensores e dispositivos IoT geram dados que ajudam a acompanhar a localização dos veículos, consumo, paradas e eficiência.
- Controle de estoque distribuído: a integração de informações de diferentes centros de distribuição permite manter o nível de estoque ideal em cada unidade.
- Análise de performance de fornecedores: dados sobre pontualidade, qualidade e frequência de entregas ajudam a qualificar fornecedores e reduzir riscos na cadeia.
- Gestão de devoluções: uso de dados para identificar os motivos mais frequentes de devoluções e criar planos de ação para reduzir perdas.
- Prevenção de falhas e manutenção preditiva: análise de dados de operação de equipamentos logísticos para antecipar manutenções e evitar paradas inesperadas.
Como implementar soluções de big data na logística?
Para adotar big data na logística é preciso estruturar processos, integrar sistemas e investir em análise qualificada. Veja a seguir as principais etapas para colocar essa estratégia em prática:
- Mapeamento dos dados relevantes: o primeiro passo é identificar quais dados fazem sentido para o seu negócio, como, por exemplo, tempo de entrega, giro de estoque, desempenho da frota, pedidos por região, entre outros.
- Integração dos sistemas: conectar dados de diferentes fontes (ERP, WMS, TMS, sensores de IoT, entre outros) é o que garante uma visão integrada e completa da operação para cruzar informações.
- Escolha das ferramentas de análise: plataformas de Business Intelligence (BI), dashboards personalizados e soluções de analytics ajudam a visualizar os dados em tempo real.
- Formação de times analíticos: contar com profissionais capacitados, como analistas de dados e cientistas de dados, é fundamental para interpretar os resultados e propor melhorias com base nos indicadores.
- Criação de cultura orientada a dados: o sucesso da implementação depende de uma cultura que valorize decisões baseadas em dados, com envolvimento de todas as áreas da operação.
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Tendências em big data para aplicar na logística
A chamada “logística digital” deve se fortalecer mais ainda nos próximos anos. De acordo com projeções de mercado, o setor global de big data voltado à logística deve movimentar cerca de US$ 100 bilhões até 2032, com um crescimento médio anual de 5,8%.
Esse avanço é impulsionado pela demanda por operações mais eficientes, sustentáveis e integradas, além de tecnologias que tornam a análise de dados ainda mais acessível e poderosa. Nesse cenário, as tendências que devem despontar são:
- Análise preditiva cada vez mais precisa, capaz de antecipar demandas, identificar falhas antes que ocorram e otimizar o uso de recursos.
- Integração com IoT e sensores inteligentes, ampliando a coleta de dados em tempo real para controle de frota, temperatura, localização e condições de carga.
- Automação baseada em dados, com robôs, sistemas autônomos e algoritmos que atuam diretamente nas decisões operacionais.
- Visualização avançada e dashboards interativos, facilitando a leitura e o uso dos dados em todos os níveis da operação.
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Conclusão
O big data vem transformando a logística em uma operação mais estratégica, conectada e eficiente. Ao analisar grandes volumes de dados em tempo real, as empresas conseguem prever demandas, reduzir custos, otimizar processos e tomar decisões mais assertivas.
Apesar dos desafios, os benefícios são claros e crescentes. Com o avanço da tecnologia e o aumento da competitividade no setor, adotar soluções baseadas em dados não é mais uma tendência, mas uma necessidade.
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