No mundo dinâmico e complexo da logística, onde as cadeias de suprimentos se entrelaçam em redes globais, a importância do analytics de dados não pode ser exagerada.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, o mesmo acontece com o volume de dados gerados no setor de logística.

Esse influxo de dados oferece uma grande quantidade de oportunidades para que as empresas aprimorem suas operações e tomem decisões informadas.

Neste artigo, exploraremos a importância do analytics de dados na tomada de decisões logísticas.

O que são Data Analytics?

O Data Analytics coleta, processa e analisa dados para descobrir padrões, tendências e percepções. Ela envolve o uso de técnicas estatísticas e computacionais para dar sentido a grandes conjuntos de dados.

No caso da gestão de logística, a análise de dados pode ajudar as empresas a otimizar suas operações, identificando ineficiências de processos, reduzindo custos e melhorando a satisfação do cliente.

Vários estágios estão envolvidos no processo de data analytics, incluindo coleta de dados, limpeza e preparação para análise. Uma vez concluído esse processo, os analistas podem usar várias ferramentas, como modelos estatísticos ou algoritmos de aprendizado de máquina, para extrair insights significativos dos dados.

Os benefícios de analytics vão além da simples otimização das operações comerciais. Ela também ajuda as empresas a identificar novas oportunidades de crescimento ao detectar tendências emergentes no comportamento do cliente ou nas condições do mercado.

O que são Analytics de Logística?

Analytics de logística analisam as informações que as empresas extraem dos dados coletados de várias fontes vinculadas à sua cadeia de suprimentos.

Não é possível melhorar as áreas que faltam em sua cadeia de suprimentos se não for possível medi-las, e é aí que a análise entra em ação.

O objetivo da análise é extrair valor de seus dados e responder às principais perguntas que você possa ter sobre como seus sistemas funcionam atualmente.

Os quatro tipos de Analytics da cadeia de suprimentos

Há quatro tipos principais de analytics da cadeia de suprimentos para o gerenciamento eficaz da cadeia de suprimentos. Eles incluem;

Analytics descritivo

Combina métricas de fontes internas e externas para fornecer visibilidade das informações, como níveis de estoque, tempos de espera e taxas de preenchimento.

As empresas podem comparar dados de períodos anteriores para identificar padrões de atraso, se houver, nos suprimentos e tomar medidas corretivas após a devida investigação sobre os atrasos

Analytics preditivo

Usa o big data disponível para ajudar a prever o comportamento da cadeia de suprimentos, prever a demanda futura com base no desempenho anterior, prever possíveis interrupções e riscos na cadeia de suprimentos e tomar medidas proativas para mitigar possíveis riscos e situações que possam interromper a cadeia de suprimentos.

Permite que as empresas tenham tempo para se preparar e alinhar suas estratégias para atender a quaisquer picos ou quedas acidentais na demanda e na movimentação de produtos.

Analytics prescritivo

Usa uma combinação de informações de análises descritivas e preditivas e técnicas analíticas avançadas para destacar as ações que uma empresa precisa tomar para alcançar os resultados desejados

Devido à ação combinada e às técnicas analíticas avançadas utilizadas, a implementação da análise prescritiva é mais complexa e requer uma tecnologia robusta para lidar com os dados e convertê-los em insights acionáveis.

Analytics cognitivo

Uma abordagem nova e avançada para a tomada de decisões por empresas que usam tecnologia avançada, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, para automatizar processos e resolver problemas complexos da cadeia de suprimentos.

Usando essas tecnologias avançadas, os clientes podem automatizar várias atividades envolvidas em previsão, planejamento, gerenciamento de estoque e execução na cadeia de suprimentos

Big Data em logística

O advento do Big Data deu início a uma nova era de possibilidades para o setor de logística.

O Big Data, caracterizado por seu grande volume, velocidade e variedade, apresenta desafios e oportunidades para os profissionais de logística que buscam extrair insights valiosos dos enormes conjuntos de dados gerados em suas operações.

Aproveitamento do poder do Big Data

O analytics de Big Data em logística envolve o processamento e a análise de conjuntos de dados grandes e diversificados para descobrir padrões, correlações e tendências ocultas.

Essa abordagem vai além dos recursos da análise de dados tradicional, permitindo que as organizações obtenham insights de fontes como mídia social, sensores e outros dados não estruturados.

Tomada de decisões em tempo real com Big Data

Uma das vantagens distintivas do Big Data na logística é sua capacidade de apoiar a tomada de decisões em tempo real.

A imensa velocidade com que o analytics de big data processa as informações permite que as empresas tomem decisões em uma fração de segundo em resposta às mudanças nas condições.

Essa capacidade em tempo real é particularmente valiosa em cenários em que ajustes rápidos nas operações de logística podem fazer uma diferença significativa na eficiência e na relação custo-benefício.

Conclusão

Em conclusão, a importância do analytics de dados na tomada de decisões logísticas não pode ser exagerada.

Como o setor continua a evoluir, adotar o poder do analytics torna-se um imperativo estratégico para as organizações que buscam prosperar em um cenário competitivo.

Desde a melhoria da visibilidade e a tomada de decisões baseadas em dados até o aproveitamento dos recursos de big data para obter insights em tempo real, o analytics é uma força transformadora que abre novas possibilidades para a otimização da logística.

Na era dos dados, aqueles que aproveitarem e alavancarem seu potencial, sem dúvida, emergirão como líderes no mundo da logística em constante evolução.

E nesse contexto, o melhor jeito de dar o primeiro passo é adotar uma plataforma de compras. Através desses sistemas, profissionais de aquisição podem acompanhar as métricas e, por exemplo, avaliar o desempenho do fornecedor, a produtividade da equipe, a economia obtida, etc.

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