Big Data

Você provavelmente já ouviu falar sobre o termo "Big Data". Na corrida para permanecer competitivo no setor, na última década houve muito entusiasmo entre as principais organizações para acumular, avaliar e aplicar o Big Data aos seus negócios. Este fenômeno de "Big Data" que surgiu no século 21, está aqui para ficar e só se tornará cada vez mais relevante à medida que as empresas buscarem maneiras novas e inovadoras de se diferenciar do grupo e superar a dura concorrência da indústria.

Você ainda não entende o que é Big Data?

Em termos gerais, Big Data se refere a grande volume de dados, estruturados e não estruturados, que podem ser analisados para obter informações e aplicados em projetos de aprendizado de máquina (ML), modelagem preditiva e outros aplicativos analíticos avançados. O Big Data ganhou destaque por seu potencial para desbloquear padrões ocultos, correlações exclusivas e percepções críticas que não teriam sido possíveis de serem identificadas com a mera análise de dados tradicionais.

Alguns exemplos de Big Data são dados encontrados em sistemas de transações de negócios, bancos de dados de clientes, registros médicos, logs de fluxo de cliques da Internet, aplicativos móveis, redes sociais.

Mas, qual é a diferença entre dados tradicionais e Big Data?

Os dados tradicionais são dados estruturados em formatos fixos ou campos em um arquivo que é armazenado em uma arquitetura de banco de dados centralizada. Esses dados são relativamente fáceis de manter em todos os tipos de negócios, desde empresas iniciantes a grandes associações. Ferramentas de banco de dados comuns, como SQL (Structured Query Language), são usadas para acessar esses dados.

Big Data na cadeia de suprimentos ― por que é relevante?

No contexto da cadeia de suprimentos, um interesse reanimado por Big Data está se formando. Em um artigo de pesquisa publicado pela Production, cerca de 60% das pesquisas sobre aplicações de Big Data à gestão da cadeia de suprimentos foram publicadas após 2017.

Big Data

Mas sua cadeia de suprimentos precisa de Big Data? O Big Data na cadeia de suprimentos expande o conjunto de dados para análise além dos dados internos tradicionais mantidos no planejamento de recursos corporativos e nos sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por exemplo, ao longo da cadeia de abastecimento, dados sobre ponto de venda, dados sobre inventário, dados sobre volumes de produção, dados meteorológicos, dados sociais e outros pontos de dados não convencionais podem ser analisados para sugerir melhorias de ponta a ponta na cadeia de abastecimento. Este artigo irá sugerir 3 pontos para apoiar o caso de uso de Big Data na cadeia de suprimentos:

1) Melhoria das operações e redução de custos

As interações entre vários participantes da cadeia de suprimentos, de fornecedores a fabricantes, distribuidores, transportadores, agentes de carga, varejistas e consumidores, geram grandes conjuntos de dados que podem ser utilizados para projetos de otimização. A análise de Big Data demonstrou melhorar as previsões de demanda, reduzir o estoque de segurança, gerar planos ideais de entrega e reduzir o custo da incerteza na cadeia de suprimentos.

Por exemplo, a análise de Big Data ajudou a minimizar atrasos na entrega, analisando dados de GPS, bem como dados meteorológicos e de tráfego, para otimizar as rotas de entrega. A United Parcel Service (UPS) usa um sistema interno de otimização de rota dinâmica que os ajudou a reduzir a quantidade de milhas perdidas viajadas em rotas de entrega, tudo devido ao valor dos avanços do Big Data.

2) Desenvolvimento estratégico dos negócios

Big data do chão de fábrica da cadeia de suprimentos pode ser aplicado ao planejamento e à tomada de decisões na sala de reuniões. Por exemplo, a análise de Big Data tem sido uma ferramenta útil para empresas de manufatura para ajudar a desenvolver estratégias, compartilhar dados, projetar modelos preditivos e planejar redes de fábricas. Também se provou crucial para o design e desenvolvimento de novos produtos e inovações.

Por exemplo, a Geek+ Smart Factory integra robótica, IA, Big Data, computação na nuvem e tecnologias de IoT para obter um modelo de produção inteligente e flexível. Aproveitando enormes quantidades de dados digitalizados de fábricas e processos de produção, a Smart Factory oferece uma solução automatizada que garante um controle de processos com maior precisão, com uma taxa direta para a montagem final superior a 98%.

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3) Experiência aprimorada para os clientes

Quando utilizado de forma eficaz, o Big Data pode aumentar drasticamente a satisfação dos clientes, pois permite que as empresas identifiquem as preferências ou pontos problemáticos de seus clientes. Esses podem ser dados valiosos que podem ser difíceis de obter diretamente do consumidor.

Por exemplo, as empresas podem analisar redes sociais, dados móveis e da web para rastrear a forma como os clientes usam seus produtos. Em casos mais inovadores, outras empresas exploraram o uso de drones equipados com câmeras para monitorar os níveis de estoque nas prateleiras.

Big Data pode muito bem ser a chave para a criação de cadeias de suprimentos econômicas e centradas no cliente. Na verdade, a relevância do Big Data não é exagerada ― apesar de sua notoriedade como mais uma palavra da moda passageira do setor, seu impacto veio para ficar. Em nosso artigo subsequente, exploraremos como as empresas do setor de cadeia de suprimentos podem preparar sua cadeia de suprimentos para a coleta e aplicação bem-sucedidas de Big Data.

Fonte: Geek+