Big data é uma das maneiras eficazes para analisar os hábitos de consumo dos clientes. Isso porque é graças ao big data que é possível prever alguns comportamentos dos consumidores.
O resultado dessa tecnologia é um impacto de US$ 274 bilhões gerados, segundo um levantamento feito pela empresa alemã especializada em dados de mercado, a Statista.
Portanto, a compreensão dessa tecnologia e as possibilidades de uso no dia a dia da empresa de transportes, por parte do gestor, é crucial para que a transportadora consiga acompanhar as tendências e, por que não, facilidades de mercado promovidas pelas novas tecnologias.
O que é big data?
O big data é um termo da tecnologia da informação usado para resignar grandes volumes de dados, cuja relevância não está necessariamente ligada à quantidade de dados armazenados, mas sim ao uso que se faz desses dados, assim como sua organização.
Estima-se que até 2020 o volume de investimentos no mundo digital cresceu cerca de 40% com relação aos anos anteriores, segundo dados revelados pelo estudo “A universe of Opportunities and Challenges”, da consultoria EMC.
Ainda nesse mesmo estudo foi apontado o volume de dados digitais de 988 Exabytes, o que equivale a 40 zettabytes ou ainda 40 trilhões de Gigabytes.
Para que serve o Big Data?
Esse imenso volume de informações denominado big data precisa ter uma aplicação prática para ter validade. E tem. A consultoria Mckinsey realizou no ano de 2015 um estudo no qual revelou vários possíveis usos para o big data.
Ainda sobre esse estudo, a consultoria destaca cinco principais usos do big data. São eles: transparência na informação, possibilidade de armazenar dados a fim de otimizar sazonalidade de estoque, aprimorar a relação com clientes, analisar dados para auxílio nas tomadas de decisão.
Por fim, a quinta possibilidade do big data seria a geração de novos produtos e serviços. Como, por exemplo, com dados obtidos é possível criar a manutenção proativa – manutenção que ocorre antes mesmo de ser possível notar falhas.
Portanto, o big data serve pra que o gestor consiga ter uma visão e administração mais assertiva em sua tomada de decisões. Visto que, se baseará em dados relevantes da operação.
Como funciona o Big Data na prática?
O big data funciona basicamente com três pilares: coleta, análise e gerência. Mas, para saber utilizar os dados é preciso entender como esses dados fluem dentro da empresa e integram-se em cada setor. Aliás, a coleta somente faz sentido e funciona com a integração de dados.
O big data quando bem planejado funciona de maneira a otimizar a gestão levando a empresa a alcançar seus objetivos. Isso começa na integração de informações.
Integração e coleta
Uma empresa do ramo de transportes precisa saber de onde vem seus dados. Assim, o gestor conseguirá definir perfis e padrões de consumo que vão ajudar a melhor gerir a transportadora.
Uma boa fonte de alimentação de dados são os dispositivos inteligentes. Tais como, carros, wearables e demais equipamentos industriais que possuam capacidade de rastreio e memória.
Evidentemente, mídias sociais são sempre boas formas de gerar dados do público que a empresa alcança em termos de marketing.
Por fim, sistemas de gestão integrada (ERP) e dados em nuvem também são excelentes fontes de big data.
Análise
O big data dá à empresa grande potencial competitivo. Contudo, a análise dos dados provenientes da coleta precisam ser criteriosas e focadas nos objetivos a curto, médio e longo prazo para o negócio.
A análise assertiva desses dados amplia a capacidade de decisões assertivas por parte do gestor. Afinal, ele estará tomando decisões com base em números concretos que realmente refletem a situação da empresa, que se torna mais lucrativa, pois, sua operação tem maior previsibilidade.
Gerência
O big data sem um bom gerenciamento não é capaz de dar resultado à empresa. Por isso, além de ter uma boa coleta e análise assertiva, o gestor necessita ter uma boa ferramenta de gestão integrada.
Os sistemas de gestão são os responsáveis por integrar os dados para coleta e análise entre todos os setores da empresa. Na prática, isso significa que o gerenciamento de big data é tão importante quanto o gerenciamento da empresa em si.
Quando surgiu o conceito de Big Data?
A história do termo big data surgiu entre as décadas de 1960 e 1970. Na ocasião dos primeiros bancos de dados do mundo. Esses bancos de dados foram construídos em países como Estados Unidos da América, por exemplo.
Entretanto, foi somente no ano de 2001 que o termo foi oficialmente cunhado. Na época a Gartner, empresa líder no ramo de pesquisa e aconselhamento empresarial criou a definição que até hoje é utilizada. Nesse aspecto, a história do big data se iniciou poucos anos antes de o conceito se popularizar.
Porém, antes disso, na década de 1990 a Nasa já fazia uso de big data. Mas foi somente com o advento das mídias sociais e, consequentemente, do maior acesso a internet por todos, que o big data passou a chamar mais atenção de empresários em todo o mundo.
3 exemplos para aplicar o Big Data
Através do big data é possível expandir a experiência e agregar valor aos clientes da transportadora. Eis alguns exemplos:
Manutenção preditiva
Dados potencialmente passíveis de estruturação e histórico podem ajudar com a manutenção da frota. Informações como ano do veículo, marca, última data de manutenção e capacidade de carga, por exemplo, colaboram com as informações sobre manutenção preditiva.
Eficiência operacional
A operação em si é uma das áreas sobre as quais o big data tem maior influência. É possível analisar individualmente e coletivamente o desempenho dos envolvidos na operação, antecipar demandas sazonais, melhorar o quadro gerencial como um todo, graças aos dados integrados.
Fraude
Com big data é possível identificar mais facilmente operações que fujam do padrão normal. Concomitantemente, é possível agregar e analisar informações para relatórios mais minuciosos que identifiquem mais facilmente qualquer anormalidade ou, simplesmente, que estabeleçam o padrão de normalidade.
A segurança digital é uma pauta de grande preocupação para gestores do mundo inteiro. Investir em segurança digital é também uma das possíveis funcionalidades do big data.
O que são os Vs do Big Data?
Na história do Big Data muito se fala sobre os cinco “V’s” que compõem sua estrutura. São eles:
- Veracidade: diz respeito à qualidade dos dados, pois, devem refletir a realidade e ser confiáveis.
- Valor: é sobre o valor que o big data agrega à empresa e clientes.
- Velocidade: diz respeito a taxa de velocidade com que os dados são processados.
- Volume: referente à quantidade de dados propriamente dita
- Variedade: podem ser os dados estruturados (tradicionais), não estruturados ou semiestruturados (áudio, vídeo, etc). Esses dados precisam de um pré condicionamento anterior para fazerem sentido para a análise e gerência.
Por que o Big Data é importante?
O big data não trata-se apenas de um grande volume de dados soltos. Big data é uma ferramenta muito importante na estratégia e planejamento gerencial de uma empresa.
Dentro de uma transportadora, além de o big data funcionar como um agente de fiscalização de desempenho individual, os dados também possibilitam agregar valor aos clientes e à própria empresa. Inclusive, a transportadora pode descobrir novas formas de pensar e fazer negócios.
O big data permite que os dados sejam cruzados e integrados, dando uma visão mais ampla da operação. Sendo assim, o gestor consegue tomar decisões mais inteligentes para a empresa.
Qual a diferença de Big Data e Business Intelligence?
O objetivo do Big Data é criar novas maneiras de armazenar e gerenciar os dados gerados e coletados. Enquanto o Business Intelligence (BI) tem objetivos mais direcionados e específicos. Sendo eles o gerenciamento, monitoramento e filtragem dos referidos dados.
Em termos gerais, o big data seria o material bruto dos dados. Por outro lado, o business intelligence (BI) é o processo pelo qual os dados passam para que cheguem às mãos do gestor de forma mais sucinta e legível possível.
São, portanto, estratégias de análise de dados complementares entre si.
Qual a relação do ERP e o Big Data?
Como dito anteriormente, big data diz respeito ao alto fluxo de dados e BI é uma forma de “minerar” esses dados de forma que fiquem legíveis para o gestor. Por fim, essas tecnologias são ferramentas que precisam de um lugar para estarem coexistindo e demonstrando as informações.
Ou seja, as funcionalidades precisam estar em um sistema que as comporte. Esse sistema pode ser um sistema de gestão integrada, o famigerado ERP.
Os softwares de gestão integrada são softwares especialistas em ferramentas de gestão processual. Resumidamente, são eles que conseguem pegar todos os dados relevantes e gerar relatórios detalhados sobre a operação.
Em outras palavras, o ERP integra os dados de BI, por exemplo, e consegue mostrar para o gestor os indicadores de desempenho de determinado veículo ou setor em datas específicas ou de acordo com a necessidade. Esses dados podem ficar armazenados para posteriores consultas e comparações.
Portanto, ERP, Big Data e BI são todas ferramentas que auxiliam o gestor no que diz respeito à análise de desempenho da empresa.
Quem trabalha com Big Data?
O big data é o futuro dos negócios. Um futuro bem presente, diga-se de passagem. E, como tal força propulsora de gestão, cada vez mais profissionais lançam mão desse recurso para otimizar os negócios.
Analista de dados
É o responsável por fazer as análises para obter as informações de interesse da empresa. Analista de dados é, portanto, aquele que interpreta os dados do big data.
Administrador
Administrador, dentro da ideia de big data, seria o responsável por gerenciar o banco de dados. Ou seja, o administrador configura, monitora e atualiza o DBA.
Desenvolvedor
Desenvolvedor de banco de dados é o responsável por cuidar da programação das especificações. Sendo assim, ele estabelece e revisa os códigos. Também promove os testes sempre que necessário.
Esses profissionais podem estar presentes nas mais diversas áreas de atuação comercial e, inclusive, em órgãos governamentais. Afinal, tudo gera dados. E todos os dados podem ser utilizados para melhorias no serviço prestado.
Em quais áreas este conceito pode ser aplicado?
O Big Data pode ser utilizado em:
Bancos
A tecnologia pode ser utilizada para relatar possíveis fraudes fiscais, assim como gerenciar os riscos de crédito.
Operadoras de saúde
As operadoras de saúde utilizam o big data no registro e gerenciamento das informações dos pacientes. Por exemplo, exames realizados, consultas, sazonalidade, etc.
Manufatura
O big data atua na área da indústria de manufatura como um otimizador da eficiência de produção. Graças à análise de dados, os métodos de fabricação podem ser melhorados, assim como a qualidade dos produtos e entrega final ao cliente.
Varejo
Dados relevantes sobre os hábitos de consumo dos clientes são revelados pelo big data no varejo. Isso pode melhorar a relação da empresa com os clientes. Assim como, pode ajudar na administração de recursos para melhor atendimento da demanda.
Transporte
O setor de transportes se beneficia muito do big data. Tanto na integração dos setores, promovida pelo ERP, quanto na análise de dados internos de desempenho e externos de consumo dos clientes.
Como usar o conceito de Big Data no transporte rodoviário?
O transporte rodoviário se beneficia muito do Big Data, quando bem utilizado e direcionado. Através do BI, é possível identificar o desempenho de cada veículo da frota, cada motorista, períodos de maior gasto com combustível e qual carro está usando mais combustível.
Dito isso, o BI precisa estar dentro de um sistema que o comporte e reflita os dados reais de desempenho da frota. Como um ERP com sistema nativo. Assim, o gestor pode tomar decisões estratégicas com base em dados e números reais.
Dados sobre contas a receber, pagar e inadimplentes auxiliam no setor financeiro da transportadora. Assim como pedidos a receber, a entregar e em atraso. No que diz respeito às viagens, é possível gerar e analisar dados de viagens canceladas, viagens por clientes e os veículos utilizados.
A Praxio possui BI específico para o setor de transporte rodoviário através do ERP Globus, com sistema nativo, como só uma empresa com mais de trinta anos no setor poderia.
O Globus permite a criação de painéis de indicadores de performance e qualidade variados, o que permite e garante a eficiência na análise dos dados da operação.
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