Nas empresas de transporte, é comum o clássico quadro na sala de programação com anotações manuais de placas, origem e destino dos veículos ou mesmo painéis digitais com dashboard em Power BI. A análise de dados sempre esteve presente nas operações de transportes, pois auxilia nas tomadas de decisões mais assertivas.
A evolução tecnológica permitiu o acesso a bases de dados cada vez mais complexas, robustas, segmentadas e atualizadas.
Com o acesso a um big data contendo um gigantesco número de dados em texto, imagem, áudio, realizar a análise requer a utilização de programas especializados e até mesmo ferramentas de IA, resultando em uma análise fidedigna com apontamento de tendências.
Imagine uma Transportadora com 50 filiais em todo o território nacional, com uma frota de 1.000 caminhões equipados com rastreador GPS, enviando em tempo real informações de: velocidade, localização, km rodados por minuto, hora, dia e mês.
Em cada filial, são registrados os produtos armazenados e os dados cruzados com o cadastro de milhares de clientes, contendo o histórico de pedido de coletas e entregas, segmentados por tipo de produtos vendidos, tempo de entrega e o valor pago por entrega.
Com a Análise preditiva é possível identificar padrões, por exemplo, analisando, dados de acesso da população a serviço de internet no estados no Brasil, e possível identificar que existem estados que o acesso à internet é limitado por falta de infraestrutura, mas a disponibilidade financeira e desejo da população desta região em investir na aquisição de aparelhos móveis para ter acesso à internet de qualidade, ao cruzar essa informação com os dados de evolução de compra de aparelhos moveis de internet por satélite , identificamos que a tendência de aumento de vendas de internet móvel na região X dando ao gestor da transportadora o indicador para tomar a decisão de ampliar sua estrutura de armazenagem e distribuição na região, diminuindo o tempo de entrega a decisão estratégica vai impactar em um atendimento mais rápido e eficiente, agregando valor ao serviço de transportes, colocando a transportadora em vantagem perante os demais concorrentes.
A análise preditiva é primordial para direcionar os gestores na tomada de decisões assertivas, mitigando riscos, considerando a confiabilidade das informações, prevendo tendências de mercado. Munido de informações o gestor implementará ações para atender demandas, ampliando a janela de aproveitamento de oportunidades, como no exemplo descrito anteriormente, que foi aplicado pela DHL aqui no Brasil.
