O Big Data está alterando a forma como os tomadores de decisão da cadeia de suprimentos fazem escolhas. A tomada de decisões nos dias de hoje precisa de processos e métodos sólidos baseados em dados. 

O poder do big data - velocidade, diversidade e volume - está mudando a tomada de decisões na cadeia de suprimentos. Esses conjuntos de big data podem proporcionar às empresas uma visibilidade inigualável das tendências do mercado, do comportamento dos clientes e das operações, permitindo que a liderança sênior se concentre em decisões estratégicas mais importantes.

Este artigo aborda cinco maneiras pelas quais o big data transforma o gerenciamento da cadeia de suprimentos em empresas modernas, como a Amazon, como uma ferramenta para uma tomada de decisão muito melhor.

1. Melhoria da previsão de demanda: O Big Data pode ajudar a fornecer excelentes percepções sobre o comportamento dos clientes e dos mercados. Para a cadeia de suprimentos, ele permite uma previsão de demanda detalhada e granular. As empresas podem antecipar melhor a demanda potencial e suas mudanças por meio de informações como números de vendas, mídia social, tendências de mercado e previsões meteorológicas. O Big Data estabelece a base para os modelos preditivos decifrarem as tendências por meio dessas informações. E quando a previsão de demanda melhora, ela tem um efeito cascata de melhoria em toda a cadeia. Ela ajuda a otimizar os níveis de estoque, minimiza o excesso de estoque/estoque e aumenta a satisfação do consumidor.

2. Localização ideal das instalações: A instalação de uma nova unidade é uma despesa enorme de capital para qualquer empresa. O uso do Big Data ajuda a reduzir as chances de erro nessas decisões críticas. Ele ajuda as empresas a determinar onde colocar armazéns e centros de distribuição totalmente novos. Elas podem identificar os locais ideais para os menores tempos de entrega e despesas, combinando informações sobre a localização dos clientes, nós de demanda, tempos de remessa e custos.

Essa abordagem orientada por dados reduz o custo da cadeia de suprimentos e melhora o atendimento ao cliente, reduzindo os prazos de entrega.

3. Gerenciamento proativo dos riscos da cadeia de suprimentos: A análise de Big Data ajuda a antecipar e determinar os riscos da cadeia de suprimentos com antecedência e a controlá-los a tempo. O reconhecimento de tendências e padrões pode ajudar as empresas a se prepararem para interrupções e tomarem medidas proativas.

Esse gerenciamento de riscos pode ser aplicado a qualquer parte da cadeia de suprimentos, como diversificar as bases de fornecedores, alterar os métodos de gerenciamento de estoque ou a distribuição de estoque para evitar rupturas de estoque ou mudar as rotas devido a riscos previstos, como instabilidade política ou desastres naturais. O Big Data também pode ajudar a manter os planos B prontos e ativá-los imediatamente no caso de um evento adverso na cadeia de suprimentos.

4. Melhor desempenho e relacionamento com os fornecedores: A análise de Big Data ajuda as empresas a medir e avaliar melhor o desempenho dos fornecedores. As métricas de melhoria contínua podem ser monitoradas e analisadas com big data, incluindo prazos de entrega, padrões de qualidade e adesão.

Isso proporciona melhores percepções sobre o desempenho do fornecedor, resultando em relacionamentos mais próximos e muito mais cooperativos. Essas melhorias passo a passo liberam o poder de uma cadeia de suprimentos colaborativa, levando a uma cadeia de suprimentos de ponta a ponta mais confiável e robusta.

5. Gerenciamento sustentável e ético da cadeia de suprimentos: A análise de Big Data ajuda a monitorar e gerenciar a ética e a sustentabilidade nas cadeias de suprimentos. Ela pode permitir o rastreamento eficaz de produtos, desde a aquisição até a entrega. As empresas podem rastrear o fornecimento, a produção e o transporte dos produtos para atender aos requisitos ambientais e sociais. Isso diminui a pegada de carbono, melhora a reputação da empresa devido ao fornecimento ético e atende às necessidades dos clientes quanto a práticas comerciais ambiental e socialmente responsáveis.

Desafios para estar pronto para o Big Data nas cadeias de suprimentos

Independentemente das imensas vantagens do big data para o gerenciamento da cadeia de suprimentos, muitos desafios impedem o uso e a implementação eficientes. O combate a esses problemas é crucial para as empresas que desejam aproveitar o big data.

1. Qualidade e precisão dos dados:

Um desafio significativo é manter a boa qualidade e a precisão dos dados. Falsos positivos e conclusões incorretas podem resultar de dados incorretos ou incompletos.

2. Questões de privacidade e segurança de dados:

O maior volume de informações aumenta o risco de violações de dados e de violações de privacidade.

3. Desenvolvimento de habilidades e recursos analíticos:

A aplicação da análise de big data exige habilidades especializadas. A ciência e a análise de dados são uma possível lacuna de talentos para muitas empresas.

4. Mudanças culturais e organizacionais:

Pode ser difícil adotar uma cultura orientada por dados em organizações em que a tomada de decisões é geralmente intuitiva. Isso implica uma mudança cultural em direção aos dados, à tomada de decisão baseada em evidências e à mudança organizacional para acomodar novas colaborações e fluxos de trabalho.

Big data e análise são um campo em evolução. Manter-se à frente das novas tendências e tecnologias pode ser um desafio, mas é fundamental para manter a competitividade. A Holocene pode nos ajudar nisso.

O papel da Holocene no gerenciamento da cadeia de suprimentos orientado por Big Data

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