O Big Data tem como objetivo sistematizar o fluxo de informações online ou offline geradas atualmente pelas pessoas, a cada segundo. O conceito se refere a um grande volume de dados que servem para gerar insights e proporcionar soluções estratégicas para as empresas.

Por meio do Big Data, é possível realizar análises para entender quais são as necessidades de determinado público, a satisfação sobre uma marca e as características do mercado analisado.

O embasamento do Big Data parte da definição dos 3Vs:

• Volume: refere-se à enorme quantidade de dados capturados por fontes como mídias sociais, máquinas e transações financeiras. Vale lembrar que os dados podem variar conforme o segmento analisado.

• Velocidade: mesmo variado e complexo, o processamento precisa ser ágil para oferecer resultados eficientes e construtivos para o negócio. Com um software de gestão ou mídia social consegue-se, por exemplo, coletar informações em tempo real.

• Variedade: refere-se aos formatos em que os dados são disponibilizados. Estes podem ser estruturados em números e data-base ou não ser estruturados, que é o caso dos arquivos de vídeo, textos e operações financeiras. Quanto mais detalhados são esses dados, maior a chance de gerarem insights relevantes.

No transporte de cargas, os principais custos referem-se a mão de obra, manutenção, pneus e combustível. Recomenda-se avaliar esses gastos relacionando-os uns aos outros, e não sozinhos. Para entender a aplicação do Big Data nesse segmento, é essencial conhecer os seguintes conceitos:

• Análise preditiva: tem como base um histórico de dados, que permite estimar os resultados futuros. Normalmente é utilizada para detectar fraudes, reduzir riscos internos e melhorar as operações.
• Outliers: trata-se de uma irregularidade na amostragem dos dados, ou seja, que fogem do padrão quando comparados aos demais. Quando um caminhão apresenta consumo e custo de manutenção superiores à média do mercado, estamos lidando com um outlier.
• Clusters: definidos por grupos de dados com características iguais ou similares. Para entender o cluster, pode-se utilizar o exemplo de um grupo de motoristas que não estão dirigindo de forma recomendada e acabam aumentando os gastos relacionados a combustível.

Com o cruzamento dos dados, os gestores podem obter informações sobre viagens, caminhões, motoristas e abastecimentos, para saber, por exemplo, quais motoristas realizam as viagens em menos tempo ou costumam ultrapassar o limite de velocidade e que veículos consomem mais combustível.

De acordo com os dados analisados, é possível perceber o que está gerando mais custos e pensar em estratégias para melhorias.

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