{"id":971,"date":"2015-04-20T14:59:08","date_gmt":"2015-04-20T17:59:08","guid":{"rendered":"https:\/\/conjecto.com.br\/?p=971"},"modified":"2020-11-05T14:59:45","modified_gmt":"2020-11-05T17:59:45","slug":"big-data-desafios-e-oportunidades-para-o-varejo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/conjecto.com.br\/en\/blog\/big-data-desafios-e-oportunidades-para-o-varejo\/","title":{"rendered":"Big data: Desafios e oportunidades para o varejo"},"content":{"rendered":"\n<p>Poucos segmentos de neg\u00f3cio tiveram seus processos, estrat\u00e9gias, e resultados afetados por novas tecnologias, especialmente aquelas relacionadas \u00e0 aplica\u00e7\u00f5es anal\u00edticas e big data, como o varejo. Segundo estimativa do\u00a0<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/www.mckinsey.com\/Insights\/MGI\/Research\/Technology_and_Innovation\/Big_data_The_next_frontier_for_innovation\">McKinsey Global Institute (MGI)<\/a>, em 2009, quase todos os setores da economia dos EUA possu\u00edam, em m\u00e9dia, 200 terabytes de dados armazenados por empresa com mais de mil empregados. Esse volume de dados \u00e9 equivalente a 2 vezes o tamanho do\u00a0<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_warehouse\">data warehouse<\/a>\u00a0do Wal-Mart, maior rede de varejo americana, em 1999. Nesse estudo fica evidente que, na primeira d\u00e9cada do s\u00e9culo XXI, as empresas e pessoas produziram dados em um ritmo muito acelerado comparado com qualquer outro per\u00edodo da hist\u00f3ria da humanidade. Esse ritmo levou muitas companhias de m\u00e9dio porte a acumular um volume de dados superior \u00e0 quantidade de informa\u00e7\u00e3o existente (10 anos antes) nos reposit\u00f3rios centralizados de grandes empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Certamente, ao mesmo tempo em que seus concorrentes de menor porte aumentavam seu portf\u00f3lio de dados e aplica\u00e7\u00f5es, o Wal-Mart n\u00e3o se acomodou nem t\u00e3o pouco diminuiu sua estrat\u00e9gia em transformar dados em informa\u00e7\u00e3o e conhecimento relevante para tomada de decis\u00e3o. Essa atitude foi fundamental para aumentar sua produtividade, rentabilidade, e efici\u00eancia em seus processos comerciais, o que levou esta companhia a se tornar um \u00edcone no varejo em todo o mundo. No final de 2008, a companhia\u00a0<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/www.cra.org\/ccc\/files\/docs\/init\/Big_Data.pdf\">contratou a Hewlett Packard<\/a>\u00a0para construir um\u00a0<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_warehouse\">data warehouse<\/a>\u00a0capaz de armazenar 4 petabytes (ou 4.000 terabytes), volume de dados aproximadamente igual a 40 vezes \u00e0 quantidade armazenada em sua primeira infraestrutura. Seu ambicioso projeto tinha por objetivo n\u00e3o apenas armazenar, mas tamb\u00e9m identificar padr\u00f5es e perfis de consumo baseados em mais de 267 milh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es di\u00e1rias realizadas em cada um dos seus mais de 6.000 pontos de venda. Para isso, o Wal-Mart contratou tamb\u00e9m especialistas em an\u00e1lise e minera\u00e7\u00e3o de dados para implementar modelos e aplica\u00e7\u00f5es baseados em algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina que tamb\u00e9m tinham por objetivo avaliar a efic\u00e1cia de suas estrat\u00e9gias de pre\u00e7o e campanhas de marketing, bem como contribuir para uma melhor gest\u00e3o do seu invent\u00e1rio de produtos e de sua cadeia de suprimentos.<\/p>\n\n\n\n<p>As caracter\u00edsticas do\nprojeto e o sucesso da estrat\u00e9gia de big data do Wal-Mart\n(antes mesmo do termos big data se tornar conhecido na sociedade de um modo\ngeral) acabaram influenciando outras companhias (n\u00e3o apenas de varejo) a seguir\no mesmo caminho. Uma constata\u00e7\u00e3o disso pode ser verificada em recente estudo\nrealizado pelo&nbsp;<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/www.idgenterprise.com\/report\/2015-big-data-and-analytics-survey\">IDG Enterprise<\/a>, tamb\u00e9m relacionado ao mercado\namericano, indicando que 80% das grandes empresas e 63% das empresas pequenas e\nm\u00e9dias est\u00e3o implementando ou t\u00eam a inten\u00e7\u00e3o de implementar\nsolu\u00e7\u00f5es de big data no ano de 2015.<\/p>\n\n\n\n<p>A partir da an\u00e1lise de\npesquisas como a do IDG \u00e9 poss\u00edvel inferir que, apesar do\naumento do volume, da variedade, e da velocidade com que os dados s\u00e3o\nproduzidos, cada vez mais empresas est\u00e3o investindo na implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es\nde big data, mesmo com or\u00e7amentos bem mais modestos que o Wal-Mart. Existem\nalgumas explica\u00e7\u00f5es para essa aparente contradi\u00e7\u00e3o, uma vez que para cen\u00e1rios\nmais complexos e com maior volume de dados seria esperado um maior investimento\ndas empresas em plataformas de armazenamento, ger\u00eancia, e an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>A primeira explica\u00e7\u00e3o para\num maior n\u00famero das empresas, em especial do varejo, investir na implementa\u00e7\u00e3o\nde solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas est\u00e1 relacionada ao que foi conhecido\ncomo<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mark_Kryder\">&nbsp;lei de Kryder<\/a>, que estima uma rela\u00e7\u00e3o\ncada vez mais favor\u00e1vel para o mercado consumidor entre o pre\u00e7o de dispositivos\nde armazenamento digital e sua respectiva capacidade de armazenar dados. Os\navan\u00e7os tecnol\u00f3gicos que t\u00eam permitido as\nempresas acumular e tornar acess\u00edvel mais dados aos seus executivos e analistas\ntamb\u00e9m podem ser observados na&nbsp;<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/en.wikipedia.org\/wiki\/Moore%27s_law\">arquitetura de computadores<\/a>&nbsp;que atualmente\nviabilizam o uso de capacidade de processamento v\u00e1rias ordens de magnitude\nsuperior ao que era poss\u00edvel utilizar em um passado recente pagando o mesmo pre\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n<p>A segunda explica\u00e7\u00e3o est\u00e1 relacionada a pontos que j\u00e1 mencionamos em&nbsp;<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/blog.opovo.com.br\/bigdata\/2015\/03\/02\/gartner-group-e-o-mercado-de-bi-e-solucoes-analiticas-em-2015\/\">outros artigos neste espa\u00e7o<\/a>. O advento de plataformas\nanal\u00edticas de&nbsp;<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_discovery\">data discovery<\/a>, com demandas de\ninvestimento significativamente inferiores \u00e0s plataformas tradicionais de BI,\nque permitem o uso de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas avan\u00e7adas\ndiretamente por gestores e analistas de neg\u00f3cio, tem sido um fator muito\nrelevante para expandir o alcance dos projetos de big data em todos os\nsegmentos de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<p>No varejo, como em qualquer\noutro tipo de neg\u00f3cio, a partir do momento em\nque a tecnologia proporciona a obten\u00e7\u00e3o de respostas de forma f\u00e1cil, completa,\ne eficaz para as quest\u00f5es relevantes para a gest\u00e3o de cada processo,&nbsp;<a href=\"https:\/\/web.archive.org\/web\/20160829171654\/http:\/blog.opovo.com.br\/bigdata\/2014\/05\/25\/perguntas-valem-mais-que-as-respostas\/\">fazer as perguntas certas passa a ser o grande desafio<\/a>&nbsp;das organiza\u00e7\u00f5es. &nbsp;As\nperguntas mais frequentes na gest\u00e3o desse tipo de neg\u00f3cio envolvem: (1) defini\u00e7\u00e3o\nde pol\u00edtica comercial com base em an\u00e1lise de pre\u00e7os e elasticidade de\ndemanda, (2) sele\u00e7\u00e3o dos produtos e plano de abastecimento adequados para cada\ntipo de canal, considerando&nbsp;insights&nbsp;de m\u00eddias sociais,\nrelat\u00f3rios de mercado, dados internos de venda, e\npadr\u00f5es de consumo de clientes, e (3) estimativa de n\u00edveis de estoque adequados\nem ponto de venda e centro de distribui\u00e7\u00e3o com base em an\u00e1lise de sentimento do\ncliente e efeito esperado de promo\u00e7\u00f5es que possam servir de alerta para\nantecipar demanda futura.<\/p>\n\n\n\n<p>No Brasil, al\u00e9m das quest\u00f5es relevantes\nque direcionam as a\u00e7\u00f5es e estrat\u00e9gias de praticamente todas\nas empresas de varejo, o ano de 2015 ser\u00e1 particularmente desafiador em fun\u00e7\u00e3o\nde ajustes macroecon\u00f4micos que possivelmente ter\u00e3o algum efeito negativo sobre\na demanda, especialmente no primeiro semestre do ano. Neste sentido, gerenciar\ne, bem mais importante, tirar proveito do grande volume de dados (p\u00fablicos e\ninternos) passou a a ter uma relev\u00e2ncia ainda maior para as empresas de varejo\nno que se refere \u00e0 competitividade e \u00e0 capacidade de superar com tranquilidade\neventuais redu\u00e7\u00f5es na demanda provocados por fatores externos. Para essas\nempresas, n\u00e3o h\u00e1 tempo a perder: o tempo do\nbig data j\u00e1 chegou.\nO que ainda se configura como diferencial competitivo, logo se tornar\u00e1 fator de\nsobreviv\u00eancia para o varejo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Poucos segmentos de neg\u00f3cio tiveram seus processos, estrat\u00e9gias, e resultados afetados por novas tecnologias, especialmente aquelas relacionadas \u00e0 aplica\u00e7\u00f5es anal\u00edticas e big data, como o varejo. 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