Poucos segmentos de negócio tiveram seus processos, estratégias, e resultados afetados por novas tecnologias, especialmente aquelas relacionadas à aplicações analíticas e big data, como o varejo. Segundo estimativa do McKinsey Global Institute (MGI), em 2009, quase todos os setores da economia dos EUA possuíam, em média, 200 terabytes de dados armazenados por empresa com mais de mil empregados. Esse volume de dados é equivalente a 2 vezes o tamanho do data warehouse do Wal-Mart, maior rede de varejo americana, em 1999. Nesse estudo fica evidente que, na primeira década do século XXI, as empresas e pessoas produziram dados em um ritmo muito acelerado comparado com qualquer outro período da história da humanidade. Esse ritmo levou muitas companhias de médio porte a acumular um volume de dados superior à quantidade de informação existente (10 anos antes) nos repositórios centralizados de grandes empresas.
Certamente, ao mesmo tempo em que seus concorrentes de menor porte aumentavam seu portfólio de dados e aplicações, o Wal-Mart não se acomodou nem tão pouco diminuiu sua estratégia em transformar dados em informação e conhecimento relevante para tomada de decisão. Essa atitude foi fundamental para aumentar sua produtividade, rentabilidade, e eficiência em seus processos comerciais, o que levou esta companhia a se tornar um ícone no varejo em todo o mundo. No final de 2008, a companhia contratou a Hewlett Packard para construir um data warehouse capaz de armazenar 4 petabytes (ou 4.000 terabytes), volume de dados aproximadamente igual a 40 vezes à quantidade armazenada em sua primeira infraestrutura. Seu ambicioso projeto tinha por objetivo não apenas armazenar, mas também identificar padrões e perfis de consumo baseados em mais de 267 milhões de transações diárias realizadas em cada um dos seus mais de 6.000 pontos de venda. Para isso, o Wal-Mart contratou também especialistas em análise e mineração de dados para implementar modelos e aplicações baseados em algoritmos de aprendizado de máquina que também tinham por objetivo avaliar a eficácia de suas estratégias de preço e campanhas de marketing, bem como contribuir para uma melhor gestão do seu inventário de produtos e de sua cadeia de suprimentos.
As características do projeto e o sucesso da estratégia de big data do Wal-Mart (antes mesmo do termos big data se tornar conhecido na sociedade de um modo geral) acabaram influenciando outras companhias (não apenas de varejo) a seguir o mesmo caminho. Uma constatação disso pode ser verificada em recente estudo realizado pelo IDG Enterprise, também relacionado ao mercado americano, indicando que 80% das grandes empresas e 63% das empresas pequenas e médias estão implementando ou têm a intenção de implementar soluções de big data no ano de 2015.
A partir da análise de pesquisas como a do IDG é possível inferir que, apesar do aumento do volume, da variedade, e da velocidade com que os dados são produzidos, cada vez mais empresas estão investindo na implementação de soluções de big data, mesmo com orçamentos bem mais modestos que o Wal-Mart. Existem algumas explicações para essa aparente contradição, uma vez que para cenários mais complexos e com maior volume de dados seria esperado um maior investimento das empresas em plataformas de armazenamento, gerência, e análise de dados.
A primeira explicação para um maior número das empresas, em especial do varejo, investir na implementação de soluções analíticas está relacionada ao que foi conhecido como lei de Kryder, que estima uma relação cada vez mais favorável para o mercado consumidor entre o preço de dispositivos de armazenamento digital e sua respectiva capacidade de armazenar dados. Os avanços tecnológicos que têm permitido as empresas acumular e tornar acessível mais dados aos seus executivos e analistas também podem ser observados na arquitetura de computadores que atualmente viabilizam o uso de capacidade de processamento várias ordens de magnitude superior ao que era possível utilizar em um passado recente pagando o mesmo preço.
A segunda explicação está relacionada a pontos que já mencionamos em outros artigos neste espaço. O advento de plataformas analíticas de data discovery, com demandas de investimento significativamente inferiores às plataformas tradicionais de BI, que permitem o uso de soluções analíticas avançadas diretamente por gestores e analistas de negócio, tem sido um fator muito relevante para expandir o alcance dos projetos de big data em todos os segmentos de negócio.
No varejo, como em qualquer outro tipo de negócio, a partir do momento em que a tecnologia proporciona a obtenção de respostas de forma fácil, completa, e eficaz para as questões relevantes para a gestão de cada processo, fazer as perguntas certas passa a ser o grande desafio das organizações. As perguntas mais frequentes na gestão desse tipo de negócio envolvem: (1) definição de política comercial com base em análise de preços e elasticidade de demanda, (2) seleção dos produtos e plano de abastecimento adequados para cada tipo de canal, considerando insights de mídias sociais, relatórios de mercado, dados internos de venda, e padrões de consumo de clientes, e (3) estimativa de níveis de estoque adequados em ponto de venda e centro de distribuição com base em análise de sentimento do cliente e efeito esperado de promoções que possam servir de alerta para antecipar demanda futura.
No Brasil, além das questões relevantes que direcionam as ações e estratégias de praticamente todas as empresas de varejo, o ano de 2015 será particularmente desafiador em função de ajustes macroeconômicos que possivelmente terão algum efeito negativo sobre a demanda, especialmente no primeiro semestre do ano. Neste sentido, gerenciar e, bem mais importante, tirar proveito do grande volume de dados (públicos e internos) passou a a ter uma relevância ainda maior para as empresas de varejo no que se refere à competitividade e à capacidade de superar com tranquilidade eventuais reduções na demanda provocados por fatores externos. Para essas empresas, não há tempo a perder: o tempo do big data já chegou. O que ainda se configura como diferencial competitivo, logo se tornará fator de sobrevivência para o varejo.
