Big data na logística: como usar dados para ganhar eficiência na cadeia de suprimentos

A cadeia de suprimentos produz uma avalanche de informações diariamente, sobre demanda, estoque, transporte, prazos e níveis de serviço. A pergunta é: você sabe transformá-los em decisões práticas? O papel do big data na logística é facilitar esse processo.

No dia a dia, o verdadeiro desafio não está em coletar dados, mas em conectá-los, analisá-los e transformá-los em ações que impactem o negócio.

Quando não são bem analisadas, essas informações deixam de gerar valor e passam a travar decisões importantes.

Por isso, neste conteúdo, vamos explicar como o big data pode ajudar no uso estratégico de dados na logística, em quais áreas da cadeia de suprimentos ele pode ser aplicado e como superar desafios na sua gestão. Continue a leitura para saber mais!

O que é big data na logística?

O uso de big data na logística se refere à interpretação de grandes volumes de dados coletados ao longo da cadeia de suprimentos. Essas informações ajudam a analisar padrões, prever cenários e apoiar decisões mais estratégicas na operação.

Na prática, o big data funciona a partir da coleta contínua de dados, que vem de múltiplas fontes, como:

• Comportamento do consumidor;
• Rastreamento de veículos;
• Históricos de pedidos;
• Sistemas de gestão;
• Sensores IoT.

Além disso, é possível coletar dados externos, como clima e tráfego, que podem influenciar produção, distribuição e entregas. 

Esses dados são processados em alta velocidade e analisados com o apoio de tecnologias avançadas, como analytics, inteligência artificial e machine learning. 

O grande objetivo dessa aplicação do big data é tornar a logística muito mais estratégica, integrada e orientada por dados.

Por que o big data é importante para a logística?

O big data permite transformar grandes volumes de informações operacionais em decisões mais rápidas, precisas e estratégicas, por isso é tão importante na logística, especialmente diante de um mercado que exige cada vez mais flexibilidade e agilidade.

Analisar dados em escala, de maneira estratégica, amplia a capacidade de previsão, controle e otimização de toda a cadeia de suprimentos. 

Veja os benefícios do big data na logística:

• Previsão de demanda: a análise de históricos de vendas, sazonalidade, comportamento do consumidor e dados externos ajuda a prever a demanda com mais precisão, evitando excessos de estoque ou rupturas;
• Maior eficiência operacional: informações em tempo real e análises preditivas, tornam as operações mais ágeis, automatizadas e orientadas por dados, aumentando a produtividade e o nível de serviço ao cliente;
• Melhor relacionamento com fornecedores: a previsibilidade de demanda possibilita um contato mais assertivo com fornecedores, garantindo negociações estratégicas conforme a necessidade da operação;
• Otimização da cadeia: com dados integrados de diferentes áreas, é possível identificar gargalos, melhorar o fluxo de materiais e alinhar transporte, armazenagem e distribuição de forma mais eficiente;
• Redução de desperdícios: o monitoramento contínuo de processos permite reduzir perdas por avarias, vencimentos, retrabalho e rotas ineficientes, impactando diretamente os custos operacionais. 

Em quais áreas da cadeia de suprimentos o big data pode ser implementado?

O big data pode ser aplicado em diferentes etapas da cadeia de suprimentos, trazendo mais visibilidade, previsibilidade e controle para a operação logística como um todo. 

Ao cruzar dados em tempo real, você passa a exercer uma gestão muito mais analítica e proativa, baseada em informações concretas e não apenas no feeling. 

Para isso, é preciso aplicar o big data na logística de maneira alinhada aos objetivos que você deseja alcançar, priorizando os dados mais relevantes para obter bons resultados.

Vamos conhecer as principais áreas de aplicação do big data para que você possa avaliar como a estratégia pode potencializar a sua operação.

Gestão de estoque

Na gestão de estoque, o principal suporte do big data é equilibrar disponibilidade e custo.

Como mencionamos anteriormente, a análise de dados de vendas, sazonalidade, comportamento do consumidor e histórico de pedidos traz maior previsibilidade, o que ajuda a manter o estoque no nível certo (sem excessos e sem rupturas).

Dessa maneira, é possível reduzir capital parado, melhorar o giro de estoque e garantir maior nível de serviço ao cliente, além de evitar custos desnecessários com armazenamento e compra de insumos.  

Os dados podem até ajudar na organização de armazéns e centros de distribuição, a partir da identificação de produtos com maior saída, itens parados e análise de indicadores como tempo de picking. 

Otimização de rotas

Ao processar dados de tráfego, clima, janelas de entrega, consumo de combustível e desempenho de motoristas, o big data possibilita a definição de rotas mais eficientes. 

Com o apoio de sistemas de roteirização e um bom TMS (Sistema de Gerenciamento de Transporte), é possível coletar e integrar dados sobre as rotas percorridas, os gastos de cada viagem e as demandas de transporte. 

Essa análise ajuda a reduzir as distâncias percorridas, os custos logísticos e os atrasos nas entregas, além de contribuir para uma operação mais sustentável, com menor emissão de CO₂.

Manutenção preditiva

Na logística, falhas em veículos e equipamentos geram atrasos que podem significar custos elevados ou até mesmo paradas operacionais (que também impactam as finanças da empresa). 

Com big data, é possível monitorar sensores, histórico de manutenção e padrões de uso para prever falhas antes que elas aconteçam. 

Dessa forma, a manutenção deixa de ser corretiva e passa a ser preditiva, aumentando a disponibilidade dos ativos e reduzindo paradas não planejadas.

Monitoramento de entregas

O big data permite acompanhar entregas em tempo real, cruzando informações de rastreamento, status de pedidos e desempenho de transportadoras. 

Isso aumenta a transparência da operação, facilita a comunicação com clientes e ajuda a identificar gargalos recorrentes, como atrasos em determinadas rotas ou regiões.

Além da otimização de rotas, esses dados permitem aprimorar a experiência de compra do consumidor, que consegue acompanhar em detalhes o status de entrega do seu pedido.

Essa é, inclusive, uma prioridade para muitos compradores, como conta Altamir Borba, Product Market Manager de Logística na TOTVS.

“Não ter um tracking de produto, ter uma compra de mercadoria e não poder acompanhar a entrega dela, é responsável por 25% dos detratores de uma compra”, compartilha em participação exclusiva no mesacast Trend in TOTVS.

Personalização do nível de serviço ao cliente

Com o apoio do big data, você consegue analisar o comportamento e as expectativas dos clientes em diferentes canais. 

Essas informações ajudam a personalizar prazos, modalidades de entrega e níveis de serviço, tornando a experiência mais alinhada às necessidades de cada perfil de cliente e aumentando a satisfação e a fidelização.

A personalização é um fator cada vez mais decisivo para os compradores, como mostra a pesquisa E-commerce Trends 2026: 42% dos entrevistados afirmaram que uma vitrine personalizada com base no seu gosto os motiva a comprar mais.

Hoje, especialmente com o apoio da IA, as sugestões baseadas em históricos de compra, preferências e perfis do público tornam-se ferramentas valiosas. 

Quais são os principais desafios na implementação de big data na logística?

Acesso a informações não é um problema no setor logístico: o grande desafio é justamente lidar com o grande volume de dados gerados diariamente, saber interpretá-los e transformá-los em ações práticas. 

Segundo dados da Fortune Business Insights, a expectativa é que a quantidade de dados coletados por grandes empresas cresça 10 vezes a cada ano. Apesar do alto volume, 90% dessas informações permanecem sem uso ou engajamento. 

Isso evidencia a dificuldade de transformar esses dados em insights acionáveis, que realmente gerem valor para o negócio. 

Grande parte deste problema é motivado por outros pontos desafiadores, como:

• Excesso de dados sem estrutura: o alto volume de informações, quando não organizado, dificulta análises consistentes e pode gerar decisões baseadas em dados incompletos ou imprecisos;
• Falta de integração entre sistemas: informações isoladas em diferentes plataformas impedem uma visão unificada da cadeia de suprimentos e limitam o potencial do big data na logística;
• Dificuldade de análise em tempo real: sem ferramentas adequadas, os dados chegam tarde demais para apoiar decisões rápidas, especialmente em operações mais complexas;
• Baixa qualidade e confiabilidade das informações: dados duplicados, desatualizados ou inconsistentes comprometem previsões, relatórios e indicadores operacionais;
• Escassez de profissionais qualificados: a ausência de equipes preparadas para interpretar dados e transformá-los em ações práticas ainda é um gargalo comum.

Qual o papel da tecnologia na integração do big data na logística?

A tecnologia é o pilar que viabiliza a integração do big data na logística, conectando fontes de dados, automatizando análises e transformando grandes volumes de informações em insights acionáveis. 

Sem soluções tecnológicas adequadas, os dados permanecem dispersos e subutilizados, com impacto limitado na operação.

Por meio de plataformas analíticas, sistemas integrados e recursos de automação, é possível coletar dados de diferentes etapas da cadeia de suprimentos, como transporte, estoque, pedidos e entregas, e consolidá-los em uma visão única e em tempo real.

Neste contexto, tecnologias como cloud computing, inteligência artificial e machine learning aceleram o processamento das informações.

O apoio dessas ferramentas agiliza a identificação de padrões e permite previsões mais precisas.

Ou seja: a tecnologia não apenas organiza o big data, mas potencializa seu uso estratégico.

Pensando na cadeia logística, isso é um passo fundamental para decisões mais rápidas, redução de custos e maior eficiência operacional.

Quer entender mais sobre como a tecnologia tem transformado a logística? Confira o bate-papo completo do mesacast Trend in TOTVS:

Como a Suíte Logística da TOTVS simplifica o uso de big data?

A Suíte Logística da TOTVS apoia a gestão do big data na logística ao centralizar dados de diferentes etapas da cadeia em uma visão única e integrada.

Com sistemas conectados, relatórios inteligentes e dashboards em tempo real, as soluções da TOTVS facilitam a leitura de grandes volumes de dados e transformam informações brutas em insights acionáveis. 

Isso permite antecipar demandas, reduzir custos, identificar gargalos e tomar decisões com mais segurança. 

Conheça toda a Suíte Logística da TOTVS e descubra como evoluir sua gestão com apoio da tecnologia.

Conclusão

Em um cenário marcado por alta complexidade operacional, volumes crescentes de dados e exigências cada vez maiores por eficiência, quem consegue transformar dados em inteligência sai na frente.

Assim, o uso de big data na logística tem se tornado cada vez mais um diferencial competitivo. 

Ao longo deste conteúdo, entendemos como o big data impacta diferentes áreas da cadeia de suprimentos, quais benefícios ele oferece e quais desafios precisam ser superados para extrair valor real das informações.

Como vimos, tecnologia, integração e análise contínua são indispensáveis para avançar nesta jornada. 

Sistemas como os disponibilizados na Suíte Logística da TOTVS servem como base para criar uma gestão data driven na sua empresa.

Se você quer se aprofundar ainda mais no tema, vale conferir nosso conteúdo sobre data analytics e entender como análises avançadas potencializam a tomada de decisão na logística e em toda a operação.

FAQ: perguntas frequentes sobre big data na logística

Como integrar big data com sistemas ERP na cadeia logística?

A integração acontece por meio de sistemas capazes de centralizar e cruzar dados operacionais em um único ambiente. 

ERPs modernos, como os da TOTVS, permitem conectar informações de estoque, transporte, pedidos e fornecedores, o que facilita a análise de grandes volumes de dados e garante uma visão integrada da cadeia logística.

Como usar big data para reduzir custos em operações logísticas?

O big data ajuda a identificar desperdícios, gargalos e ineficiências ao analisar dados históricos e em tempo real. Com isso, é possível tomar decisões que impactam diretamente na redução de custos.

Algumas dessas decisões incluem otimização de rotas, equilíbrio de estoque, uso estratégico de ativos e previsibilidade de demandas.

Como o big data pode ajudar na gestão de riscos logísticos?

Ao cruzar dados internos e externos, como clima, trânsito, desempenho de fornecedores e histórico de falhas, o big data permite antecipar riscos e criar planos de contingência. 

Isso aumenta a previsibilidade da operação e reduz impactos causados por atrasos, rupturas ou eventos inesperados na cadeia de suprimentos.