Dados na logística: como transformar informações em decisões estratégicas

Em cadeias de suprimentos mais complexas e integradas, decisões baseadas apenas na experiência já não são suficientes: é a leitura correta dos dados na logística que sustenta operações mais inteligentes e competitivas.

Hoje, as empresas têm acesso a grandes volumes de dados diariamente. O diferencial está em saber interpretá-los rapidamente, sem perder a qualidade dos dados e a precisão das análises. 

Isso é o que garante vantagem competitiva e faz com que as informações sejam ativos valiosos para a sua operação e não apenas uma série de insights acumulados. 

Ao longo deste conteúdo, você vai entender o que são dados logísticos, por que eles são tão importantes, quais informações devem ser coletadas e monitoradas, os principais desafios e como fazer a gestão desses dados. 

Também vamos mostrar como a tecnologia apoia a análise, a tomada de decisão e a evolução contínua das operações logísticas. Aproveite a leitura!

O que são dados logísticos?

Dados logísticos são todas as informações geradas ao longo da cadeia logística, incluindo atividades de transporte, armazenagem, distribuição, controle de estoque e atendimento de pedidos. 

São essas informações que permitem acompanhar o desempenho da operação, identificar falhas e aprimorar processos para alcançar os objetivos de negócio. 

Na prática, os dados envolvem métricas como prazos de entrega, níveis de estoque, custos logísticos e eficiência operacional. 

Falaremos sobre os principais indicadores ao longo deste conteúdo, mas antes vamos entender a importância dos dados para a logística.

Por que os dados na logística são importantes?

Quando coletados, organizados e analisados de forma estruturada, os dados logísticos oferecem uma visão clara do funcionamento da cadeia logística. Dessa forma, apoiam decisões mais rápidas, precisas e alinhadas aos objetivos do negócio.

Os benefícios de acompanhar indicadores logísticos são inúmeros, como:

• Serviços e produtos mais personalizados: ao entender padrões de consumo, prazos e comportamento dos clientes, a logística consegue oferecer experiências mais personalizadas e alinhadas às expectativas do mercado;
• Incentivo à inovação: o uso intensivo de dados abre espaço para a adoção de novas tecnologias, automações e modelos operacionais mais inteligentes e integrados, impulsionando a inovação e competitividade;
• Maior previsibilidade: a análise histórica e em tempo real dos dados permite antecipar demandas, identificar riscos e planejar rotas, estoques e recursos com mais segurança, reduzindo imprevistos na operação;
• Custos reduzidos: dados bem estruturados ajudam a identificar desperdícios, gargalos e ineficiências, o que possibilita ajustar gastos com transporte, armazenagem, retrabalho e logística reversa;
• Decisões mais assertivas: com informações confiáveis, gestores deixam de agir por suposições e passam a tomar decisões baseadas em fatos, indicadores e cenários concretos

Quais são os principais dados na logística?

Para criar uma cultura data driven (baseada em dados), o primeiro passo é conhecer os indicadores mais importantes para garantir uma logística eficiente.

Existem diferentes tipos de dados que podem ser coletados ao longo da operação e nem sempre você precisa acompanhar todos. O ideal é ter métricas alinhadas aos objetivos específicos da sua empresa. 

Conheça os principais dados a seguir e escolha quais melhor se encaixam nas suas metas de negócio.

Dados de transporte e frete

Esses dados ajudam a avaliar a eficiência das entregas, os custos envolvidos e a qualidade do serviço prestado ao cliente. São essenciais para otimizar rotas, negociar contratos e garantir prazos.

Os principais indicadores de transporte e frete são:

• Custo de frete por pedido: indica quanto o transporte impacta cada venda, facilitando o controle de despesas;
• Taxa de entregas no prazo (OTD): avalia o percentual de entregas realizadas dentro do prazo prometido;
• Ocupação de veículos: mostra o nível de aproveitamento da capacidade dos veículos utilizados;
• Lead time de transporte: mede o tempo total entre a saída do pedido e a entrega ao destino final.

Dados de estoque

Dados de estoque garantem equilíbrio entre disponibilidade de produtos e capital investido, evitando excessos ou faltas que prejudicam a operação.

Alguns exemplos de indicadores nesta categoria são:

• Nível de estoque mínimo e máximo: define limites seguros para evitar rupturas ou excesso de produtos parados;
• Acuracidade do inventário: mede a confiabilidade entre o estoque físico e o registrado no sistema;
• Ruptura de estoque: aponta falhas na reposição e riscos de perda de vendas;
• Giro de estoque: indica quantas vezes o estoque é renovado em um período.

Dados de pedidos e nível de serviço

Relacionados diretamente à experiência do cliente, essas informações permitem acompanhar a qualidade do atendimento e o cumprimento das promessas feitas.

Entre os dados de nível de serviço logístico, vale destacar:

• Tempo de processamento do pedido: indica a agilidade entre o recebimento e a expedição;
• OTIF (On Time In Full): mede pedidos entregues no prazo e com todos os itens corretos;
• Índice de pedidos atrasados: aponta falhas que impactam a satisfação do cliente;
• Taxa de pedidos completos: avalia a capacidade de atender pedidos sem faltas.

Dados de custos logísticos

Esses dados permitem entender o peso da logística no negócio e identificar oportunidades de otimização dos custos logísticos.

Alguns indicadores para monitorar os custos são:

• Custos com armazenagem: incluem despesas com espaço, energia, mão de obra e equipamentos;
• Percentual do custo logístico sobre a receita: mostra o impacto da logística no faturamento;
• Custo logístico total: soma de todos os custos envolvidos na operação logística;
• Custo logístico por pedido: facilita a análise de rentabilidade por operação.

Dados de armazenagem e operação

Focados na eficiência interna, esses indicadores ajudam a melhorar a produtividade e reduzir erros no dia a dia do armazém.

• Produtividade por colaborador: mede o volume de atividades realizadas por pessoa;
• Tempo de separação (picking): avalia a agilidade na preparação dos pedidos;
• Erros de separação: apontam falhas que geram retrabalho e devoluções;
• Taxa de ocupação do armazém: indica o uso da capacidade disponível.

Dados de devoluções e logística reversa

Esses dados são essenciais para entender os impactos financeiros e operacionais da logística reversa, além de apoiar melhorias em produtos e processos.

Entre eles, você pode acompanhar:

• Tempo de processamento da devolução: mede a agilidade para reintegrar ou descartar itens;
• Custo da logística reversa: avalia o impacto financeiro das devoluções na operação;
• Motivos de devolução: ajudam a identificar problemas recorrentes;
• Taxa de devolução: mostra o percentual de pedidos que retornam.

Quais os desafios da gestão de dados na logística?

Apesar do grande volume de informações disponíveis, transformar dados em decisões estratégicas ainda é um dos principais obstáculos da logística moderna. Isso acontece porque a coleta, a integração e a análise dessas informações exigem processos bem definidos e suporte tecnológico adequado.

Esse cenário é reforçado por dados do 2025 Supply Chain Integrity Outlook Report. 

Segundo a pesquisa, apenas cerca de um terço dos gestores consegue obter informações precisas e em tempo real sobre o estoque. Entre os principais desafios apontados por eles estão: 

• Precisão dos dados (43%);
• Disponibilidade das informações (39%);
• Acesso a dados em tempo real (36%).

Esses obstáculos são motivados por outros fatores na operação, como:

• Baixa qualidade dos dados: erros de registro, informações desatualizadas e falta de padronização comprometem a confiabilidade dos dados;
• Análise em tempo real: decisões lentas reduzem a capacidade de reação a imprevistos e adaptação rápida a mudanças do mercado;
• Dados descentralizados: informações espalhadas em planilhas, sistemas e áreas diferentes dificultam a consolidação e a análise;
• Integração entre sistemas: a falta de conexão entre softwares como TMS, WMS e ERP limita a visão completa da operação;
• Capacitação das equipes: sem preparo técnico para análises, os dados deixam de gerar valor estratégico.

Como coletar dados para análise logística de forma eficiente?

A coleta de dados não se restringe ao registro de diferentes informações: é necessário organizar dados, ter um fluxo estruturado e apoio da tecnologia para transformar os dados em ações reais.

A seguir, veja boas práticas que ajudam a transformar dados brutos em inteligência logística.

Defina seus objetivos e padronize processos

Antes de coletar qualquer dado, é fundamental entender para que ele será usado. 

Definir objetivos claros ajuda a filtrar as informações mais estratégicas para o seu negócio e direciona o monitoramento para indicadores realmente relevantes. 

Aliado a isso, a padronização dos processos, como registro de pedidos, movimentação de estoque e controle de fretes, garante que os dados sejam comparáveis, consistentes e úteis ao longo do tempo.

Fortaleça a governança de dados

A governança de dados estabelece regras claras sobre quem coleta, quem valida, quem acessa e como as informações são utilizadas. 

Com políticas bem definidas, você consegue reduzir falhas, duplicidades e inconsistências, além de aumentar a confiabilidade das análises. 

Esse cuidado é essencial para escalar o uso de dados na logística sem comprometer a qualidade.

Integre sistemas e áreas da operação

A logística envolve diferentes áreas, como compras, armazenagem, transporte e atendimento ao cliente. Quando os sistemas utilizados por esses setores não se comunicam, os dados ficam fragmentados. 

A integração entre ERPs, WMS, TMS e outras soluções permite uma visão unificada da operação, elimina silos de informação e facilita análises mais completas e estratégicas. 

Dessa forma, todas as áreas têm acesso aos mesmos dados e conseguem agir de maneira alinhada, garantindo eficiência de ponta a ponta na operação. 

Automatize a coleta de dados

A automação reduz erros manuais e aumenta a velocidade da coleta de dados. Neste processo, sensores, códigos de barras, RFID, sistemas de rastreamento e plataformas integradas permitem capturar dados em tempo real, diretamente da operação. 

Isso garante maior precisão, atualizações constantes e menos dependência de registros manuais.

Use a inteligência artificial na análise de dados

A inteligência artificial (IA) amplia o valor dos dados logísticos ao identificar padrões, prever demandas, antecipar riscos e sugerir ações com base em grandes volumes de informação.

Com o apoio da IA, a análise de dados na logística deixa de ser apenas descritiva e passa a ser preditiva e prescritiva, elevando o nível das decisões estratégicas.

De acordo com dados do Panorama IA nas empresas brasileiras, da TOTVS, 16% das empresas utilizam a tecnologia para tomada de decisões com análises preditivas. 

Além disso, 12% dos entrevistados aplicam a IA para otimizar a operação logística, roteirizar entregas ou na manutenção preditiva.

Quer entender melhor como os dados e a inteligência artificial podem transformar a logística? Assista o vídeo a seguir para conferir um bate-papo exclusivo do Trend in TOTVS sobre o tema:

Como a tecnologia apoia a análise de dados na logística?

Conhecendo todo o processo por trás da coleta, organização e análise de dados, é inegável que a tecnologia exerce um papel central na gestão dessas informações. Ela é a base para fazer dos dados um apoio real da inteligência operacional. 

Com o apoio de sistemas logísticos integrados, é possível centralizar informações de transporte, estoque, pedidos e custos em um único ambiente, facilitando a análise e reduzindo falhas manuais. 

Além disso, recursos como dashboards em tempo real, relatórios automatizados e alertas inteligentes permitem acompanhar indicadores-chave com mais agilidade. 

Soluções avançadas também incorporam analytics e inteligência artificial, capazes de identificar padrões, prever demandas e antecipar gargalos. 

Na prática, isso significa decisões mais rápidas, melhor uso dos recursos e maior previsibilidade em toda a cadeia logística.

Otimize a gestão de dados com a Suíte Logística da TOTVS

A Suíte Logística da TOTVS foi desenvolvida para apoiar empresas que precisam transformar dados em decisões estratégicas. 

Ela reúne soluções integradas para transporte, armazenagem e gestão da cadeia logística, que permitem centralizar informações, automatizar processos e garantir maior visibilidade da operação de ponta a ponta. 

Isso facilita o acompanhamento de indicadores, melhora o controle de custos e aumenta o nível de serviço ao cliente. 

Além disso, a integração com outros sistemas TOTVS potencializa o uso de dados em tempo real e análises mais completas. 

Conheça a Suíte Logística da TOTVS e veja como otimizar sua operação com mais inteligência e eficiência.

Conclusão

A logística moderna é cada vez mais orientada por dados: eles são a base para avaliar a operação com precisão e garantir decisões mais estratégicas, que impulsionam a evolução e a competitividade do negócio. 

Ao longo deste conteúdo, vimos como informações bem estruturadas impactam diretamente a eficiência operacional, a redução de custos e a qualidade do serviço prestado ao cliente.

Hoje, quem investe em tecnologia e integração sai na frente em eficiência, custo e experiência do cliente.

Com sistemas adequados e uma gestão estratégica dos dados, você pode antecipar cenários, reduzir riscos e tomar decisões mais assertivas em um mercado cada vez mais dinâmico.

Para aprofundar ainda mais esse tema, vale conferir nosso conteúdo sobre inteligência de dados e entender como a informação pode se tornar vantagem competitiva para o seu negócio.