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.
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