Como a Análise de Big Data com Python pode Revolucionar a Gestão de Estoques em Supermercados?

Olá, comunidade da DIO!

Você já pensou em como os Supermercados tem um grande desafio para gerenciar seus estoques?

Essas empresas possuem uma ampla gama de produtos, disponíveis dentro dos seus estabelecimentos, mas, como cada um fica organizado, no seu devido lugar, sem faltar nenhum na prateleira para os clientes?

A resposta não é nada simples, porém, ela pode estar na combinação entre Python e Big Data!

E, neste artigo, você vai entender melhor o que é Big Data e qual o papel de Python na análise de grandes volumes de dados, como os estoques dos supermercados. Além disso, vai entender também como os estudos de Big Data, combinado com Python podem auxiliar na tomada de decisões mais assertivas, mantendo as empresas competitivas no mercado, que está cada vez mais competitivo.

 Empresas de todo o mundo estão percebendo que, tomar decisões sem dados pode ser um erro, que custará milhões, por isso, a importância de entender como fazer uma análise correta dos dados presentes nos estoques para que as decisões tenham maior embasamento e menor risco possível.

Prepare-se para conhecer o fantástico mundo da combinação entre Python e Big Data aplicado a gestão de estoques em supermercados!

Neste artigo você vai encontrar:

•   O que é Big Data;
• Aplicações de Python em Big Data;
• Big Data na Gestão de Estoque
• Os Desafios para os Próximos Anos de Análise de Big Data com Python;
• Tendências para o Futuro da Análise de Big Data com Python na Gestão de Estoques;
• Considerações Finais.

O que é Big Data ?

Antes de iniciarmos a falar sobre como podemos analisar grandes volumes de dados e fazer a correta gestão dos estoques, é fundamental entender o que é Big Data. De maneira bem simples, podemos entender Big Data como uma imensidão de dados, que precisam ser armazenados, tratados e analisados corretamente para gerar insights valiosos de forma a auxiliar no processo de tomada de decisão.

Para ficar mais claro e fácil de se entender, veja essa explicação dos Autores Silva e Loureiro:

"Big Data, expressão em inglês que, ao pé da letra, significa grandes dados, é a área do conhecimento responsável pela análise e tratamento de uma quantidade muito grande de dados" (SILVA; LOUREIRO, 2020, p. 11).

Como podemos ver os autores entendem Big Data, não somente como um conceito simples, mas sim, como uma importante área do conhecimento, que estuda grandes quantidades de dados para gerar respostas através do tratamento desses dados gerados. Além disso, de acordo com Galdino (2013), ocorreu um aumento significativo no número de dados gerados. As principais causar para este elevado número de dados gerados, segundo o autor são:

•  Democratização do acesso a dispositivos eletrônicos, como smartphones, notebooks e computadores;
•  Maior número de pessoas com acesso a conexão com a Internet.

Com essa grande quantidade de dados disponíveis para as empresas, é possível criar o que Galdino (2013) chama de uma maneira de gerar “valor” para os clientes, uma vez que, segundo o autor é possível identificar, por exemplo, o comportamento do consumidor e registrar padrões para assim, oferecer produtos e serviços que atendam as suas expectativas, com a possibilidade de aumento de receitas para as empresas, já que com o tratamento de grande volume de dados, é possível entregar aos clientes, uma experiência de consumo cada vez mais personalizada e assertiva, tornando o estudo de big data fundamental.

Desafios de Lidar com Big Data

Apesar dos benefícios que a big data pode trazer para as empresas, ainda existem alguns desafios importantes, que devem ser levados em consideração pelas empresas. Os autores Silva e Loureiro (2020) citam alguns deles:

• Capacidade de analisar grande volumes de dados ainda é um grande obstáculo;
•  Realizar o correto armazenamento dos dados;
• Conhecer as ferramentas necessárias para manipular, analisar e tratar os dados de forma eficiente;
•  Realização da mineração de dados de maneira mais eficaz possível;

Podemos perceber que, os autores apresentaram pontos importantes, que devem ser levados em consideração pelas empresas e pessoas interessadas em Big Data. É apontado pelos autores que, os dados tragam resultados, é preciso ainda, saber o que pode ser feito com cada um deles e ainda, como podem ser armazenados, pois o custo pode ser elevado, e em alguns casos, os dados podem nem mesmo ter a utilidade esperada. Dessa forma, é preciso que os dados sejam filtrados de maneira correta, para que então sejam analisados e tratados, sendo capazes de trazer informações úteis para as partes interessadas.

Por que Python é uma Boa Escolha para Big Data?

Agora que você já entendeu o que é Big Data e sabe alguns dos seus principais desafios, podemos falar do papel da linguagem de programação Python na análise de grande volume de dados. Criada pelo matemático e programador holandês Guido van Rossum em 1991, é sem dúvidas, uma das linguagens mais populares, quando estamos falando de uma linguagem para analisar Big Data.

Isso se deve principalmente a uma série de fatores que estão presentes na linguagem como, por exemplo:

•  Facilidade de uso e aprendizado: Python possui uma curva de aprendizado considerada baixa por muitos especialistas, o que tem feito com que algumas pessoas tenham preferência em utilizar a linguagem, ao invés de outras opções como, por exemplo, a linguagem R;
• Python é open-source: ou seja, seu código é aberto para que qualquer pessoa possa estudar, fazer sugestões de melhorias e contribuir para o pleno crescimento da linguagem;
•  Vasta quantidade de bibliotecas disponíveis para analisar grandes volumes de dados: é possível encontrar uma ampla gama disponível, de acordo com a necessidade do usuário, alguns exemplos são as bibliotecas Pandas, TensorFlow , NumPy e Matplotlib, capazes de analisar e processar uma grande quantidade de dados, de maneira cada vez mais rápida;
• Python na Gestão de Estoques: Python é extremamente útil quando estamos falando de modelos preditivos, capazes de analisar o comportamento do consumidor, gerando insights preciosos, auxiliando na realização de simulações para otimizar o armazenamento e a reposição de produtos em tempo real, de acordo com a realidade do supermercado.
• Comunidade participativa: tornado o aprendizado mais democrático, o que pode facilitar, por exemplo o esclarecimento de dúvidas, networking e a colaboração em projetos.

Como você pode ler, Python se apresenta como uma ótima escolha para quem precisa tratar grande volumes de dados, como no caso das grandes redes de supermercados, devido as suas características de facilidade de aprender, que não tomará muito tempo da pessoa para ter uma simples análise de dados disponível para uso, além de ser open-source, que ajuda a pessoa a obter maiores informações da construção e desenvolvimento da linguagem. Além disso, poder contar com bibliotecas como o Pandas e o NumPy disponíveis, que auxiliam no processo de análise de big data é sem dúvidas, uma ótima alternativa para os profissionais que tomam decisões. Assim, podemos concluir que Python possui as características fundamentais para ser a linguagem ideal para Big Data.

Big Data na Gestão de Estoques

Agora que entendemos o que é Big Data e como Python pode ser fundamental para realização de análises de grande volume de dados, vamos entender sua aplicação prática na gestão de estoques. Todos os dias os supermercados geram milhares de dados, como por exemplo:

• Compras e devoluções realizadas pelos clientes;
• Meios de pagamentos utilizados;
• Quantidade de produtos disponíveis em estoque;
• Prazos de pagamentos para fornecedores;
• Padrões de Consumo;
• Data de fabricação e validade dos produtos;
• Giro de Estoques;
•  Custo de cada item que está presente no Estoque.

Com essas informações em mãos, os gestores podem utilizar essa grande quantidade de dados para tomar as melhores decisões para fazer a correta gestão de estoques e oferecer aos clientes o melhor preço possível. Para isso, podem utilizar algoritmos de aprendizado de máquina – Machine Learning e também métodos estatísticos para auxiliar na tomada de decisão.

Por exemplo: se determinado produto possui uma quantidade significativa dentro do estoque, ele pode ter uma redução nos preços. Para isso, os gestores podem realizar análises de grandes volumes de dados, para entender o comportamento do consumidor e verificar se é viável financeiramente tomar essa decisão de negócio.

Algumas perguntas que podem ser feitas:

• Qual será o impacto da queda dos preços nas minhas receitas?
• Por quanto tempo essa queda nos preços pode permanecer de forma que não comprometa o fornecimento do produto no Supermercado?
• Qual o prazo de entrega dos fornecedores, caso seja necessário enviar mais produtos?

Essas decisões são tomadas sempre baseadas em dados, o que torna a gestão de estoques em supermercados cada vez mais estratégicas. Tudo isso tem o objetivo de otimizar da melhor maneira possível o giro de estoques, buscando sempre atender as necessidades e desejos dos clientes.

Lidando com a Gestão de Mudanças em Tempo Real

Um dos maiores desafios dos profissionais que lidam com a gestão de estoques em supermercados é a sem dúvidas, a gestão de mudanças. Quando estamos falando de consumo, rapidamente tudo pode mudar. Temos como exemplo o preço do café, que em algumas cidades do Brasil, subiu seu preço rapidamente. A pergunta que poderia ser feita é: "Como manter a venda de Café próximo aos níveis normais, mesmo com a alta nos preços?"

Para responder essa pergunta é tentar impedir que os clientes parem de comprar café devido as altas dos preços, a equipe pode fazer um estudo e com ajuda da análise de big data através das bibliotecas de Python como Pandas e Numpy é possível elaborar estratégias para que os clientes não deixem de comprar este produto em específico.

Para que isso seja possível, os dados podem ser coletados diretamente do ponto de venda – PDV, e assim, com a ajuda do Python é possível entender melhor as variações dos níveis de estoque, avisando imediatamente como está o volume disponível e assim, estruturar a melhor forma de controlar os preços dos produtos oferecidos aos clientes.

Organizando o Estoque com ajuda do Big Data e Python

Com a ajuda dos dados disponíveis é possível verificar quais são os produtos com maior saída dos estoques, assim eles precisam ficar em pontos estratégicos para que as pessoas os encontrem facilmente, tornando a experiência de compra mais positiva para o cliente. Já os produtos menos procurados podem ficar em setores mais “escondidos” dentro do supermercado, dando espaço para aqueles com maior saída, sejam vistos com maior facilidade. Além disso, Python pode ser um aliado importante, pois, ao ser combinado com técnicas como as de análise espacial e clustering, pode ser uma ajuda essencial na criação de um layout mais cada vez mais eficiente, melhorando a organização do estoque e, consequentemente, a eficiência operacional.

Evitando Desperdícios no Estoque

Diariamente os supermercados tem que lidar com o desperdício de produtos. Para tentar amenizar os impactos que isso pode causar e ainda evitar a elevação dos custos das empresas é possível fazer uso de Big Data e Python com objetivo de fazer análises preditivas para entender quais são os produtos que estão prestes a ter seu prazo de validade vencido ou estão em grande número no estoque e as vendas estão baixas. Os gestores, como já foi dito neste artigo, deverão traçar estratégias para que essa situação seja reduzida ao máximo possível, para que não prejudique o supermercado e afete sua margem de lucro. A análise de dados cada vez mais importância dentro desse cenário.

Melhorando a Experiência do Cliente

Cada vez mais supermercados disponibilizam seus clientes aplicativos próprios, para entender melhor seu perfil de consumo e oferecer uma experiência cada vez mais personalizada. Tudo isso é possível graças a uma profunda análise de grandes volumes de dados com informações como:

• Últimas compras feitas pelo cliente;
• Preferências de marcas;
• Consumo durante certo período;
• Datas e horários que o cliente realizou suas compras.

Com esses dados em mãos é possível utilizar Python para criar algoritmos dentro dos aplicativos para gerar recomendações aos clientes e, em alguns casos, até mesmo gerar cupons de desconto para os clientes que fizerem comprar em determinadas épocas do ano, como o natal, ou em certa quantidade, como por exemplo, na compra de certa quantidade do produto, você pode levar um gratuitamente.Tudo isso só é possível com uma análise correta de uma grande quantidade de dados.

Facilitando a Logística

Com os dados tratados e organizados corretamente, é possível facilitar a relação entre os supermercados e os centros de distribuição logística, que podem entender melhor como está o estoque dos supermercados, economizando dinheiro nas rotas, por não fazer entregas desnecessárias e deixar o estoque do supermercado sempre abastecido para atender a demanda dos clientes. Uma possível aplicação de Python neste caso, na criação de um sistema automatizado, alimentado pelos dados disponíveis dos estoques com os processos logísticos, otimizando o tempo de entrega e garantindo que os produtos certos cheguem ao supermercado no momento certo.

O que Podemos Esperar do Futuro da Gestão de Estoques em Supermercados no Futuro?

O futuro da gestão de estoques, aliado ao big data e Python é promissor. Cada vez mais os estoques das empresas são geridos com ajuda da análise de dados, utilizando linguagens de programação como Python e suas bibliotecas, também não podemos nos esquecer do papel da inteligência artificial terá na gestão dos estoques. Tudo isso para que aconteça uma redução nos custos e os clientes possam comprar os produtos com preços atratitvos. Como o setor de supermercados é extremamente concorrido, tomar decisões sobre gestão de estoques com base em achismos e não em dados pode ser uma grave erro, que pode custar milhões, dessa forma os dados representam não só uma maneira de evitar desperdícios e melhorar o layout e os processos logísticos, e sim, uma estratégia de negócio fundamental para conquistar cada vez mais espaço e aumentar a margem de lucros.

Exemplo Prático Amazon Go

Você já imaginou um supermercado sem filas ou até mesmo sem a necessidade de passar no caixa para pagar suas compras? Acredite se quiser, este supermercado existe e se chama Amazon Go e pertence à empresa Amazon.

Para entrar dentro do supermercado o cliente precisa ter cadastrado suas informações pessoais no aplicativo Amazon Go, após fazer o login e ser identificado, o cliente pode entrar e escolher os produtos que desejar, após fazer a compra e sair da loja, se tudo estiver correto sobre as informações de pagamento, que é feito de forma automática no aplicativo, o cliente pode sair da loja, sem necessidade de passar no caixa, ou ainda ter que enfrentar uma fila enorme, um sonho, não é verdade?

Neste tipo diferente de supermercado é utilizado big data para coletar e analisar grandes volumes de dados dos clientes em tempo real. Os dados presentes são: o comportamento de compra de cada cliente, sua movimentação dentro do supermercado e entre outros dados. Além disso, até mesmo o estoque pode ser otimizado, reduzindo custos e aumentando os lucros.

Outras partes importantes que tornam este tipo de supermercado possível são o uso de machine learning para criar algoritmos personalizados, que acompanham os clientes dentro da loja para reconhecer quais produtos estão sendo comprados, ou não, e criar análises que serão repassadas para os tomadores de decisão fazerem análises em tempo real.

O Supermercado ainda conta com a presença de câmeras inteligentes e sensores que realizam os clientes dentro da loja.

Polêmicas sobre o Amazon Go

Porém, o modelo de pagamentos denominado just walk out" pode estar com os dias contados. Isso porque foi necessário a contratação de mais de 1000 funcionários indianos para fazer a verificação dos produtos para garantir o pleno funcionamento do sistema de compras. Agora o sistema de pagamento deverá funcionar com o que a empresa chama de dash carts, que basicamente são carrinhos de compras que possuem um scanner e uma tela, que busca facilitar o processo de compra e pagamento dos clientes.

Essa mudança está acontecendo, devido ao fato de que os custos para manter o modelo anterior são considerados altos e a Amazon, busca uma solução mais barata para manter o Amazon Go mais competitivo e que ofereça a melhor experiência possível para seus clientes. A Amazon sabe muito bem, que o setor é bastante concorrido e por isso, foi necessário adotar essa mudança, apesar de algumas lojas ainda estar funcionando com o modelo antigo, que ao que tudo indica será descontinuado.

Exemplo no Brasil

No Brasil temos o Zaitt, uma loja que lembra muito o Amazon Go, ela funciona 24 horas por dia de domingo a domingo. Os clientes fazem um cadastro com suas informações pessoais e podem comprar o que for conveniente para eles, sem a necessidade de filas ou passar no caixa. Além disso, os clientes possuem a “companhia” da assistente virtual Alexa, podem comer o alimento dentro da própria loja, em um lugar apropriado para isso e também contam com a presença de wi-fi gratuito. A loja também é monitorada por câmeras de segurança e usa big data para entender melhor os gostos e comportamentos dos seus clientes, buscando oferecer a melhor experiência possível.

Por fim, existe um local específico para pedir ajuda e tirar dúvidas. Segundo o administrado da unidade da cidade de Niterói no Rio de Janeiro, o público geralmente é mais jovem.

Considerações Finais

Após a leitura deste artigo, você entendeu como o Big Data juntamente com Python está ajudando a revolucionar a gestão de estoques em supermercados. Com a combinação da dupla, uma série de benefícios podem acontecer, entre elas podemos citar a redução de custos, aumento dos lucros e da competitividade do mercado, redução de desperdícios e melhor gestão logística. A tendência é que lojas como a Amazon Go e Zaitt se tornem cada vez mais comuns nos próximos anos, podendo mudar a experiência dos clientes quando estão dentro de um supermercado.

Será que poderemos dizer um dia adeus para as filas enormes que encontramos em alguns supermercados? Só o tempo irá dizer, enquanto isso é importante estudar bastante para quem sabe, fazer parte dessa revolução. Não deixe de aprender Python e Big Data para fazer análises cada vez mais precisas com a ajuda das bibliotecas do Python como Pandas e Numpy.

Bons estudos!

Referências

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