Como Data Science & Python podem impulsionar a eficiência do Ifood?

Olá comunidade da DIO!

O Ifood e a DIO em parceria, estão nos presenteando com um aprendizado especial em Data Science & Python . Mas Você já parou para pensar o por quê de Ciência de Dados utilizando a linguagem Python? E qual o possível interesse do Ifood em nos capacitar? Neste artigo, vou tentar explorar como a Ciência de Dados e o uso de algoritmos em Python podem ser aplicados para possivelmente otimizar alguns processos da empresa.

Neste artigo você vai ver:

1. Introdução ao Cenário atual
2. Aplicação da ciência de dados e Python
3. Possíveis Implementações com Python
4. Casos de sucesso e referências
5. Conclusão
6. Referências Bibliográficas

Introdução ao Cenário Atual:

No atual cenário de delivery de alimentos, a eficiência das entregas desempenha um papel crucial no sucesso das empresas. O Ifood, como um dos principais players do mercado, enfrenta uma série de desafios logísticos para garantir que os pedidos sejam entregues com rapidez e precisão. E Também enfrenta uma necessidade de análise crescente sobre padrões de consumo e demanda. Mas assim como outras empresas do ramo, vê na inovação tecnológica a possibilidade de superar esses desafios.

Aplicação da Ciência de Dados com Python:

A Ciência de Dados surge como uma solução poderosa para enfrentar justamente esses desafios. Ao coletar e analisar dados relevantes, como informações sobre localização, tráfego, histórico de entregas e preferências dos clientes, o Ifood poderia tomar decisões baseadas em evidências para melhorar a eficiência de suas operações de entrega.

Para justamente poder manipular esses dados com facilidade, a linguagem Python sai na frente , pois é perfeita para a Ciência de Dados. Com uma ampla gama de bibliotecas e algoritmos que podem ser aplicados, ao mesmo tempo com flexibilidade e de código aberto, é em comparação as outras linguagens a mais vantajosa no segmento. Com Comunidade ativa e crescente, e códigos que são muito fáceis de aprender mesmo para um analista de dados iniciante. Em resumo, proporciona a exploração de dados de forma mais simples que outras linguagens.[0]

Possíveis implementações com Python:

Abaixo listei algumas implementações que  seguindo essa tendência, podem ser utilizadas no Ifood , caso a mesma já não as têm:

• Algoritmos preditivos em Python, como os de MACHINE LEARNING, algoritmos de, podem determinar uma roteirização eficiente, gerenciando a frota para os entregadores. O uso de bibliotecas populares, como SCIKIT-LEARN e TENSORFLOW, permite a aplicação de regressão linear e redes neurais, para prever as melhores rotas com base em variáveis como distância, histórico de tráfego e tempo de entrega [1][2][3].

• Técnicas de MACHINE LEARNING em Python podem ser utilizadas na previsão de demanda. Por exemplo, algoritmos de séries temporais, como o ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), podem ser implementados com bibliotecas como STATSMODELS para prever a demanda futura com base em padrões históricos de pedidos e outros fatores relevantes, como dia da semana, eventos sazonais e horários de pico [1][4][5].

• O fornecimento estruturado de dados de padrões de consumo pode ajudar na tomada de decisões que elevem a satisfação dos clientes, incentivando a fidelidade e a recomendação do serviço. Através de Python, Com o uso de bibliotecas de processamento de dados, como PANDAS, é possível coletar e analisar informações detalhadas sobre as preferências dos clientes, como tipos de culinária preferidos, histórico de pedidos e avaliações. Esses dados estruturados podem ser usados para segmentar o público-alvo, personalizar recomendações de restaurantes e pratos, e talvez melhorar a experiência do usuário no aplicativo [6][7].

Casos de sucesso e referências:

Várias empresas ao redor do mundo já estão utilizando a Ciência de Dados em Python para otimizar suas operações, abaixo vamos falar de alguns casos:

• Dentre as empresas ao redor do mundo que já estão usam a Ciência de Dados para otimizar suas operações de entrega. A Domino's Pizza, por exemplo, já utiliza algoritmos avançados para otimizar a rota de seus entregadores, o que resulta num tempo de entrega significativamente menor [8].

• A otimização das rotas e a alocação eficiente de recursos podem resultar em uma redução de custos operacionais significativa, contribuindo para a rentabilidade da empresa, como mostra o artigo da figura abaixo, que fornece uma revisão abrangente das aplicações de otimização e aprendizado de máquina na logística, inovando por meio de um ALGORITMO HEURISTICO, mostrando que ainda há muito espaço pra desenvolver [9].

• .Netflix: a linguagem de programação Python está por trás de todos os filmes que você assiste, mas a manipulação de dados de preferência é a cereja do bolo. Quem nunca se pegou assistindo uma sugestão dada pela plataforma? [10]

Conclusão:

A Data Science está desempenhando um papel cada vez mais importante na otimização de processos de grande empresas. O Ifood como vanguarda no cenário atual, precisa manter-se atualizada nas tecnologias de informação e vê a necessidade mesmo de forma indireta investir na formação de novos colaboradores. Acredito que essa participação na Ifood DevWeek nos proporciona a chance de fazer parte desse processo. Escrever este artigo permitiu-me pesquisar sobre o assunto e descobrir o potencial quase ilimitado da Ciência de Dados em Python, além de compartilhá-lo com essa comunidade.

E o que vocês acham? Também compartilham da mina visão? Deixa aqui sua crítica ou comentário!

Nos vemos quem sabe no próximo artigo 💻?!

Referências Bibliográficas:

[0] Python para Data Science: a linguagem mais utilizada na área: https://coodesh.com/blog/carreiras/python-para-data-science-a-linguagem-mais-utilizada-na-area/#:~:text=Um%20dos%20principais%20motivos%20%C3%A9,projetos%20que%20envolvem%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial.

[1] Machine-Learning: https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-machine-learning/

[2] Scikit-learn: https://scikit-learn.org/

[3] TensorFlow: https://www.tensorflow.org/

[4] Previsão de demanda com ARIMA em Python: https://machinelearningmastery.com/arima-for-time-series-forecasting-with-python/

[5] Statsmodels: https://www.statsmodels.org/

[6] Pandas: https://pandas.pydata.org/

[7] Build a Recommendation Engine With Collaborative Filtering: https://realpython.com/build-recommendation-engine-collaborative-filtering/

 [8] - "A pizza de algoritmos da Domino's" - Disponível em: https://www.istoedinheiro.com.br/a-pizza-de-algoritmos-da-dominos/

[9] - "A machine learning optimization approach for last-mile delivery and third-party logistics" (Algoritimo Heurístico)- Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305054823001260

[10] Netflix: Python programming language is behind every film you stream: https://www.zdnet.com/article/netflix-python-programming-language-is-behind-every-film-you-stream/