Selon le rapport Futur du Travail 2025, réalisé par le Forum Économique Mondial, les employeurs brésiliens prévoient que les fonctions de spécialiste en Transformation Digitale, en IA etApprentissage automatiqueet dansChaîne d'approvisionnementet la Logistique vont croître d'ici 2030.
Cette croissance comble une grande lacune dans le secteur de la logistique et de la gestion des chaînes d'approvisionnement : le manque de compétences techniques pour mettre en œuvre la science des données, qui s'est distinguée comme une compétence essentielle pour le secteur.
Avec l'augmentation de la dépendance aux décisions basées sur des informations précises pour améliorer l'efficacité, il devient essentiel d'investir dans les talents internes, ou embaucher des collaborateurs qui savent appliquer de bonnes pratiques d'intégration, traitement et analyse de données.
Pour faire un panorama, la science des données permet une vue détaillée des informations tout au long de toutes les étapes de la chaîne logistique. Des outils analytiques avancés apportent de nombreux avantages : à partir de l'analyse approfondie des données, les entreprises peuvent prévoir les demandes, gérer les stocks et optimiser les itinéraires, en plus de réduire le gaspillage.
Avec ces analyses, il est également possible d'identifier des motifs, anomalies et tendances cachées, permettant aux entreprises d'anticiper les problèmes et les goulets d'étranglement potentiels. Ces pratiques n'augmentent pas seulement l'efficacité opérationnelle, mais ils garantissent également des réponses rapides et précises aux changements du marché et aux besoins internes.
La recherche opérationnelle, à son tour, utilise des méthodes avancées pour résoudre des problèmes complexes et optimiser l'allocation des ressources. Ses applications couvrent depuis le choix de l'emplacement idéal pour les centres de distribution jusqu'à la définition des itinéraires et des niveaux de stock idéaux. Cette approche permet également de simuler des scénarios et d'évaluer l'impact de différentes décisions avant de les mettre en œuvre, minimiser les risques et maximiser l'efficacité.
Dans un environnement de plus en plus compétitif, maîtriser ces techniques de recherche opérationnelle est un atout stratégique pour les professionnels du secteur. En même temps, la capacité de transformer de grands volumes de données en insights applicables fait de la science des données une compétence essentielle pour la logistique moderne et la gestion des chaînes d'approvisionnement.
Des défis en cours de route
Bien que prometteuses, ces domaines sont encore relativement nouveaux, et l'un des plus grands défis est l'intégration entre les systèmes informatiques anciens et les nouvelles technologies de science des données. De nombreuses entreprises utilisent encore des outils incompatibles avec des solutions modernes, rendant difficile la collecte et l'intégration de données pertinentes.
Un autre défi est la résistance culturelle aux décisions basées sur des données. De nombreux professionnels préfèrent encore faire confiance à l'expérience et à l'intuition, ce que nécessite un changement organisationnel qui part de la direction, promouvoir la valorisation des décisions fondées sur des preuves. De plus, la qualité et l'intégrité des données sont essentielles pour éviter des erreurs d'analyse qui pourraient conduire à des décisions erronées, exige des processus de gouvernance robustes pour garantir des informations précises, complètes et cohérentes.
Malgré ces difficultés, les obstacles peuvent être surmontés avec des investissements dans la technologie, capacité et changement culturel. La science des données et la recherche opérationnelle sont des compétences essentielles pour la logistique moderne, non seulement pour optimiser l'efficacité, mais aussi pour offrir une vision stratégique de l'entreprise. Les entreprises qui exploiteront tout le potentiel de ces disciplines seront mieux positionnées à la pointe de l'innovation et plus prêtes à concurrencer sur le marché
