Gestão de Dados para Inteligência de Mercado

CASE RUMO LOGÍSTICALogística Ferroviária

A Rumo é a maior operadora de ferrovias do Brasil e oferece serviços logísticos de transporte ferroviário, elevação portuária e armazenagem. A Companhia opera 12 terminais de transbordo, seis terminais portuários e administra cerca de 14 mil quilômetros de ferrovias nos estados de Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, São Paulo, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Minas Gerais, Goiás e Tocantins. A base de ativos é formada por mais de mil locomotivas e 28 mil vagões.

A KIE-TEC atendeu a RFP considerando opções variadas de arquitetura para construção da solução. Foi selecionada após criteriosa análise e principalmente pelas plataformas dos fabricantes UiPath e Tableau para garantir escala e estabilidade.

Um dos grandes problemas detectados na área de IM é a busca e a centralização da informação, pois como se trata de uma área estratégica e essencial, as bases que são necessárias para a geração de relatórios e reports, são exploradas, recebidas e colhidas de diversos lugares. Mesmo existindo acesso a pastas especificas da área de IM, a correria do dia a dia e o grande volume de informação obtida diariamente/semanalmente, é comum que a informação se “perca” e é realizado um retrabalho para buscar a informação novamente.

Desafios listados:

  • Grande parte dos dados necessários não estão armazenados em sistemas
    • Com dados não armazenados internamente o acesso as fontes não estão disponíveis por API ou Webservices
  • As informações são obtidas das mais diversas fontes
    • A variedade do tipo de fonte bem desde e-mails, acesso a sites com dados públicos, sites externos com acessos nominais e planilhas. Sendo comum em todos os formatos a falta de estrutura tabular para possibilitar cálculos e outras estatísticas.
  • Não existem alertas para informar a falta ou a desatualização de determinada informação
    • Faltam controles para periodicidade no recebimento das informações, fazendo com que o tempo para buscar atualizações invalide a janela de oportunidade ou detecção de uma questão.

Automatizar a captura dos dados, estruturando as fontes para publicação de forma centralizada e conexão em plataforma de BI para facilitar o cruzamento das informações e as análises através de dashboards:

  • Automação da captura das diversas fontes de dados:

    Utilização da plataforma de RPA da UiPath desenvolvemos através do UiPath Studio as automações para monitoramento das caixas postais para ler as fontes de dados recebidas por e-mail, seja PDF, Planilha ou informações no corpo do e-mail. Para leitura de dados cujo a origem são sites externos, configurados os processos no UiPath Orchestrator para agendamento e notificação de eventuais erros.

  • Estruturação de dados brutos:

    Utilizando o conceito de Data Lake, utilizamos a stack da Amazon: Glue, S3 e Athena, para conversão dos dados brutos estruturando e modelando as tabelas necessárias para consumo seja, para análises exploratórias ou preditivas.

  • Analise, Controle e Visualização dos dados:

    Com a plataforma Tableau oferecemos desenvolvimento de alguns indicadores para monitoramento que estavam conectados ao Data Lake. Realizamos o treinamento para toda a equipe ter condições de prosseguir com o desenvolvimento de novas análises. Também foi utilizada a construção de dashboards em Tableau para conexão a base de dados do UiPath Orchestrator para monitoramento dos logs e verificação da operação.

Com o objetivo de resolver os desafios propostos e apresentados durante a coleta de requisitos de negócio, ao final do projeto planejado foram comprovados os seguintes resultados:

  • Redução do esforço para atualização dos dados:

    Analistas da área que utilizavam diariamente várias horas para busca, leitura, tratamento, organização e carga dos dados, tiveram a disponibilidade destas horas para efetuar as análises necessárias sobre os dados já carregados e estruturados em Data Lake.

  • Centralização e velocidade para análise:

    Com os dados centralizados em uma única fonte foi possível que a área pudesse expandir o cruzamento de informações conquistando uma gestão estratégica mais efetiva.

  • Acelerar e distribuir a criação de dashboards:

    Os treinamentos realizados ofereceram a empresa independência e recursos mais aprimorados para análises exploratórias e explicativas sobre o maior volume de dados disponíveis.

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