Transformando Dados em Decisões: A Revolução do Laboratório de Dados da Nestlé Brasil
Um Novo Horizonte com o Laboratório de Dados
Em 2024, a Nestlé Brasil lançou o Laboratório de Dados, um projeto inovador que visa transformar dados brutos em insights valiosos. Através da plataforma Data Fast Track (DFT), a empresa conseguiu gerar R$ 70 milhões em ganhos, focando na eficiência, produtividade e resolução de problemas. A DFT utiliza recursos de análise de dados e Inteligência Artificial para converter desafios de negócios em oportunidades concretas de sucesso.
Mudança na Cultura da Empresa
Brunno Ragonha, diretor de Data Science & Analytics da Nestlé Brasil, destaca que a expansão da DFT para diversas áreas resultou em uma mudança significativa na percepção sobre a importância dos dados. “Antes, o DataLab não era levado a sério como um parceiro na solução de problemas; hoje, isso mudou radicalmente, e o envolvimento cresceu de forma exponencial.”
Metodologia Agile em Ação
As equipes multidisciplinares operam em ciclos de 8 semanas, reunindo profissionais como gerentes de produto, engenheiros e cientistas de dados. Essa colaboração ágil permite o teste e a validação de ideias de forma rápida, seguindo o princípio de “Fail Fast, Learn Fast”. Isso significa que a Nestlé pode se adaptar rapidamente às mudanças do mercado e às demandas dos consumidores.
Estrutura Clara para Inovação
O programa DFT adota um processo bem estruturado:
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Identificação de Oportunidades: As oportunidades são coletadas por meio de uma plataforma central que garante organização e transparência.
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Avaliação Colaborativa: As áreas envolvidas discutem a melhor abordagem, optando entre uma Prova de Conceito (PoC) ou um Produto Mínimo Viável (MVP).
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Priorização Estratégica: As iniciativas são avaliadas com base em seu impacto, viabilidade e alinhamento com os objetivos da empresa.
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Desenvolvimento e Validação: Após a aprovação, as equipes se dedicam a compreender profundamente os problemas e a desenvolver soluções inovadoras, entregando resultados constantes e validades contínuas.
Resultados Concretos: Casos de Sucesso
No primeiro ano de operações, o DFT lançou sete provas de conceito, das quais três se transformaram em cases de negócios com investimentos planejados. Um desses projetos está em caminho para se tornar um pilar estratégico na Logística Física da empresa.
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Economia de Recursos: O caso de Supply Compras revelou uma economia potencial de até R$ 1 milhão ao otimizar a compra de caixas de papelão e embalagens flexíveis.
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Otimização de Fretes: No projeto de Supply Logística Física, a ciência de dados foi aplicada para refinar a estratégia de contratação de fretes spot, demonstrando tanto o potencial do DFT quanto a análise da criação de uma estrutura dedicada a essa área.
Mais do que Números: Transformação Cultural
Esses resultados vão muito além da economia financeira; o programa está promovendo uma verdadeira mudança cultural dentro da Nestlé. A iniciativa evidencia como a ciência de dados e a IA podem não apenas apoiar decisões estratégicas, mas também incentivar a colaboração. Mais do que isso, empodera os funcionários a experimentar, inovar e buscar soluções criativas para os desafios do dia a dia.
O Olhar para o Futuro
Com o avanço da DFT, a Nestlé está moldando um novo paradigma em que decisões são tomadas com base em dados, de forma ágil e colaborativa. Essa transformação não apenas melhora a operação interna, mas também prepara a empresa para enfrentar os desafios futuros do mercado, melhorando a experiência do consumidor e a competitividade no setor.
Ao final, a jornada da Nestlé com o Laboratório de Dados mostra que a utilização estratégica de dados pode não somente gerar ganhos financeiros, mas também transformar a cultura organizacional, criando um ambiente mais colaborativo e inovador. Que outras empresas sigam esse exemplo e explorem o vasto potencial que os dados têm a oferecer.
Se você está curioso sobre como esses métodos podem ser aplicados em outros contextos ou empresas, ou se já teve experiências com inovações semelhantes, compartilhe suas opiniões! A conversa sobre a importância da ciência de dados e inovação está apenas começando.
