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Publicação
IMPLEMENATION OF A BUSINESS INTELIGENCE & ANALYTICS REPORTING SOLUTION FOR THE EXPORT AND IMPORT SECTOR A CASE STUDY ON THE FREIGHT FORWARDING INDUSTRY
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.17 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Every action an enterprise makes generates data. The real challenge lies in harnessing
this data's potential to create value for customers, and stakeholders, and to gain a
competitive edge in a fierce market. The exporting and importing industry bear the weight of
this challenge firsthand. In an arena where meticulous attention to detail and pricing is
paramount, organizations must navigate a path to excellence in customer service.
This master thesis delves into the freight forwarding industry, showcasing a project
developed on Rangel. The focal point is data analytics and business intelligence. This study
compiles advanced data visualization techniques, enhancing report readability and
interaction, and enabling the extraction of invaluable insights. A comprehensive comparison
of various business intelligence tools, evaluating their data visualization capabilities,
scalability, user-friendliness, pricing, and key features, reveals several noteworthy options.
Among these, Power BI emerges as the most fitting choice for organizations commencing
their journey into a business intelligence-oriented culture. Adopting a user-centered design
approach empowers the creation of reports finely attuned to the sector's unique needs.
In the culmination of this research, a Long-Short-Term Memory (LSTM) machine-
learning model was built, capable of predicting freight prices with real data inputs. This
model stands as a testament to the convergence of data science and logistics, offering a
powerful tool for price prediction and resource optimization.
Ultimately, this work compiles rigorous research and a compelling project, forming a
comprehensive blueprint for the implementation of a business intelligence solution that will
elevate customer service standards within the freight forwarding industry.
As organizações que se querem diferenciar encaram os dados como um subproduto ubíquo das atividades que executam no dia a dia. O verdadeiro desafio reside em aproveitar o potencial dos dados e informação para criar valor a clientes e stakeholders e obter uma vantagem competitiva num mercado competitivo e saturado. A indústria da importação e exportação encara este desafio de forma direta. Num campo onde a atenção meticulosa aos detalhes e aos preços é fundamental, as organizações precisam de traçar uma visão rumo à excelência no atendimento ao cliente. Esta dissertação de mestrado, realizada na Rangel Logistics Solutions, explora a indústria do comércio internacional e dos transitários, revelando tendências esclarecedoras e relevantes da indústria. O trabalho desenvolvido foca-se na análise de dados e na implementação de uma solução de business intelligence. Este estudo reúne técnicas avançadas de visualização de dados, aprimorando a legibilidade de relatórios, incentivando a interação e permitindo a extração de insights. A presente dissertação contém uma análise comparativa de várias ferramentas de business intelligence, que avalia capacidades de visualização de dados, escalabilidade, facilidade de uso, preço e recursos-chave, revelando diversas opções notáveis. O Power BI destaca-se como a escolha mais adequada para organizações que se encontram a dar os primeiros passos em direção a uma cultura orientada para a business intelligence. A adoção de uma metodologia centrada no utilizador permitiu o desenvolvimento de relatórios especialmente ajustados às necessidades únicas do setor. Por último, com a visão de acrescentar valor e se diferenciar, foi implementado na organização um modelo machine learning conhecido por Long Short term memory (LSTM), capaz de prever preços de frete dos clientes. Este modelo destaca-se como um testemunho da convergência entre ciência de dados e logística, oferecendo uma ferramenta poderosa para previsão de preços e otimização de recursos. Em última análise, o presente trabalho combina pesquisa académica rigorosa e um projeto convincente, formando um plano abrangente para a implementação de soluções debusiness intelligence que elevarão o serviço ao cliente dentro da indústria de comércio internacional e transitários.
As organizações que se querem diferenciar encaram os dados como um subproduto ubíquo das atividades que executam no dia a dia. O verdadeiro desafio reside em aproveitar o potencial dos dados e informação para criar valor a clientes e stakeholders e obter uma vantagem competitiva num mercado competitivo e saturado. A indústria da importação e exportação encara este desafio de forma direta. Num campo onde a atenção meticulosa aos detalhes e aos preços é fundamental, as organizações precisam de traçar uma visão rumo à excelência no atendimento ao cliente. Esta dissertação de mestrado, realizada na Rangel Logistics Solutions, explora a indústria do comércio internacional e dos transitários, revelando tendências esclarecedoras e relevantes da indústria. O trabalho desenvolvido foca-se na análise de dados e na implementação de uma solução de business intelligence. Este estudo reúne técnicas avançadas de visualização de dados, aprimorando a legibilidade de relatórios, incentivando a interação e permitindo a extração de insights. A presente dissertação contém uma análise comparativa de várias ferramentas de business intelligence, que avalia capacidades de visualização de dados, escalabilidade, facilidade de uso, preço e recursos-chave, revelando diversas opções notáveis. O Power BI destaca-se como a escolha mais adequada para organizações que se encontram a dar os primeiros passos em direção a uma cultura orientada para a business intelligence. A adoção de uma metodologia centrada no utilizador permitiu o desenvolvimento de relatórios especialmente ajustados às necessidades únicas do setor. Por último, com a visão de acrescentar valor e se diferenciar, foi implementado na organização um modelo machine learning conhecido por Long Short term memory (LSTM), capaz de prever preços de frete dos clientes. Este modelo destaca-se como um testemunho da convergência entre ciência de dados e logística, oferecendo uma ferramenta poderosa para previsão de preços e otimização de recursos. Em última análise, o presente trabalho combina pesquisa académica rigorosa e um projeto convincente, formando um plano abrangente para a implementação de soluções debusiness intelligence que elevarão o serviço ao cliente dentro da indústria de comércio internacional e transitários.
Descrição
Palavras-chave
Business Intelligence data visualization data analytics freight forwarding machine learning