Alimentando o Brasil e entregando um futuro melhor

O gargalo da análise de dados impede otimizações oportunas para rotas de entrega

O iFood não é apenas mais um serviço de entrega de comida. A empresa se esforça para tornar o mundo um lugar melhor por meio de parcerias com restaurantes locais para o sucesso mútuo, compensando e tratando seus entregadores de maneira justa e minimizando o consumo de plástico em suas operações. Para trabalhar rumo a essas metas ambiciosas, o iFood inova constantemente – o que significa que seus funcionários precisam de acesso fácil aos dados de negócios.

"Estamos empenhados em construir uma organização orientada por dados”, disse Marcia Freitas, Group Product Manager no iFood. “Queremos que todos os nossos usuários de negócios possam executar seus próprios relatórios e gerar suas próprias percepções para contribuir com o sucesso de nossos negócios. Isso significa colocar todos os nossos dados em um só lugar e fornecer a eles ferramentas que facilitem a análise."

O iFood foi além ao criar simulações e executar cenários que ajudam seus tomadores de decisão a validar suas hipóteses de negócios. Por exemplo, a equipe de otimização de frota da empresa move as alavancas constantemente para equilibrar o custo de entrega com a qualidade do serviço. E a empresa frequentemente testará as políticas de serviço em uma região geográfica antes de aplicá-las em outras regiões. Mas até recentemente, visualizar o futuro significava pedir ajuda à equipe de dados e esperar talvez semanas para poder executar um cenário.

"Havia muitos pedidos de projetos de análise de dados e tínhamos apenas uma pequena equipe de dados disponível para ajudar”, lembra Leandro Braga, cientista sênior de dados da equipe do iFood. “Assim, todos estavam acostumados a enviar um ticket e esperar a vez, o que poderia levar semanas. Isso significava que qualquer plano de negócios demorava mais para ser implementado porque tínhamos que esperar pela validação antes de podermos agir."

Simulador possibilita decisões mais inteligentes ao testar hipóteses em minutos

Buscando eliminar gargalos em seus processos analíticos e acelerar a tomada de decisões, o iFood decidiu lançar um simulador que aceleraria drasticamente o processo de execução de cenários de negócios. A iFood escolheu a plataforma Databricks Lakehouse, e Tableau como a principal tecnologia desta plataforma.

Quando o iFood lançou o Databricks e o Tableau pela primeira vez, relativamente poucos funcionários tinham acesso aos novos sistemas para criar tabelas de dados. Depois de alguns meses, a empresa abriu o acesso ao data lake e permitiu que muito mais usuários corporativos criassem seus próprios pipelines de dados. O iFood então executou um grande programa de treinamento em Databricks e Tableau. Hoje, mais de 2.000 funcionários usam as soluções para gerar seus próprios dados.

"O simulador que lançamos com Databricks e Tableau é um avanço para nossa equipe de logística”, disse Freitas. “Podemos testar muitas hipóteses ao mesmo tempo para obter respostas mais rápidas. Agora temos todas as ferramentas necessárias para executar simulações e obter resultados imediatos."

A equipe de otimização de frotas do iFood trabalha para atribuir os entregadores certos aos pedidos e clientes certos. Eles costumavam testar hipóteses projetando experimentos, selecionando regiões para implementação, deixando os experimentos rodarem por várias semanas e então coletando dados diretamente do servidor de produção. Finalmente, a empresa identificaria e implementaria uma solução. Hoje, o simulador permite equilibrar entregadores, pedidos e rotas para encontrar soluções que satisfaçam os clientes, otimizando os custos de entrega e minimizando as emissões.

"O simulador nos permite executar simulações altamente específicas em minutos”, disse Braga. “Ao acessar nosso data lake Databricks, podemos obter dados reais nos cenários exatos que queremos testar sem afetar nosso servidor de produção. Por exemplo, podemos usar uma semana de dados reais de todas as nossas entregas em São Paulo para simular como esses números mudariam com alguns ajustes em nossas rotas de entrega."

A equipe de logística do iFood publica todos os seus dados no Databricks para que outras equipes possam analisá-los até o nível de um pedido individual ou simulação de entregador. Como a empresa construiu uma interface simples para o programa de simulação, as partes interessadas em diferentes unidades de negócios podem analisar e publicar dados sem precisar de habilidades técnicas sofisticadas.

"Aqui na Logística, usamos Databricks para quase tudo”, confirmou Freitas. “Minha equipe de produto mantém notebooks para ajudar as pessoas a auditar os dados que nossos serviços publicaram. Por exemplo, temos uma estrutura de frete que determina como pagamos nossos entregadores. Toda a atualização de dados para essa função acontece no Databricks."

Enquanto isso, o iFood usa o Tableau para enviar relatórios diários às partes interessadas automaticamente por meio do Slack ou e-mail. Ao eliminar as barreiras aos dados, o iFood mantém o foco de todos em alcançar os objetivos. A empresa tem cerca de 1.000 usuários diretos do Tableau e muitos outros que recebem relatórios.

"Temos metas para toda a empresa que definimos para períodos específicos e criamos painéis para que todos possam acompanhar o progresso”, explica Freitas. “Graças ao Tableau, todas as nossas decisões no iFood agora são baseadas em dados. Uma das primeiras coisas que ensinamos aos novos membros da equipe é como executar consultas e usar notebooks no Databricks e como criar visualizações e painéis no Tableau."

Milhares de simulações mensais mostram o caminho para um serviço excepcional

O iFood agora usa seu simulador para executar pelo menos 3.000 simulações por mês, com um recorde histórico de 10.000. Os tomadores de decisão da empresa geralmente formulam centenas de hipóteses sobre como lidar com um determinado desafio de negócio antes de reduzir a lista para cerca de 10 - uma para cada uma das regiões geográficas da empresa. O iFood ajusta continuamente os parâmetros do simulador para cada região para gerar os resultados mais realistas.

"As simulações que executamos no Databricks estão nos permitindo encontrar o equilíbrio ideal entre melhorar nossos níveis de serviço e controlar nosso custo de entrega”, disse Freitas. “Mas não se trata apenas de encontrar a resposta – trata-se de encontrá-la rapidamente, porque quanto mais tempo passamos testando, mais temos que esperar para colocar a solução em prática. Com a Databricks, se criarmos uma hipótese que poderia nos economizar até mesmo uma pequena quantia em muitos milhões de pedidos, podemos testar essa alteração e colocá-la em prática rapidamente para maximizar nossas economias. No passado, levaríamos pelo menos um mês apenas para testar uma hipótese."

O iFood continua usando o simulador para encontrar novas formas de otimizar seus negócios. "Lancei todos os tipos de projetos em Databricks e Tableau", comentou Braga. "No ano passado, decidimos reduzir os atrasos de entrega em mais de cinco minutos. Determinamos que nos custaria um pouco mais atingir essa meta, mas tínhamos todos os insights de que precisávamos para atingir o equilíbrio certo. No momento, estamos procurando maneiras de aumentar o salário por hora de nossos motoristas para mantê-los felizes. Com todos os nossos dados em um só lugar na Databricks, finalmente temos a perspectiva de que precisamos para tomar as decisões certas."

À medida que o iFood continua crescendo, a empresa planeja expandir e refinar o uso do simulador. "Estamos crescendo a cada ano e, à medida que expandimos, nossos riscos também aumentam", concluiu Freitas. "Cada mudança que fizermos em nossos processos terá ramificações para muitos milhões de pedidos em termos de custo, satisfação do cliente e satisfação do entregador. Continuaremos inovando na Databricks e no Tableau para encontrar as soluções que nos permitem continuar liderando nosso mercado."