Decision-making in cargo transportation
the impact of data analysis on risk management
DOI:
https://doi.org/10.21680/2675-8512.2026v9n1ID42685Keywords:
data analysis, risk management, decision-making, cargo transportationAbstract
In the information age, data plays a strategic role in organizations by enabling faster and more informed decision-making.In the road freight transport sector, the use of operational data obtained from tracking systems is essential for identifying risks and planning preventive actions. This study aims to analyze how data analysis can contribute to risk management and support decision-making in cargo transportation. The research was conducted through a case study at Total Conecta de Logística, a company operating in several regions of Brazil. The data were extracted from the company’s monitoring systems and analyzed using Power BI, along with the application of quality management tools such as the Pareto Chart, 5Whys, and 5W2H. The adopted methodology is applied in nature, with both quantitative and qualitative approaches anda descriptive focus. The results showed that over 76% of the incidents were related to driver behavior, highlighting the need to review training and control processes. Data analysis made it possible to identify recurring failures, map riskareas, and propose corrective actions that led to more effective decisions. The study demonstrates that BusinessIntelligence tools can transform large volumes of data into useful information, bringing improvements to operational safety, company performance, and risk management. The research also offers relevant contributions to the academic field.
Downloads
References
ADRIANO, P. R. F.; COSTA, A. A. Gestão de riscos no transporte de cargas: análise de práticas e métodos. Revista de Logística e Transporte, v. 15, n. 2, p. 67–85, 2021.
ALMEIDA, M. R. de; MENESES, Í. G.; MONTEIRO, C. G.; LEÃO, E. M. da S. Análise e gerenciamento de risco. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2017.
ALMEIDA, M. E. S.; ARAUJO, J. da S. Gerenciamento inteligente de riscos no transporte rodoviário de cargas. In: CONGRESSO DE LOGÍSTICA DAS FACULDADES DE TECNOLOGIA DO CENTRO ESTADUAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA PAULA SOUZA, 13., 2022, Mauá, SP. Anais [...] Mauá, SP: FATECLOG, 2022.
AMORIM, D. C. et al. Gerenciamento de risco no transporte rodoviário: um estudo de caso sobre uma transportadora de Barueri/SP. In: Logística: contribuições para melhorias na produção e nos resultados. Campina Grande: Editora Científica Digital, 2021. p. 127–142.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR ISO 31000:2018: gestão de riscos – diretrizes. Rio de Janeiro: ABNT, 2018.
CNT – CONFEDERAÇÃO NACIONAL DO TRANSPORTE. Perfil empresarial 2021: transporte rodoviário de cargas. Brasília, DF: CNT, 2021.
COVA, C.; MOTTA, R. Logística empresarial. Rio de Janeiro: Fundação Cecierj, 2009.
CYGANCZUK, M. de S; PINTO, J. S. de P.; BASTOS, J. T. Aplicação da mineração de dados na análise de sinistros de trânsito envolvendo colisões no transporte rodoviário de cargas no Paraná. Revista Contemporânea, v. 3, n. 11, p. 20915–20936, 2023. DOI: http://dx.doi.org/10.56083/rcv3n11-055.
DINIZ, M. I. L. et al. Utilização de ferramentas para o gerenciamento de risco no transporte rodoviário de carga. In: CONAPESC, 5., 2020, Campina Grande, PB. Anais [...] Campina Grande: Realize Editora, 2020.
FIGUEIRA, A. A. F.; NOHARA, E. L. Vantagem do gerenciamento de risco no transporte rodoviário. In: SIMPÓSIO DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO E TECNOLOGIA, 2016, Resende, RJ. Anais [...] Resende, RJ: AEDB, 2016.
HELLE, B.; ALSTAD, K. K. Data analytics in risk assessment: a qualitative study on the use of data analytics in risk assessment within auditing. Agder: University of Agder, 2023.
LAMBRECHTS, A. J. et al. GTAG 16 – Tecnologias de análise de dados. Tradução do Instituto dos Auditores Internos do Brasil. Altamonte Springs, FL: The Institute of Internal Auditors, 2011.
LI, L.; LIN, J.; OUYANG, Y.; LUO, X. Evaluating the impact of big data analytics usage on the decision-making quality of organizations. Technological Forecasting and Social Change, v. 175, p. 121355, 2022.
LIMA, J. G. D. de. Desenvolvendo narrativas visuais: uma metodologia para criar dashboards de business intelligence através de storytelling de dados. 2023. 83 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade do Vale do Taquari – Univates, Lajeado, RS, 2023.
LIMA, J. J. de M.; REDAELLI, E. J. Modelo analítico de gestão para empresas data-driven. Revista Foco, v. 16, n. 10, p. 1–29, 2023.
LISBOA, R. R.; DIAS, S. J. Mitigação de riscos no transporte rodoviário de cargas no Brasil. 2024. 29 f. Tese (Doutorado em Administração) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2024.
RACHMAN, L.; SCOPEL, R. Validação de modelos: principais pontos a serem considerados. 2018. Disponível em: https://www.pwc.com.br/gestao-riscos. Acesso em: 17 maio 2025.
RAUTENBERG, S.; CARMO, P. R. V. do. Big data e ciência de dados. Brazilian Journal of Information Science: Research Trends, v. 13, n. 1, p. 56–67, 2019.
ROSA, D. G. O uso da ciência e da análise de dados nos processos de tomada de decisão. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnólogo em Gestão da Tecnologia da Informação) – Faculdade de Tecnologia de Jundiaí “Deputado Ary Fossen”, Jundiaí, 2022.
RUPPENTHAL, J. E. Gerenciamento de riscos. Santa Maria, RS: Rede E-Tec Brasil, 2013.
SANTOS, M. Y. dos; ZAMBALE, A. L. Uso de big data e analytics para tomada de decisão: contribuição para a gestão organizacional. Revista de Administração da UFSM, v. 14, n. 1, p. 105–122, 2021.
SCHINAIDER, M. A. A.; LEE, V. N. T.; SERVARE JUNIOR, M. W. J. Business intelligence como suporte à tomada de decisão: o estado da arte por meio do ProKnow-C. Brazilian Journal of Production Engineering, p. 79–98, 2022.
WAMBA-TAGUIMDJÉ, S.-L. et al. Influence of artificial intelligence (AI) on firm performance: the business value of AI-based transformation projects. Business Process Management Journal, v. 26, n. 7, p. 1893–1924, 2020.
CRESWELL, J. W.; CRESWELL, J. D. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 5. ed. Thousand Oaks: Sage, 2021.
GIL, A. C. Métodos e técnicas de pesquisa social. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2019.
MARCONI, M. de A.; LAKATOS, E. M. Fundamentos de metodologia científica. 9. ed. São Paulo: Atlas, 2021.
PRODANOV, C. C.; FREITAS, E. C. de. Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico. 2. ed. Novo Hamburgo: Feevale, 2013.
YIN, R. K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2015.
