Olá, rede!
Para quem não me conhece, minha trajetória começou entre fogões e comandas. Com mais de 7 anos de experiência na Gastronomia e Gestão de A&B, vivi na pele o desafio que é equilibrar a qualidade do prato com a saúde financeira de uma operação. Hoje, cursando o 4º semestre de Ciência de Dados, percebo que as respostas para as maiores dores do setor não estão apenas na receita, mas nos dados.
Neste primeiro artigo, quero compartilhar como a análise de dados pode transformar o principal indicador de um restaurante: o CMV (Custo de Mercadoria Vendida).
O "Ingrediente Secreto" que falta na Gestão
No setor de Food Service, a margem de lucro é frequentemente apertada. Um erro no pedido de insumos perecíveis ou uma falha na previsão de demanda de um final de semana pode significar prejuízo direto.
Tradicionalmente, muitas decisões são tomadas com base no "feeling" do gestor. Mas, e se pudéssemos usar Python e SQL para tornar essa gestão preditiva em vez de reativa?
1. Otimização de Estoque e Supply Chain
Utilizando bibliotecas como Pandas e NumPy, conseguimos realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) profunda no histórico de inventário.
- Onde a Ciência de Dados entra: Identificação de sazonalidade e análise de giro de estoque.
- Aplicação Profissional: Em vez de compras fixas semanais, algoritmos podem sugerir compras dinâmicas baseadas na velocidade de saída real de cada SKU, reduzindo o capital imobilizado.
2. Engenharia de Cardápio (Menu Engineering) com Dados
Nem todo prato que vende bem é lucrativo. Cruzando dados de vendas com a ficha técnica (CMV individual), podemos aplicar modelos de clusterização para classificar os itens em:
- Estrelas: Alta popularidade e alta rentabilidade.
- Cavalos de Carga: Alta popularidade, mas baixa rentabilidade.
- Quebra-cabeças: Baixa popularidade, mas alta rentabilidade.
Com essa visão, o marketing de dados pode atuar de forma cirúrgica para promover o que realmente traz margem.
3. Previsão de Demanda (Forecasting)
Imagine prever o fluxo de clientes com base em feriados, eventos locais e até dados meteorológicos. Modelos de Machine Learning de séries temporais permitem que a cozinha se prepare para o pico de demanda sem gerar excedentes de produção, otimizando a escala de funcionários e o pré-preparo.
Conclusão: A Nova Era da Gastronomia
A transição da operação direta para a análise estratégica de dados me mostrou que a tecnologia não vem para substituir o toque humano na cozinha, mas para garantir que o negócio seja sustentável o suficiente para que esse toque continue existindo.
Se você trabalha com tecnologia ou no setor de alimentos, adoraria trocar ideias nos comentários sobre como os dados estão mudando a sua realidade!
Larissa Jesus Lima Graduanda em Ciência de Dados | Especialista em Gastronomia e A&B | LinkedIn
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