Quyền lực của dữ liệu!

NGUYỄN VĂN TOÀN - Founder BrandingvsCopywriting• 06/02/2022 11:00

Để tham gia vào việc quản lý chuỗi cung ứng kỹ thuật số, có rất nhiều cấu phần trong hệ sinh thái, với hàng loạt công nghệ mới.

Trong phạm vi bài viết này, chỉ xin “thưa chuyện” quý vị độc giả về sự cần thiết của việc thu thập và phân tích dữ liệu, giúp mọi việc trong chuỗi trở nên thông suốt hơn!

>>Nỗ lực xây dựng thành công cơ sở dữ liệu lớn về người dân, thúc đẩy chuyển đổi số quốc gia

Các trang thương mại điện tử luôn biết cách khai thác để Dữ liệu lớn để mang lại doanh thu cho mình.

Với sự phức tạp ngày càng tăng của chuỗi cung ứng toàn cầu, các quy trình của chuỗi cung ứng ngày càng được định hướng bởi dữ liệu. Nói cách khác, chuỗi cung ứng tạo ra dữ liệu lớn hoặc một lượng thông tin khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Nếu được xử lý và phân tích một cách chính xác, các dữ liệu này có thể “chuyển hóa” vào các quyết sách tức thời hoặc định hướng lâu dài, gia tăng hiệu quả cho doanh nghiệp và tạo nên lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ.

Từ câu chuyện “cái biết quyết định cái thấy”

Theo đó, trong chuỗi này, trí tuệ và công nghệ được “nhúng” trong các đối tượng vật lý, các thiết bị ứng dụng Internet of thing (IoT) có gắn cảm biến... Sự kết hợp trí tuệ đó với dữ liệu bên trong và bên ngoài thông qua tự động hóa sẽ tạo ra kết nối dọc theo chuỗi cung ứng. Nó cho chúng ta kết quả thông tin đã được tính toán và xử lý bất cứ lúc nào và bất cứ nơi đâu để đưa ra các đánh giá, quyết định nhanh chóng. Quá trình này tích hợp tất cả các luồng vật chất, sản phẩm, con người và thông tin trên các kênh khác nhau của chuỗi cung ứng, từ nguyên liệu thô, bán thành phẩm, chế biến, phân phối... đến khách hàng cuối cùng.

Nói cách khác, dữ liệu (được xử lý) sẽ cung cấp cho con người những hiểu biết toàn cảnh, xuyên suốt và cặn kẽ về tất cả các đối tượng tham gia vào chuỗi cung ứng. Từ đó, chúng ta có thể thấy được các vấn đề: những trục trặc phát sinh, nhu cầu đột biến, xu hướng tiêu thụ, tình hình kho bãi...

Tham gia vào quá trình này, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) có thể xuất hiện để giúp các thiết bị có thể “cảm nhận và suy luận”, chẳng hạn như chúng có thể nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán. Ngày nay, nhờ vào sự “thần kỳ” của thuật toán và quá trình đào tạo với dữ liệu mà các dự đoán ngày càng được cải thiện về độ chính xác và trở nên hữu ích hơn.

Đến cách Amazon thấu hiểu khách hàng

Như mọi khi, “ông lớn” của lĩnh vực thương mại điện tử (TMĐT) Amazon lại trở thành ví dụ sinh động cho sự chuyển đổi mạnh mẽ của lĩnh vực này, với cách mà họ khai thác để Dữ liệu lớn (Big Data) làm giàu cho mình.

Thông thường, khi truy cập vào nền tảng TMĐT này, các khách hàng sẽ cảm thấy “ngợp” và tốn thời gian để tìm kiếm. Để giải quyết vấn đề này, Amazon đã ứng dụng dữ liệu thu thập từ khách hàng để phân tích, xây dựng nên một “chân dung 360 độ” về họ, từ độ tuổi, giới tính, thu nhập... cho đến sở thích, nhu cầu phổ biến, ngân sách mua sắm. Từ đó, Amazon sẽ điều chỉnh công cụ đề xuất trên website cho “trúng đích” hơn, tác động hơn đến quyết định của người dùng. Và đã thành chân lý, khi một nhà bán lẻ biết bạn muốn mua gì, họ sẽ có thêm sức nặng để thuyết phục bạn “mở ví”! Một ví dụ mà Amazon đã thành công là gợi ý các sản phẩm gần nhất với nhu cầu thực của người mua, thay vì bạn phải “lặn ngụp” trong danh mục hàng hóa dài dằng dặc.

Công nghệ đề xuất của Amazon hoạt động dựa trên nền tảng lọc cộng tác (collaborative filtering), đưa ra những gợi ý sau khi đã xây dựng một bức tranh về từng khách hàng, tiếp đó cung cấp các sản phẩm đề xuất dựa trên những nhóm người có thông tin hồ sơ tương tự đã mua.

Không chỉ dừng lại ở đó, Amazon cũng như các nhà bán hàng trực tuyến khác có thể thu thập dữ liệu dựa trên thời gian duyệt trang, các lệnh tìm kiếm, địa điểm truy cập hoặc các dữ liệu bên ngoài khác (chẳng hạn như dữ liệu điều tra dân số để thu thập các chi tiết nhân khẩu học).

>>Chuyển đổi số vẫn vướng hàng rào… thể chế

>>Kiot Pro gia nhập cuộc đua “công nghệ tạp hóa”

Tất nhiên, dữ liệu, cũng như câu chuyện của Amazon hoặc các doanh nghiệp TMĐT chỉ là một phần rất nhỏ trong bức tranh chung về quản lý chuỗi cung ứng. Phía sau nó còn là những vấn đề cả về công nghệ lẫn nội tại doanh nghiệp. Chia sẻ về điều này, Osman Bahadir Demirdis - Giám đốc Dự án Chuỗi cung ứng tại FM Logistic – nhận định: “Dữ liệu lớn có thể cải thiện đáng kể hoạt động của chuỗi cung ứng, nhưng nó không phải là một giải pháp kỳ diệu. Nó đòi hỏi các công ty phải chuyển đổi cách họ làm mọi việc, và nó phải được áp dụng như một văn hóa toàn công ty để gia tăng giá trị thực sự”.

Rõ ràng, chiến lược dữ liệu phải là ưu tiên hàng đầu trong số các hạng mục đầu tư phục vụ kinh doanh của doanh nghiệp, nơi mà các mục tiêu, quy tắc, quy trình, hay bất kỳ thành phần quan trọng nào khác nên được xác định rõ ràng ngay từ đầu.