Big Data đã và đang cung cấp cho các mạng lưới nhà cung ứng những dữ liệu chính xác, rõ ràng, sâu sắc và mới nhất, với mục đích chia sẻ thông tin thuận tiện và tiên tiến hơn trong chuỗi cung ứng.
Với các công ty vẫn còn đang ngần ngại trong việc ứng dụng Big Data vào việc vận hành chuỗi cung ứng, 10 yếu tố sau đây hứa hẹn sẽ thuyết phục họ mạnh mẽ:
1.Quy mô, phạm vi và chiều sâu của dữ liệu chuỗi cung ứng đang tăng giúp cung cấp những bộ dữ liệu phong phú để xử lý từng ngữ cảnh khác nhau.
Nói đến sự đa dạng, Thế giới có trên 52 nguồn Big Data khác nhau; còn khối lượng và tốc độ lưu thông dữ liệu dựa trên mức độ được tổ hoàn thiện về cấu trúc của dữ liệu. Nghiên cứu cho thấy phần lớn dữ liệu về chuỗi cung ứng được thu thập bên ngoài doanh nghiệp, nên các nhà kinh doanh với tư duy tiên tiến coi Big Data như một công cụ đắc lực để mở rộng hợp tác.
2.Cho phép hình thành nhiều hơn những mạng lưới phức tạp của nhà cung ứng – những mạng lưới tập trung hơn chia sẻ kiến thức và tìm kiếm sự hợp tác – bởi các giá trị gia tăng chỉ hình thành khi giao dịch hoàn thành
Big Data đang biến đổi cách các mạng lưới các nhà cung cấp hình thành, phát triển và lớn mạnh trong các thị trường mới và thị trường đã đạt đến mức bão hòa. Những giao dịch thành công không phải mục tiêu duy nhất, mà đó còn là việc tạo nên mạng chia sẻ tri thức dựa trên “insights” thu thập được từ những phân tích của Big data.
3.Big Data và phân tích chuyên sâu được vận dụng vào các ứng dụng của chuỗi cung ứng như công cụ tối ưu hóa, dự đoán lượng cầu, kế hoạch tích hợp dự án, hợp tác cung ứng & phân tích nguy cơ ở tốc độ cao.
4.Hơn 60% các nhà điều hành chuỗi cung ứng công nhận các phân tích từ Big Data là một công nghệ mang tính đột phá và quan trọng, tạo một cơ sở cho sự thay đổi lâu dài trong tổ chức.
Phát ngôn viên của lãnh đạo công ty SCM World đã cung cấp một bảng thông tin cho thấy đa số các nhà điều hành lão làng đều chọn Big Data thay vì các công nghệ khác như cung ứng điện tử hoặc mạng Internet.
5.Phân tích địa lý dựa trên nền tảng Big Data để hợp nhất và tối ưu hóa mạng lưới Phân phối.
Sự kết hợp các kênh lớn, nhanh chóng và đa dạng của Big Data với công cụ tiên tiến như Phân tích địa lý cho thấy được tiềm năng của việc đổi mới chuỗi cung ứng. Một kết quả tích cực của việc kết hợp các mạng lưới vận chuyển là giảm thời gian chờ đợi dịch vụ sửa chữa từ công ty – một trong những thử thách “khó nhằn” nhất của các công ty.
6.Big Data mang tới những chuyển biến tích cực trong hiệu suất của các công ty.
Gần 50% các công ty áp dụng Big Data đạt được thành tựu trong việc cung cấp dịch vụ tốt hơn đến khách hàng và nâng cao khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng.
Thống kê cho thấy, Big data ảnh hưởng tới tốc độ phản ứng vấn đề của chuỗi cung ứng các tổ chức (tăng 41%), tăng hiệu quả chuỗi cung ứng từ 10% đến 36%, và hội nhập mạnh mẽ hơn đến 36% trong chuỗi cung ứng.
7.Ứng dụng Phân tích Big Data và những lợi ích khổng lồ.
Big Data giúp cắt giảm phần lớn lượng thời gian chu kỳ của những buổi nói chuyện nhằm đạt được thỏa thuận thông qua việc giữ mối quan hệ thân thiết giữa bên cung và bên cầu. Hơn nữa việc ứng dụng Big Data vào bộ máy vận hành sẽ đẩy nhanh quá trình cung ứng lên 1,3 lần so với việc sử dụng Big Data trên mạng tùy biến không dây.
8.Hiểu biết sâu hơn về các chiến lược, chiến thuật và cơ cấu của chuỗi cung ứng đang ảnh hưởng đến các mục tiêu tài chính.
Dùng Big Data để đào sâu vào từng lớp thông tin của các nhà cung cấp trong một mạng lưới khổng lồ nhằm thiết lập quan hệ tin tưởng và thân thiết lẫn nhau. Ngoài ra, việc hợp nhất ứng dụng Big Data vào hệ thống tài chính hứa hẹn sẽ mang lại một kết quả tích cực cho các công ty.
9.Việc truy xuất nguồn gốc và nhắc nhở mang nặng tính dữ liệu, làm nổi bật lên sự đóng góp tiềm năng của Big Data.
Big Data có khả năng giúp công ty cải thiện hiệu suất tìm kiếm thông tin cũng như giảm thiểu thời gian truy cập và xử lý database của một số sản phầm khi được yêu cầu.
10.Phát triển chất lượng nhà cung ứng từ kiểm kê đến giám sát trong nước và sử dụng Big Data.
IBM đã phát triển một hệ thống cảnh báo chất lượng tuyến đầu (quality early-warning system) giúp dò tìm và làm rõ các khung tiêu chí theo thứ tự ưu tiên. Việc này nhằm mục đích đẩy nhanh tốc độ phân loại những vấn đề về chất lượng hơn so với phương pháp truyền thống như sử dụng SPC.