TỔNG QUAN VỀ BIG DATA VÀ VAI TRÒ CỦA BIG DATA TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

Big Data gần đây trở nên được chú ý nhiều như là một giải pháp cuối cùng cho mọi khó khăn trong chuỗi cung ứng, nhưng việc dùng dữ liệu để giải quyết các vấn đề được chứng minh rằng thách thức nhiều hơn việc thu thập các dữ liệu đó.

Nói cách khác, việc ứng dụng Big Data là một quá trình dài, bao gồm nhiều công đoạn: một luồng dữ liệu mới khổng lồ buộc các công ty phải liên tục phát triển hệ thống xử lý nó và rút ra được cái bản chất của vấn đề. Và khi khái niệm Big Data được phổ biến hơn, nhiều nguời hy vọng rằng càng nhiều dữ liệu sẽ nhanh chóng giúp tìm ra được bản chất nhanh hơn.

Tuy nhiên, đấy chưa phải là mục đích cuối cùng của việc ứng dụng Big Data. Mục đích cuối cùng của các nhà cung ứng khi sử dụng Big Data là để tìm ra nguồn gốc các khó khăn để giải quyết các vấn đề cơ sở hạ tầng và công nghệ.

Big Data là gì?

Trong một cuộc khảo sát năm 2014 của 43 nhà khoa học dữ liệu do Đại học California, Berkeley tiến hành cho thấy định nghĩa Big Data là gây tranh cãi. Mỗi người trả lời đã cung cấp một câu trả lời khác nhau như là một công cụ hoặc một kết quả.

Sự nhầm lẫn có vẻ như là một vấn đề về phạm vi: Liệu “Big Data” chỉ là về thông tin được thu thập hay liệu nó có bao gồm các công cụ cần thiết để xử lý và áp dụng thông tin mới? Câu trả lời có thể phụ thuộc vào giai đoạn mà giám đốc điều hành đang áp dụng nó.

Một cái nhìn về định nghĩa được trích dẫn nhiều nhất của thuật ngữ này của Gartner có thể đưa ra những cái nhìn rõ ràng hơn. Gartner cho rằng “Big Data là tài sản thông tin có dung lượng cao, tốc độ cao , đòi hỏi phải có những hình thức xử lý thông tin hiệu quả, tiết kiệm chi phí để có thể hiểu sâu hơn, ra quyết định và tự động hoá.

Theo định nghĩa này, Big Data như một khái niệm đòi hỏi ba lớp riêng biệt trước khi áp dụng: xử lý dữ liệu, hệ thống xử lý và phân tích. Nếu Big Data gần đây chỉ tham gia vào việc quản lý dây chuyền cung ứng tiêu điểm, sau đó, có thể là bởi vì công nghệ chỉ mới đến lớp cuối cùng để cung cấp thông tin chi tiết.

Khối lượng, Vận tốc, Đa dạng: Chuyển đổi từ dữ liệu sang Big Data

Mỗi điểm dữ liệu là tương tác: một mục được chọn một kệ hàng, ví dụ như một khách hàng rời khỏi một trang web, một bài kiểm tra trực tuyến được viết, một sản phẩm bị hư hỏng được trả lại. Những tương tác này hiện diện ở mọi nơi trong chuỗi cung ứng, nhưng không phải lúc nào cũng được thu thập một cách có ý nghĩa.

Thực tế cho thấy rằng không thể thu thập, lưu trữ hoặc truyền dữ liệu chi tiết như vậỵ. Các phiên bản đầu tiên của những ý tưởng này chỉ có thể được sử dụng để theo dõi kết quả của những nghiên cứu pedometer, đưa lên màn hình, tách các thông tin cho người thử nghiệm và thu thập lại các quả một cách độc lập.

Sự tiến bộ nhanh chóng của Internet, Cloud và Internet of Things đã thay đổi, tạo ra lớp đầu tiên của Big Data: khối lượng lớn, tốc độ cao và đa dạng cao, gọi là “Three V’s”.

Những đổi mới này cho phép thu thập dữ liệu chưa được khai thác trước đây. Sự kết nối của Internet tạo ra những luồng tương tác vô tận mới giữa con người và các sản phẩm – thiết lập các tương quan mà trước đó không ai có thể nhìn thấy. Lưu trữ không hạn chế của Cloud tăng khả năng truy cập vào dữ liệu và cung cấp nơi lưu trữ thông tin chưa thu thập được. Trong khi đó, Internet of Things đã làm cầu nối giữa thế giới vật lý và kỹ thuật số, cho phép các doanh nghiệp tự động thu thập dữ liệu từ các sản phẩm ở cấp độ chi tiết và nhiều hơn nữa.

Trái lại, thế giới đang xử lý, tạo ra và chuyển dữ liệu ở mức giá cao hơn bao giờ hết. Kết quả là, công nghệ tiếp tục phát triển để không chỉ lưu trữ, nhưng cuối cùng cũng xử lý dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau.

Xử lý thông tin: Sự phát triển của các nền tảng phân tích

Các doanh nghiệp đã quá quen thuộc với dữ liệu, các nhà quản lý chuỗi cung ứng đã và đang thực hiện các báo cáo, theo dõi xu hướng và dự báo trong nhiều thập kỷ qua. Vì vậy, khi dữ liệu được phát triển thành Big Data, các công ty đã nhanh chóng vượt qua thách thức trong việc thu thập nó để sử dụng trong tương lai.

“Những gì các CIO và các tổ chức công nghệ thông tin được yêu cầu phải làm, vào đầu thập kỷ này – có thể là nửa cuối thập kỷ cuối – là” hãy tiếp tục thu thập dữ liệu vì chúng có rất nhiều giá trị còn chưa được khám phá “- Suresh Acharya , Trưởng phòng JDA Labs nói với Supply Chain Dive.

Nhưng ngay cả khi một pedometer tạo ra các bit và byte mỗi giây, thông tin được tạo ra sẽ không có giá trị khi nó được lưu trữ với các dữ liệu trước đó được phân tích theo thời gian.

Trong đó có sự cần thiết cho các hệ thống xử lý thông tin mạnh mẽ hơn so với bảng tính. Rất nhiều trong số này được biết đến bằng ba chữ cái viết tắt (ví dụ như ERP, CRM, TMS hoặc WMS), nhưng mục đích của chúng cũng tương tự: lưu trữ, thu thập và đơn giản hóa thông tin cho người dùng ở mức độ trung bình. Bộ vi xử lý như vậy đã trở nên phổ biến, hiện nay  một công ty có thể có tới chín hoặc mười hệ thống riêng biệt hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng trong một nhà máy.

Adam Mussomeli, hiệu trưởng của chuỗi cung ứng và các hoạt động sản xuất tại Deloitte Consulting nói với Supply Chain Dive nói với Supply Chain Dive: “Hiện nay, khi những người trong chuỗi cung ứng nghĩ đến dữ liệu, họ có khuynh hướng bắt đầu né tránh một số vấn đề với công nghệ thông tin truyền thống. Nhưng có lẽ đó là sự thay đổi về mặt kỹ thuật, mở khóa lớp trên của Big Data: sự sáng tạo.

Thông tin chi tiết và ra quyết định: Bước kế tiếp

Có một làn sóng bộ xử lý dữ liệu mới trên thị trường hứa hẹn sẽ gặt hái được những lợi ích của Big Data cho chuỗi cung ứng.

Các công ty cung cấp giải pháp chuỗi cung ứng thường kết hợp các hệ thống khác nhau từ thế hệ trước, cho phép các công ty hình dung các bộ dữ liệu ở mỗi cấp doanh nghiệp để tăng khả năng phân tích và khả năng phân tích mong muốn từ Big Data.

Tuy nhiên, Big Data không chỉ là khả năng xử lý nhiều thông tin mà còn khả năng đổi mới, tự động hoá và sử dụng dữ liệu để tăng cường quá trình ra quyết định. Bộ công cụ này được áp dụng, không chỉ đơn giản là sở hữu.

Nhìn lại ví dụ về pedometer có thể giúp minh họa sự khác biệt giữa việc có một giải pháp phần mềm và tích cực giải nén Big Data. Lúc đầu, pedometer chỉ có thể theo dõi thông tin – làm cho nó trở thành một máy phát dữ liệu. Nếu kết nối với hệ thống đám mây và truyền sang bộ xử lý dữ liệu, thiết bị có thể được coi là giúp tạo ra Big Data. Nhưng nó không bao giờ là thiết bị Big Data bởi vì nó không tích cực giúp người dùng đưa ra quyết định.

Trong khi đó, Fitbit – nhịp tim và các sinh trắc học khác – có thể phân tích và áp dụng dữ liệu thu thập được để hướng dẫn người sử dụng thói quen chăm sóc sức khoẻ tốt hơn; ví dụ như thông báo cho người dùng khi họ ngồi quá lâu và nhắc nhở họ đi dạo.

Big Data được tạo ra với mục đích phục vụ chuỗi cung ứng vậy nên hãy tận dụng nó!

Công nghệ áp dụng Big Data để cung cấp quản lý chuỗi là  và nhiều công ty đã bắt đầu gặt hái những lợi ích. Các công ty này dựa vào công nghệ học máy để tự động chạy các báo cáo, cảnh báo các giám đốc điều hành về sự gián đoạn, và trong một số trường hợp, độc lập đề xuất những thay đổi để tối ưu hóa quy trình.

Nhiều trường hợp nghiên cứu cho thấy các chuyên gia chuỗi cung ứng có thể mở khóa lớp trên cùng mà không có AI hoặc máy công nghệ học tập. Nhưng nó đòi hỏi một quá trình tư duy tốt. Dữ liệu phải và công suất xử lý phải được đặt đúng chỗ, cùng với một vấn đề rõ ràng để giải quyết và một thuật toán để giải quyết nó.

Bất kể, Big Data là ở đây để ở lại và quản lý chuỗi cung ứng nên tận dụng nó. Theo Glassdoor, không có gì ngạc nhiên khi những công việc có nhu cầu lớn nhất có liên quan đến khoa học dữ liệu. Cũng không phải là trùng hợp Quản lý chuỗi cung ứng là công việc tốt nhất thứ 18 ở Hoa Kỳ theo thứ hạng đó.