.png){kind=small}
Trong nền kinh tế hiện nay, cho dù là những tập đoàn lớn hay những tổ chức phi lợi nhuận, dữ liệu đều là linh hồn giúp công ty vận hành và quản lý. Một nghiên cứu gần đây của Hackett Group đã chỉ ra rằng hơn 70% số công ty đang lên kế hoạch triển khai áp dụng công nghệ và các ứng dụng phân tích số liệu vào hoạt động kinh doanh. Điều đó càng chứng minh rằng dữ liệu đầu vào ảnh hưởng rất lớn đến các quyết định kinh doanh chiến lược của công ty cũng như khả năng thành công, đặc biệt là khi công ty hoạt động trong lĩnh vực Logistics.
Vậy Dữ liệu đầu vào là gì?
Dữ liệu đầu vào được định nghĩa là phần dữ liệu chính, tối cần thiết với các doanh nghiệp và các đơn vị kinh doanh và được sử dụng cho một phần mềm cụ thể, VD: khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, giá cả, chi phí và dịch vụ. Những loại thông tin được sử dụng làm dữ liệu đầu vào rất đa dạng phụ thuộc vào các ngành, các tổ chức khác nhau cũng như các phần mềm khác nhau. Tuy nhiên, không phải dữ liệu đầu vào chất lượng nào cũng đủ tạo nên một nguồn dữ liệu tốt cho doanh nghiệp. Điều này phụ thuộc vào chất lượng và cách tổ chức quản lý dữ liệu đầu vào của doanh nghiệp.
Làm thế nào để kiểm soát chất lượng của Dữ liệu đầu vào?
Chất lượng dữ liệu có thể được đo lường dưới rất nhiều cách. Nhìn chung, một bộ dữ liệu đầu vào được coi là tốt khi nó phù hợp với mục đích sử dụng. Chất lượng của dữ liệu đầu vào được đánh giá dựa trên những tiêu chí sau:
Sự hoàn chỉnh: Những giá trị có hoàn chỉnh hay không?
Tính hợp lệ: Dữ liệu đã thực sự phù hợp với những quy tắc hay chưa?
Tính duy nhất: Dữ liệu có bị sao chép ở đâu không?
Tính ổn định: Tính ổn định của dữ liệu so với những nguồn dữ liệu khác.
Tính hợp thời: Mức độ thực tế mà dữ liệu đó thể hiện.
Tại sao Dữ liệu đầu vào vô cùng quan trọng trong ngành Logistics?
Dữ liệu đầu vào được coi là nền tảng giúp cho doanh nghiệp xây dựng hệ thống vận hành dựa trên thông tin thu thập được qua thời gian. Phần lớn các công ty chỉ để cho một nhóm ít người được quyền truy cập dữ liệu đầu vào để giữ cho chúng luôn đúng và tránh sử dụng sai mục đích và dẫn đến những hậu quả không mong muốn.
Để vận hành hiệu quả một giải pháp phần mềm logistics, dữ liệu là chìa khoá cho mọi giao dịch, từ sản xuất, tìm kiếm khách hàng đến kiểm soát giá cả,.. Một ví dụ đơn giản là quyết định bán cho một khách hàng hiện tại một sản phẩm hoàn toàn mới. Trong trường hợp này, khách hàng và sản phẩm đã có sẵn trong bộ lưu trữ dữ liệu, nhưng mối quan hệ giữa khách hàng và doanh nghiệp thì không được lưu trữ.
Để giao dịch được thực hiện đúng cách, hệ thống phần mềm cần lưu trữ chính xác số lượng các đơn hàng và các chế độ vận chuyển. Dữ liệu lịch sử của khách hàng là rất quan trọng để giúp nhân viên kinh doanh biết các thông tin như nguồn cung hay trung tâm phân phối nào giúp giảm chi phí và tối ưu hoá quãng đường cho quá trình vận chuyển. Tất cả những dữ liệu này đều cần được lưu trữ.
Ở mặt đối lập, những dữ liệu bị sai hoặc lỗi có thể dẫn đến sai sót trong hoạt động kinh doanh. Thử tưởng tượng nếu Hệ thống quản lý vận tải (TMS) hoặc Tối ưu hoá tuyến đường (ROS) sử dụng những dữ liệu sai hoặc lỗi thời (như số lượng xe, nhà kho, người vận chuyển, tổng trọng lượng, tình trạng giao thông,...), sẽ có vô số trường hợp xấu xảy ra.
Ví dụ khi người điều phối vận tải thêm vào rất nhiều địa chỉ sai của khách hàng hoặc trọng lượng hàng hóa sai, phần mềm sẽ không thể đưa ra lộ trình chính xác hoặc tệ hơn là một lộ trình hoàn toàn sai.
Ngoài ra, việc nhập nhầm thông tin về trọng lượng còn có thể khiến hệ thống giao đơn hàng vào phương tiện không phù hợp với hàng hoá, khiến cho chi phí và thời gian tăng lên đáng kể, ảnh hưởng tiêu cực đến quan hệ với khách hàng. Do đó, tính chính xác của dữ liệu là một phần không thể thiếu trong logistics và chuỗi cung ứng. Để tránh lỗi do sử dụng dữ liệu kém chất lượng, chiến lược quản lý dữ liệu đầu vào luôn quan trọng.
Làm sao để tránh sử dụng Dữ liệu đầu vào sai hoặc lỗi?
Với một công ty logistics, có rất nhiều loại dữ liệu đầu vào trên quy mô lớn - dữ liệu từ phần mềm ERP, CRM, dữ liệu tuyến đường từ đội xe, dữ liệu nhân sự, nhà cung cấp,... Một chiến lược quản lý dữ liệu đầu vào tốt phải được xây dựng trên những nguyên tắc:
Quản trị: Những chỉ dẫn trong quản lý hệ thống của công ty, chính sách, quy định và chất lượng cần đạt cho một bộ dữ liệu đầu vào được cho là hợp lý.
Đo lường: Kiểm tra chất lượng dữ liệu và những cơ hội cải tiến tiếp theo.
Quy trình: Chọn đúng người để quản lý dữ liệu đầu vào.
Công nghệ: Công nghệ trong quản lý dữ liệu đầu vào.
Có một số bước quan trọng để lưu trữ dữ liệu đầu vào, VD: tổ chức quản trị dữ liệu, xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu,... Hãy xem bài viết “10 Bước Để Lưu Trữ Và Chuẩn Bị Dữ Liệu Đầu Vào” để tìm hiểu cách quản trị dữ liệu hiệu quả.
Kết luận
Dữ liệu đầu vào là một phần quan trọng của mọi công ty ngày nay, dù công ty có hoạt động trong lĩnh vực nào. Tuy nhiên, không phải tổ chức nào cũng có thể vượt qua thử thách lưu trữ và duy trì một hệ thống dữ liệu hiệu quả. Quản lý dữ liệu đầu vào là một cách hiệu quả để kiểm soát quy trình làm việc và phân tích kinh doanh, nhất là với những công ty trong ngành logistics.
Với chất lượng dữ liệu đầu vào tốt, bạn hoàn toàn có thể sử dụng Abivin vRoute để cắt giảm chi phí logistics và quản lý đội xe một cách hiệu quả. Truy cập https://www.abivin.com/vroute để tìm hiểu thêm!
Tài liệu tham khảo
1.https://mccoy-partners.com/updates/the-importance-of-master-data
2.https://www.inddist.com/article/2011/08/how-master-data-affects-supply-chain-planning
3.https://profisee.com/master-data-management-what-why-how-who/
4.http://spendmatters.com/2013/05/09/the-importance-of-master-data/
5.https://www.bisnode.com/globalassets/global2/pdf/the-truth-about-data_v3.pdf