10 Bước Để Lưu Trữ Và Chuẩn Bị Dữ Liệu Đầu Vào

August 15, 2019

Quản lý dữ liệu đầu vào (Master Data Management - MDM) là một trong những việc quan trọng nhất đối với mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, hiện nay việc đầu tư, thực hiện quản lý dữ liệu đầu vào trên quy mô lớn vẫn còn rất hiếm. Để phát triển, điều quan trọng là các công ty có thể kiểm soát dữ liệu của doanh nghiệp mình với tầm nhìn chiến lược rõ ràng. Bài viết sau đây đề xuất danh sách 10 bước để lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu đầu vào hiệu quả. 

 

1. Quản lý nhiều dữ liệu kinh doanh

 

Nhìn chung, quản lý dữ liệu đầu vào là một phương pháp xác định và quản lý dữ liệu quan trọng của một tổ chức. Dữ liệu đầu vào có thể bao gồm dữ liệu tham chiếu - tập hợp các giá trị cho phép quản lý các thông số, và dữ liệu phân tích hỗ trợ cho việc ra quyết định. Các doanh nghiệp có thể xem xét sử dụng nền tảng MDM để đảm bảo sự ổn định trong quy trình của một bộ phận kinh doanh vì nền tảng MDM có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau một cách hiệu quả. Nhờ đó, nó có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện lợi tức đầu tư nhanh chóng. 

 

 

Các nhà quản lý nên nắm được ba loại lợi ích chính của MDM bao gồm tăng cường hiệu quả hoạt động, giúp dữ liệu kinh doanh thông minh hơn và tính hợp lệ cao hơn để ước tính mức tiết kiệm tối ưu cho doanh nghiệp.

 

2. Thiết lập quy trình quản trị

 

Mặc dù có lợi ích rất lớn, MDM không phải là một giải pháp lâu dài. Xung đột giữa các dữ liệu từ nhiều nguồn là điều không tránh khỏi và vấn đề này cần được giải quyết càng nhanh càng tốt. Chính vì dữ liệu đầu vào sẽ được sử dụng với nhiều mục đích khác nhau hoặc sẽ được chia sẻ với nhiều người nên rất khó để có thể tự giải quyết các xung đột giữa chúng. Trong trường hợp này, các công ty có thể lựa chọn ủy quyền cho nhân sự của mình. Khi đó, các nhà quản lý cần nắm chính xác ai sẽ chịu trách nhiệm về tính chính xác của các phần dữ liệu được giao để nắm đầu việc tốt hơn. 

 

3. Tuân thủ quy trình làm việc tiêu chuẩn của công ty 

 

Quy trình làm việc là một thành phần quan trọng trong quản lý dữ liệu đầu vào. Sở dĩ như vậy vì chỉ cần tuân thủ theo quy trình làm việc tiêu chuẩn, bạn sẽ dễ dàng theo dõi sự hoạt động của dữ liệu đầu vào trong thời gian thực và tự động cảnh báo cho nhân viên phụ trách về bất kỳ sai lệch nào có thể xảy ra trong quản lý dữ liệu.

 

 

4. Chọn vùng quan trọng cần chuẩn bị dữ liệu đầu vào trước

 

Đây là điều quan trọng cần làm ngay sau khi bạn đã hoàn thành xong những bước cơ bản trên. Bạn nên xác định những mảng trong hoạt động kinh doanh của mình cần đến dữ liệu đầu vào đầu tiên và cố gắng minh hoạ dữ liệu đã chuẩn bị vào một biểu đồ (có thể là biểu đồ tư duy, biểu đồ hình tròn,...) để đo tầm quan trọng của các vấn đề doanh nghiệp gặp phải và xác định các bước hoạt động tiếp theo. 

 

Biểu đồ này sẽ hiển thị độ phức tạp, giá trị và khối lượng của dữ liệu. Các điểm có giá trị cao, độ phức tạp thấp và khối lượng thấp là những điểm mà tại đó rủi ro khi giải quyết vấn đề thấp và bạn nên ưu tiên chúng. 

 

5. Tiến hành kiểm kê dữ liệu

 

Sau khi đã có được điểm khởi đầu tốt, đã đến lúc để khởi tạo dữ liệu đầu vào, sửa đổi và lưu trữ chúng ở một vị trí mà mọi người tham gia vào có thể nắm rõ mọi vấn đề nào xảy ra với dữ liệu đầu vào. 

 

Ngoài ra, bạn có thể xác định các vùng dữ liệu đầu vào trong biểu đồ được vẽ ở bước trên và tạo một ma trận đơn giản ghi lại việc truy cập vào dữ liệu đầu vào. Trong ma trận này, bạn có thể ghi lại việc tạo, sử dụng và sửa đổi dữ liệu trong ngày.

 

6. Tự học về cách lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu đầu vào

 

Cần có một nền tảng kiến thức tốt và khả năng nghiên cứu khi ứng dụng MDM. Một số cách có thể giúp bạn là tham gia vào các diễn đàn trên mạng, hội nghị, diễn đàn cộng đồng hoặc theo dõi những nhà phân tích trong ngành, và liên hệ với các công ty khác trong cùng ngành để thu thập tài liệu nghiên cứu.

 

Cách học tốt nhất là trực tiếp làm việc thực tế hoặc bạn có thể tham gia vào các buổi đào tạo về cách quản lý dữ liệu đầu vào, diễn đàn cộng đồng hoặc các sự kiện đào tạo độc lập từ các nhà phân tích trong ngành hoặc các nhà tư vấn nổi tiếng. 

 

 

7. Cung cấp hỗ trợ cho hệ thống kiến ​​trúc hướng dịch vụ (SOA)

 

MDM là nền tảng công nghệ cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, có nghĩa là tất cả các thay đổi xảy ra với môi trường MDM cuối cùng dẫn đến thay đổi ở các dịch vụ SOA (Service Oriented Architecture: kiến trúc hướng dịch vụ), đây là một phương pháp tích hợp các ứng dụng và quy trình nghiệp vụ với nhau để đáp ứng nhu cầu nghiệp vụ của phần mềm.

 

Nền tảng MDM sẽ tự động tạo ra các thay đổi mới đối với các dịch vụ SOA bất cứ khi nào mô hình dữ liệu của nó được cập nhật tính năng mới. Do đó, việc quản lý dữ liệu đầu vào bảo vệ các ứng dụng cao cấp hơn khỏi mọi thay đổi bất thường và ngăn các ứng dụng này khỏi sự lạc hậu.

 

8. Tạo một bản ghi lại thông tin dữ liệu đầu vào 

 

Bạn có thể tạo một bản ghi chú với những thông tin sát nhất về dữ liệu đầu vào và lưu trữ chúng một cách tập trung. Hệ thống MDM có thể tự động tạo một bản ghi chép lại cho bất kỳ loại dữ liệu đầu vào nào (ví dụ: khách hàng, sản phẩm, tài sản, v.v.) để cho phép người quản lý theo dõi dữ liệu đầu vào và thuận tiện hơn cho việc làm báo cáo. Ngoài ra, hệ thống MDM quản lý dữ liệu đầu vào sẽ cung cấp chức năng hủy cũng như khôi phục mọi dữ liệu lỗi đã bị xoá đi.

 

 

9. Lưu trữ lịch sử dữ liệu đầu vào và nguồn gốc của nó

 

Thực tế, các công ty dành rất nhiều sự quan tâm cho khả năng lưu trữ lịch sử của MDM. Khả năng lưu trữ tất cả lịch sử và nguồn gốc dữ liệu rất có ích cho sự làm việc ổn định trên toàn hệ thống của doanh nghiệp vì mọi thay đổi nhỏ trong dữ liệu đầu vào cũng có thể dẫn đến sai số đáng kể khi chúng được thống kê trong nhiều năm liên tiếp.

 

10. Tạo mô hình kinh doanh cho dữ liệu đầu vào

 

Cuối cùng, bạn sẽ cần một mô hình tổng quát cho tất cả các dữ liệu kinh doanh của mình để lập trình nên một hệ thống chính thức. Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng nên suy nghĩ về các quy tắc kinh doanh quan trọng nhất chi phối việc sử dụng dữ liệu của họ. Sau đó, tìm một nơi giúp quản lý dữ liệu và gắn cho nhân sự trách nhiệm đảm bảo các quy tắc kinh doanh, cũng như được lưu trữ và chuẩn bị cẩn thận cũng có thể sẽ là một lựa chọn hay. 

 

Nhiều người cho biết họ phải dành hàng giờ và thậm chí là nhiều ngày liên tiếp cố gắng tìm cách xử lý các dữ liệu đầu vào khác nhau cho công ty. Đó là lý do tại sao nhiều công ty ngày nay chuyển sang sử dụng phần mềm có thể vận dụng quản lý dữ liệu đầu vào để giúp điều hành doanh nghiệp hiệu quả. Trong số đó, Abivin là nền tảng thông minh sử dụng AI và máy học để tối ưu hóa quy trình Logistics, nhờ đó giúp doanh nghiệp giảm chi phí Logistics lên tới 30%!

 

Abivin đã được nhiều đối tác trên toàn thế giới tin tưởng như Procter & Gamble, FrieslandCampina, Kospa Logistics, Tân cảng Sài Gòn.

 

Nhấn vào ĐÂY để Abivin cùng bạn phân tích dữ liệu đầu vào và tối ưu hoá Logistics!

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Featured Posts

What are 1PL, 2PL, 3PL, 4PL, and 5PL?

October 2, 2019

1/5
Please reload

Recent Posts
Please reload

Follow Us
  • Facebook Basic Square
  • Google+ Basic Square

GẶP CHÚNG TÔI

Văn phòng Singapore:

261 đường Lavender,

Singapore

Email: info@abivin.com

Trụ sở chính tại Việt Nam:

100 Đốc Ngữ, Hà Nội

Điện thoại: +84 2462 767 159

Email: info@abivin.com

Chi nhánh Việt Nam:

35-37 Bến Vân Đồn,

Thành phố Hồ Chí Minh

Email: info@abivin.com

Copyright © 2019 Abivin

  • Facebook Social Icon
  • LinkedIn Social Icon
  • Twitter Social Icon
  • YouTube Social  Icon