Trong thế giới kinh doanh ngày nay, dù là doanh nghiệp, tổ chức phi lợi nhuận hay cơ quan chính phủ, dữ liệu là trọng tâm của mọi công ty trong việc vận hành, quản lý hay tham chiếu. Một nghiên cứu gần đây của Hackett Group tiết lộ rằng hơn 70% công ty đang có kế hoạch triển khai một ứng dụng Trí tuệ Kinh doanh hoặc phân tích. Điều đó có nghĩa là Dữ liệu Chủ có ảnh hưởng đáng kể đến việc ra quyết định chiến lược của công ty và cả tỷ lệ thành công của nó, đặc biệt là một công ty hoạt động trong ngành Logistics.
Dữ liệu Chủ là gì?
Dữ liệu chính (Master Data) được định nghĩa là dữ liệu cốt lõi quan trọng đối với hoạt động của một doanh nghiệp hoặc đơn vị kinh doanh cụ thể, bao gồm khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, giá cả, chi phí và dịch vụ. Các loại thông tin được sử dụng làm dữ liệu chính sẽ khác nhau tùy theo ngành công nghiệp, tổ chức và thậm chí là phần mềm trong cùng một ngành. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu chính đều đủ chất lượng để làm nguồn dữ liệu tốt. Điều này hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng và cách các tổ chức quản lý dữ liệu chính của họ.
Làm thế nào để đo lường chất lượng của Dữ liệu Chủ?
Chất lượng dữ liệu có thể được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau. Theo cách tổng quát nhất, chất lượng dữ liệu tốt tồn tại khi dữ liệu phù hợp cho trường hợp sử dụng hiện tại. Chất lượng của Dữ liệu Chủ được đánh giá dựa trên các tiêu chí sau:
- Đầy đủ: Có thiếu giá trị không?
- Hợp lệ: Dữ liệu có khớp với các quy tắc không?
- Độc nhất: Dữ liệu có bị trùng lặp không?
- Nhất quán: Tính nhất quán của dữ liệu trên các kho dữ liệu khác nhau.
- Chính xác: Dữ liệu có đại diện cho thực tế từ thời điểm cần thiết không?
- Kịp thời: Mức độ dữ liệu đại diện cho thực tế.
Tại sao Dữ liệu Chủ lại quan trọng trong ngành Logistics?
Dữ liệu chính (Master Data), cùng với các nguồn lực khác, được coi là nền tảng của một công ty vì nó giúp công ty đó xây dựng một hệ thống vận hành dựa trên dữ liệu hoặc thông tin đã tồn tại và được tích lũy theo thời gian. Hầu hết các công ty đều hạn chế quyền truy cập nhập liệu dữ liệu chính cho một số ít người với hy vọng giữ cho dữ liệu chính xác và ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích cũng như các tai nạn không mong muốn với các giao dịch dữ liệu chính mạnh mẽ.
Để triển khai hiệu quả một giải pháp phần mềm Logistics, dữ liệu sẽ là tài sản chủ chốt cho mọi giao dịch, từ sản xuất, tìm kiếm khách hàng đến đàm phán... Một hiểu biết chính xác về các tài sản thông tin có giá trị nhất của tổ chức là chìa khóa để vận hành kinh doanh hiệu quả. Một ví dụ rất đơn giản là quyết định kinh doanh để bán một sản phẩm khác cho khách hàng hiện tại. Trong trường hợp này, khách hàng và sản phẩm đã tồn tại trong hồ sơ chính, nhưng mối quan hệ giữa khách hàng và sản phẩm thì không. Để hệ thống giao dịch hoạt động chính xác, cần có một bản ghi mới trong bảng đề xuất mục với các số lượng đơn hàng và phương thức vận chuyển điển hình. Nhưng để hệ thống hoạt động đúng cách, cần có một lối vào để truy cập vào hồ sơ thông tin của khách hàng, trong đó nhân viên bán hàng sẽ biết điểm cung cấp nào nên dành cho khách hàng đó, cũng như trung tâm phân phối nào nên là điểm giao hàng để giảm chi phí và cung cấp tuyến đường tối ưu cho quá trình giao hàng. Tất cả dữ liệu này cần được lưu trữ sau đó để phục vụ cho các mục đích tiềm năng.
Ngược lại, dữ liệu không chính xác hoặc sai lệch có thể dẫn đến thảm họa kinh doanh. Hãy tưởng tượng nếu một Hệ thống Quản lý Vận tải (TMS) hoặc Hệ thống Tối ưu hóa Tuyến đường (ROS) sử dụng dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc lỗi thời (chẳng hạn như số lượng phương tiện, kho bãi, nhà vận chuyển, tổng trọng lượng đơn hàng, điều kiện giao thông...), sẽ có nhiều trường hợp xấu xảy ra. Ví dụ, khi một nhân viên điều phối nhập sai địa chỉ của khách hàng hoặc sai tổng trọng lượng đơn hàng, phần mềm sẽ không tìm ra tuyến đường tối ưu nhất để giao hàng, hoặc tệ hơn là tuyến đường hoàn toàn sai. Ngoài ra, bằng cách nhập sai tổng trọng lượng đơn hàng, hệ thống có thể phân công đơn hàng cho một phương tiện không đủ lớn để giao hàng. Điều đó có thể gây lãng phí hàng trăm, hàng nghìn đô la và các hậu quả nghiêm trọng khác, chẳng hạn như không hoàn thành đơn hàng, lãng phí thời gian và chi phí, ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ với khách hàng. Do đó, độ chính xác và quy trình làm việc được tổ chức tốt từ mọi phần của công ty là không thể thiếu trong ngành Logistics và Chuỗi cung ứng. Để tránh sự cố do sử dụng dữ liệu chất lượng thấp, một chiến lược Quản lý Dữ liệu Chủ là hoàn toàn cần thiết.
Làm thế nào để tránh việc có/sử dụng dữ liệu không chính xác hoặc sai sót?
Đối với một công ty hoạt động trong ngành Logistics, phạm vi và khối lượng dữ liệu rất lớn - dữ liệu từ các biểu mẫu trực tuyến, ERPs, CRMs, dữ liệu định tuyến từ các đội xe, hồ sơ nhân viên, nhà cung cấp và nhiều thứ khác nữa... Quản lý Dữ liệu Chủ đơn giản là quản lý toàn bộ dữ liệu chủ. Một chiến lược Quản lý Dữ liệu Chủ tốt phải được xây dựng xung quanh các kỷ luật sau:
- Quản trị: Cơ bản là các hướng dẫn quản lý hệ thống, chính sách, quy tắc và chất lượng của công ty để có được Dữ liệu Chủ chính xác và hợp lệ.
- Đo lường: Kiểm tra chất lượng dữ liệu và cơ hội cải tiến liên tục.
- Tổ chức: Chọn những người phù hợp để thực hiện chương trình MDM (Quản lý Dữ liệu Chủ).
- Quy trình: Định nghĩa các quy trình xuyên suốt vòng đời dữ liệu được sử dụng để quản lý dữ liệu chủ.
- Công nghệ: Quản lý trung tâm dữ liệu chủ và các công nghệ được trao quyền.
Có một số bước quan trọng để lưu trữ Dữ liệu Chủ, chẳng hạn như: chuẩn bị một trường hợp kinh doanh, thiết lập quy trình quản trị, tiến hành kiểm kê dữ liệu và nhiều bước khác... tham khảo bài viết trước của chúng tôi “10 Bước để Lưu trữ và Chuẩn bị Dữ liệu Chủ".
Kết luận
Dữ liệu Chủ là một phần thiết yếu của mọi công ty ngày nay, độc lập với ngành mà công ty đó đang hoạt động. Tuy nhiên, không phải tổ chức nào cũng có thể vượt qua thách thức trong việc giữ và duy trì một kho lưu trữ dữ liệu lành mạnh. Quản lý Dữ liệu Chủ của bạn là cách hiệu quả nhất để kiểm soát các quy trình và phân tích kinh doanh của bạn, đặc biệt khi bạn đang điều hành một doanh nghiệp trong ngành Logistics.
https://abivin.odoo.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
#english #datamanagement #machinelearning #masterdata #bigdata #artificialintelligence
Dữ Liệu Chính Ảnh Hưởng Đến Thành Công Của Công Ty Trong Ngành Logistics Như Thế Nào