PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỜI GIAN THỰC LÀ GÌ?

Phân tích thời gian thực đề cập đến quá trình giám sát và xử lý dữ liệu ngay khi nó nhập vào hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu của công ty. Cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các thay đổi trong dữ liệu ở nhiều cấp độ để có thể giải quyết vấn đề tiềm ẩn hoặc xác định cơ hội mới. Phân tích thời gian thực là bản sao của phân tích hàng loạt trong đó độ trễ cao và dữ liệu cần một lượng thời gian đáng kể để được xử lý.

PHÂN TÍCH Ở CÁC CẤP ĐỘ KHÁC NHAU CỦA CHUỖI CUNG ỨNG

Lập kế hoạch

Lập kế hoạch là bước đầu tiên quan trọng trong chuỗi cung ứng, nơi mà các phương pháp phân tích và học máy có thể được áp dụng để dự báo nhu cầu của người tiêu dùng, xác định những gì khách hàng sẽ mua, với giá bao nhiêu và bao nhiêu. Dự báo nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử, hiệu suất hiện tại và xu hướng quá khứ để dự đoán các kết quả tương lai có thể xảy ra. Dựa trên dự báo, sản xuất có thể tăng hoặc giảm.

Mua sắm

Sau kế hoạch, bước tiếp theo trong chuỗi cung ứng là mua sắm, nơi bạn quyết định từ đâu và từ ai bạn sẽ mua hàng. Phân tích có thể hỗ trợ trong đánh giá các nhà cung cấp khác nhau - cả những người hiện tại và tiềm năng - và so sánh chúng dựa trên nhiều yếu tố bao gồm giá, KPIs, thời gian giao hàng và các chỉ số khác.

Sản xuất

Phân tích sản xuất có thể giúp doanh nghiệp giám sát hiệu suất sản phẩm, kiểm soát chi phí, giảm thiểu bảo dưỡng và cung cấp chất lượng tốt hơn. Công ty có thể tận dụng các công cụ và kỹ thuật như Power BI, phân tích Bill of Materials (BOM), phân tích CBA và khai thác dữ liệu để tối ưu hóa sản xuất.

Tồn kho

Phân tích trong quản lý tồn kho có thể giúp doanh nghiệp theo dõi hàng tồn kho để đảm bảo số lượng đúng sẵn có, ở đúng nơi và đúng thời điểm. Bằng cách phân tích nhu cầu hiện tại và tồn kho trong kho, các công ty có thể xác định các mặt hàng đòi hỏi thêm không gian. Nó cũng cho phép họ xác định các kênh có thể quản lý nhiều hàng tồn kho hơn, xác định những mặt hàng có khả năng bán nhanh, và tối ưu hóa tài nguyên của họ một cách tốt hơn.

Logistics

Phân tích trong logistics có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chuyển động của nguyên liệu và hàng hóa từ một địa điểm này đến địa điểm khác. Họ có thể nhận cập nhật thời gian thực về tài xế, xác định các tuyến đường tốt hơn và thích ứng với thay đổi thời tiết nhanh chóng. Mục tiêu là đảm bảo giao hàng an toàn và đúng hẹn với thời gian tối thiểu, thường do sự không sẵn có của tài xế, thời tiết xấu, tai nạn, v.v. gây ra. 

PHÂN TÍCH THỜI GIAN THỰC GIÚP KHẮC PHỤC TẮC NGHẼN CHUỖI CUNG ỨNG NHƯ THẾ NÀO?

Trực quan hóa dữ liệu

Biểu đồ dữ liệu thông thường chỉ giúp bạn nhìn vào dữ liệu lịch sử mà không có phạm vi tùy chỉnh. Tuy nhiên, với phân tích thời gian thực, bạn có thể sử dụng trực quan hóa dữ liệu để theo dõi các thay đổi khi chúng xảy ra thông qua bảng điều khiển thân thiện với người dùng và tương tác. Các báo cáo trên bảng điều khiển luôn được cập nhật và có thể dễ dàng chia sẻ với tất cả các bên liên quan, tạo điều kiện cho quyết định nhanh chóng.

Xử lý tồn kho

Với phân tích thời gian thực, doanh nghiệp có thể theo dõi hàng tồn kho (SKUs) của họ - phân bố ở nhiều địa điểm khác nhau - theo thời gian thực và có cái nhìn chính xác về số lượng tồn kho để đảm bảo đáp ứng đơn đặt hàng của khách hàng. Nó cũng cho phép họ giảm thiểu tình trạng hết hàng, giảm chi phí quản lý kho và giảm thời gian xử lý gửi hàng.

Giảm thiểu trễ gửi hàng

Bằng cách tận dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), phân tích thời gian thực có thể giúp doanh nghiệp xác định các hoạt động mất nhiều thời gian và đánh giá các lĩnh vực nơi sai sót của con người xuất hiện thường xuyên hơn, nhằm giảm thiểu trễ gửi hàng.

Tối ưu hóa Chi phí

Phân tích thời gian thực giúp doanh nghiệp nhanh chóng thích ứng hoặc/ và thực hiện các thay đổi cần thiết để khắc phục không nhất quán ở mọi bước của chuỗi cung ứng, giảm thiểu chi phí và tối đa hóa lợi nhuận. Nhiều công cụ cũng có thể được sử dụng để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) để giám sát các thước đo hiệu suất và tăng cường tỷ suất hoàn vốn (ROI).

KẾT LUẬN

Chìa khóa để đảm bảo hiệu quả trong chuỗi cung ứng là thực hiện một hướng tiếp cận tích cực thay vì thực hiện hành động khi mọi thứ đã đi sai. Với phân tích thời gian thực, bạn có thể trực quan hóa báo cáo dữ liệu nhanh chóng và đưa ra quyết định nhanh hơn. Phân tích thời gian thực giúp bạn hiểu rõ hơn về xu hướng vận chuyển, tối ưu hóa chi phí bằng cách tránh các tuyến đường không đủ trong vận chuyển, duy trì cập nhật với tồn kho của bạn bất kể nó ở đâu, và quản lý hoạt động nhà kho một cách hiệu quả.

Tổng quan

Coca-Cola Andina sản xuất và phân phối các sản phẩm được Công ty Coca-Cola cấp phép ở Nam Mỹ. Công ty có 17.500 nhân viên và có mặt ở một phần Chile, Argentina, Brazil và toàn bộ Paraguay, phục vụ hơn 267.000 khách hàng và 54 triệu người tiêu dùng.

Coca-Cola Andina đặt mục tiêu thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh của mình, hỗ trợ khách hàng và đảm bảo cho hơn 54 triệu người tiêu dùng ở Chile, Argentina, Brazil và Paraguay trải nghiệm tốt nhất có thể. Để đạt được điều này, công ty phát triển các quy trình đẳng cấp thế giới để tăng năng suất và chất lượng dịch vụ. Một trong những sáng kiến ​​được áp dụng để giải quyết thách thức này là xây dựng Hồ dữ liệu (Data Lake) trên Amazon Web Services (AWS). Bằng cách tận dụng khả năng lưu trữ, cơ sở dữ liệu, điện toán và phân tích được hỗ trợ bởi công nghệ AWS, Coca-Cola Andina đã tăng được 80% năng suất của nhóm phân tích, cho phép cả công ty và khách hàng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, thúc đẩy sự phát triển chung của toàn bộ hệ sinh thái, duy trì lợi thế cạnh tranh và tăng doanh thu của công ty.

Vấn đề cần giải quyết

“Chúng tôi hiểu rằng tầm nhìn của Coca-Cola Andina không chỉ dừng lại ở việc đạt được lợi nhuận mà lợi ích mà chúng tôi tạo ra phải đến được với toàn thể xã hội, cho cả thế hệ hiện tại và tương lai. Chúng tôi chắc chắn rằng, thông qua đổi mới và kết hợp các khả năng mới, chẳng hạn như Hồ dữ liệu và phân tích dữ liệu, chúng tôi sẽ đạt được mức tăng trưởng bền vững vì lợi ích của khách hàng, người tiêu dùng và cộng đồng nơi chúng tôi hoạt động", Miguel Angel Peirano, phó chủ tịch điều hành Coca-Cola Andina cho biết.

Thực tế, ngành hàng tiêu dùng đóng gói tạo ra lượng lớn dữ liệu, những dữ liệu này thường được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau, tách biệt với nhau, gây khó khăn cho việc phân tích thông tin. Coca-Cola Andina sử dụng phần mềm SAP, hệ thống RPA và B2B trong quản lý giao dịch với các dữ liệu về khách hàng, doanh số, sản phẩm, v.v. Để đảm bảo trải nghiệm xã hội nói chung và trải nghiệm cá nhân hóa, công ty sử dụng các ứng dụng CRM và smartphone cũng như các phương pháp khác để tương tác với người tiêu dùng. Khi thực hiện các nhiệm vụ này, dữ liệu là một phần quan trọng, không thể thiếu.

Để phục vụ quá trình ra quyết định hiệu quả giữa các bên liên quan, công ty muốn mang dữ liệu đến gần hơn với các đối tác của mình. Tuy nhiên, Valderrama cho biết: "Việc có dữ liệu trong các hệ thống khác nhau hoặc kho dữ liệu truyền thống khiến việc này trở nên rất phức tạp"

Thách thức đặt ra cho Coca-Cola Andina là thu thập thông tin liên quan về công ty, khách hàng, logistics, phạm vi hoạt động và tài sản và đưa về một nguồn duy nhất. Điều này khiến công ty quyết định xây dựng một Hồ dữ liệu.

Giải pháp

Coca-Cola Andina muốn một kiến ​​trúc dễ truy cập, có dữ liệu đáng tin cậy và không có giới hạn về khả năng lưu trữ, phản hồi hoặc xử lý. Công ty đã chọn Amazon Web Services (AWS) làm nhà cung cấp tất cả công nghệ và kiến ​​trúc cho hồ dữ liệu của mình. Valderrama cho biết: "AWS là giải pháp đám mây có thể đáp ứng tất cả những kỳ vọng được xác định cho Hồ dữ liệu của chúng tôi", đồng thời cho biết thêm rằng kiến ​​trúc cần bao gồm một nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS) để cho phép các giải pháp được phát triển và tháo dỡ một cách nhanh chóng và tiết kiệm, phù hợp văn hóa vừa học vừa làm của công ty.

Hồ dữ liệu trở thành nguồn duy nhất tập hợp dữ liệu được tạo bởi SAP ERP, tệp CSV và cơ sở dữ liệu cũ. Coca-Cola Andina đã có thể triển khai kiến ​​trúc kỹ thuật bao trùm toàn bộ phạm vi từ nhập liệu đến khai thác dữ liệu, thông qua các công cụ phân tích và học máy.

Hồ dữ liệu sử dụng Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) để lưu trữ an toàn dữ liệu thô cho hoạt động phân tích, học máy và các ứng dụng khác. Nó cũng sử dụng các dịch vụ như Amazon QuickSight và Amazon Athena dành cho người tiêu dùng; các công nghệ nhận thức, chẳng hạn như Amazon Personalize và Amazon SageMaker , dành cho máy học; AWS Lambda dành cho điện toán serverless; Amazon DynamoDB làm cơ sở dữ liệu tài liệu; và Amazon Redshift để tạo kho dữ liệu khi cần thiết. Valderrama cho biết: "Kiến trúc chúng tôi xây dựng trên AWS đáp ứng kỳ vọng có Hồ dữ liệu dựa trên PaaS".

Để đảm bảo các quy trình tốt nhất cũng như việc sử dụng và tích hợp tốt nhất các giải pháp này, công ty đã có sự hỗ trợ của nhóm Dịch vụ chuyên nghiệp của AWS. “Trong năm 2020, Coca-Cola Andina đã làm việc miệt mài để kết hợp kho dữ liệu và kiến ​​thức phân tích được chia sẻ bởi AWS để tạo ra các công cụ và nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven Decision-making) của công ty, tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm và mối quan hệ với các khách hàng của mình. Nicolás Nazario Condado, giám đốc chuyển đổi kỹ thuật số của Coca-Cola Andina cho biết, người tiêu dùng và khách hàng đã có thể nâng cao năng suất và hiệu quả trong các quy trình của mình. 

Ngoài ra, như một phần của chiến lược kỹ thuật số tổng thể, Coca-Cola Andina đã triển khai cơ sở hạ tầng đám mây rộng hơn trên AWS, bên cạnh Hồ dữ liệu, đồng thời bắt đầu phát triển các sản phẩm và giải pháp kỹ thuật số khác để giải quyết các ngành dọc chiến lược khác nhau cho khách hàng, người tiêu dùng và quy trình nội bộ.

Kết quả 

Với cấu trúc đám mây mới và hơn 300 giờ đào tạo do AWS cung cấp, Coca-Cola Andina có được những khả năng cần thiết để trở thành công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tăng năng suất và hiệu quả trong việc ra quyết định trên các lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp.

Trên thực tế, cơ sở hạ tầng đám mây cho phép Coca-Cola Andina cải thiện và triển khai các sản phẩm và dịch vụ mới, tùy chỉnh các đề xuất giá trị khác nhau cho hơn 260.000 khách hàng của mình. Điều này dẫn đến sự gia tăng doanh thu của công ty nhờ cải thiện hiệu quả của các chương trình khuyến mãi, giảm tình trạng thiếu hàng trong kho—và do đó cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng, đồng thời tăng năng suất của nhóm phân tích lên 80%. Coca-Cola Andina đã quản lý được hơn 95% dữ liệu từ các lĩnh vực quan tâm khác nhau của mình, điều này cho phép công ty xây dựng các báo cáo xuất sắc chỉ trong vài phút và triển khai các phân tích nâng cao.

Với tất cả các tài nguyên và chức năng mà Hồ dữ liệu cho phép, Coca-Cola Andina đảm bảo các đối tác và khách hàng của mình có quyền truy cập vào thông tin đáng tin cậy để đưa ra các quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Bằng cách này, công ty đã số hóa hoạt động mạnh mẽ, cho phép các nhóm liên quan và đối tác đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong tương lai, Coca-Cola Andina có kế hoạch phát triển các ứng dụng và giải pháp mới trên cơ sở hạ tầng AWS của mình. Chúng bao gồm các ứng dụng tự quản lý, chiến lược định giá linh hoạt và mô hình học máy, cùng nhiều ứng dụng khác.

Như vậy, việc xây dựng Hồ dữ liệu có thể đem lại cho doanh nghiệp nhiều kết quả tích cực, cải thiện chất lượng dịch vụ, sản phẩm phục vụ khách hàng. Tuy nhiên, tại Việt Nam hiện nay, chưa nhiều doanh nghiệp có khả năng phát triển và tận dụng hạ tầng dữ liệu cùng công nghệ phân tích chuyên sâu. Để hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định xây dựng Kho dữ liệu (Data warehouse), Hồ dữ liệu (Data lake), đội ngũ chuyên gia dữ liệu của MH Digital luôn sẵn sàng tư vấn và cung cấp dịch vụ Data Lakehouse tốt nhất. Liên hệ ngay MH Digital để nhận được lời tư vấn phù hợp nhất của doanh nghiệp của bạn.