Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là quá trình làm sạch, thay đổi và xử lý dữ liệu thô, đồng thời trích xuất thông tin liên quan, có thể hành động để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Quy trình này giúp giảm rủi ro vốn có trong quá trình ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và số liệu thống kê hữu ích, thường được trình bày dưới dạng biểu đồ, hình ảnh, bảng và đồ thị.
Trong bối cảnh thị trường biến động hiện nay, Data Analysis đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất và tính cạnh tranh trong môi trường kinh doanh biến đổi. Dưới đây là 5 lợi ích từ việc phân tích dữ liệu trong chuỗi cung ứng
1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Việc phân tích các dữ liệu thực tế cung cấp cho doanh nghiệp thông tin đáng tin cậy và chính xác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì dựa vào cảm tính và trực giác. Điều này giúp giảm thiểu các quyết định sai lầm, tăng tính chính xác và hiệu quả trong quản lý chuỗi cung ứng. Bên cạnh đó, việc phân tích dữ liệu còn giúp doanh nghiệp tìm ra các cơ hội mới, định hình chiến lược cạnh tranh, và tối ưu hóa quy trình để đáp ứng tốt hơn với yêu cầu và mong đợi của khách hàng.
2. Dự báo và lập kế hoạch hiệu quả
Có thể nói Data Analysis là một phần không thể thiếu trong dự báo nhu cầu (Demand Planning), vì để lên kế hoạch hiệu quả, các nhà quản lý cần phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng và nhiều yếu tố khác để đưa ra dự báo xác với nhu cầu thực tế. Điều này giúp lập kế hoạch sản xuất, quản lý nguồn lực và vận chuyển một cách hiệu quả, tránh tình trạng tồn kho dư thừa hoặc thiếu hụt, từ đó tối đa hóa sự linh hoạt và đáp ứng nhanh chóng với yêu cầu thị trường.
3. Cải thiện quản lý rủi ro
Phân tích dữ liệu cho phép theo dõi và đánh giá rủi ro trong chuỗi cung ứng, từ việc dự báo biến động giá cả đến xác định nguy cơ cung ứng bị gián đoạn như thiếu nguyên vật liệu, thay đổi nhu cầu của khách hàng và các vấn đề của nhà cung cấp. Nhờ vào việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra các biện pháp linh hoạt để giảm thiểu tác động tiêu cực của rủi ro.
Bằng cách giải quyết vấn đề kịp thời, các tổ chức có thể tránh được sự chậm trễ và gián đoạn, đồng thời đưa ra quyết định sáng suốt về nơi tìm nguồn nguyên liệu, cách vận chuyển hàng hóa và cách quản lý hàng tồn kho.
4. Tối ưu chi phí tồn kho
Quản lý hàng tồn kho kém dẫn đến tình trạng thiếu sản phẩm và dự trữ quá nhiều, và cả hai đều không tốt. Hàng tồn kho dư thừa có nghĩa là chi phí vận chuyển hàng tồn kho cao hơn trong khi hết hàng dẫn đến mất doanh thu.
Data Analytics cho phép các công ty đạt được số dư hàng tồn kho phù hợp để giữ chi phí ở mức thấp nhất có thể mà không bị hết hàng. Xu hướng bán hàng cũng có thể hỗ trợ nhóm vận hành xác định mặt hàng nào cần thêm không gian kho và mặt hàng nào có thể được lưu trữ với số lượng thấp hơn hoặc loại bỏ dần. Từ đó tối ưu chi phí tồn kho
5. Tối ưu hóa quy trình
Việc có cái nhìn bao quát về các dữ liệu trong chuỗi cung ứng giúp các nhà quản lý nắm bắt thông tin chi tiết về hoạt động trong chuỗi cung ứng, từ quy trình sản xuất, quản lý kho, vận chuyển đến giao nhận. Qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể xác định những vấn đề, rào cản trong quy trình và tìm ra cách cải thiện, tối ưu hóa quy trình để tăng năng suất và giảm thời gian sản xuất.
Quy trình thu thập dữ liệu
Bước 1: Xác định mục tiêu thu thập dữ liệu
Đầu tiên, cần xác định rõ mục tiêu thu thập dữ liệu và các câu hỏi mà doanh nghiệp muốn trả lời thông qua phân tích dữ liệu. Việc này giúp định hình phạm vi thu thập dữ liệu và tập trung vào các thông tin quan trọng nhất.
Bước 2: Lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu
Dựa trên mục tiêu và phạm vi thu thập dữ liệu, doanh nghiệp có thể lựa chọn các phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp như khảo sát, phỏng vấn, quan sát trực tiếp, thu thập dữ liệu từ hệ thống tự động, hoặc mua dữ liệu từ các nhà cung cấp dữ liệu.
Bước 3: Thiết kế bảng câu hỏi và hệ thống thu thập dữ liệu
Nếu sử dụng khảo sát hoặc phỏng vấn, cần thiết kế bảng câu hỏi chi tiết và cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho việc thu thập dữ liệu. Đối với việc thu thập dữ liệu từ hệ thống tự động, cần xác định các thông số cần thu thập và cấu hình hệ thống để tự động ghi nhận dữ liệu.
Bước 4: Thu thập, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu
Thực hiện quy trình thu thập dữ liệu theo phương pháp đã lựa chọn. Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy. Sau khi thu thập, dữ liệu cần được xử lý và chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và khả năng Khử nhiễu và kiểm tra chất lượng dữ liệu: Trước khi tiến hành phân tích, dữ liệu cần được kiểm tra và loại bỏ các giá trị nhiễu, lỗi, hoặc thiếu sót. Kiểm tra chất lượng dữ liệu giúp đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích.
Bước 5: Gộp dữ liệu từ các nguồn khác nhau
Trong trường hợp có nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, cần gộp các tập dữ liệu lại với nhau để tạo ra cái nhìn toàn diện và đồng nhất về hoạt động trong chuỗi cung ứng.
Bước 6: Lưu trữ và quản lý dữ liệu
Sau khi xử lý và chuẩn hóa dữ liệu, cần lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách an toàn và dễ truy cập. Các công cụ và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng để tổ chức và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả.
THAM GIA: CỘNG ĐỒNG LOGISTICS VÀ SUPPLY CHAIN VIỆT NAM
3 Công cụ hỗ trợ Data Analysis
Excel là một phần mềm bảng tính phổ biến và đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều năm, công cụ này phù hợp cho việc xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản. Điều này là do tính đơn giản và khả năng tích hợp trong việc nhập liệu, tính toán và trực quan hóa dữ liệu.
Excel cung cấp giao diện đồ họa trực quan, với các tính năng như công thức tính toán, bộ lọc, và tổng hợp dữ liệu. Người dùng có thể nhập liệu trực tiếp vào các ô và sử dụng công thức để thực hiện tính toán và phân tích dữ liệu.
Excel là một công cụ dễ sử dụng, đặc biệt là đối với những người không có kỹ năng lập trình. Các tính năng cơ bản của Excel có thể được tiếp cận một cách nhanh chóng.
Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực Data Analysis. Điều này là do Python có cộng đồng lớn, hỗ trợ đa dạng từ các thư viện phân tích dữ liệu như NumPy, Pandas, Matplotlib và Scikit-learn.
Python cung cấp cú pháp dễ hiểu và linh hoạt, làm cho việc viết code và thực hiện các phân tích dữ liệu trở nên thuận tiện. Các thư viện phân tích dữ liệu trong Python giúp thực hiện các tác vụ như xử lý dữ liệu, thống kê, trực quan hóa dữ liệu, và xây dựng mô hình dự đoán.
Python được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học và dễ sử dụng. Người mới bắt đầu có thể nhanh chóng tiếp cận và làm quen với Python. Tuy nhiên, để trở thành một chuyên gia trong việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu, có thể yêu cầu thời gian và kỹ năng lập trình phát triển.
SAS (Statistical Analysis System) là một công cụ phân tích dữ liệu và thống kê được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh doanh, y tế, tài chính và nghiên cứu. Đây là một trong những công cụ chuyên nghiệp và được ưa chuộng trong việc xử lý dữ liệu lớn và phân tích phức tạp.
SAS cung cấp một ngôn ngữ lập trình riêng (SAS programming language) và một giao diện đồ họa (SAS Studio) để thực hiện các phân tích dữ liệu. SAS cung cấp nhiều thư viện và các chức năng mạnh mẽ để thực hiện các phân tích thống kê, xử lý dữ liệu, và xây dựng mô hình dự đoán.
SAS được coi là một công cụ có độ khó trung bình. Để sử dụng SAS hiệu quả, người dùng cần nắm vững ngôn ngữ lập trình SAS và các cú pháp cơ bản. SAS yêu cầu một quá trình học tập và thực hành để làm quen với các chức năng và phương pháp phân tích dữ liệu.
Tạm kết
Việc áp dụng Data Analysis trong chuỗi cung ứng mang lại nhiều lợi ích quan trọng như tối ưu hóa quy trình, dự báo và lập kế hoạch chính xác, quản lý tồn kho hiệu quả, nâng cao khả năng đáp ứng thị trường, đạt được sự cạnh tranh, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Do đó, việc đầu tư và ứng dụng Data Analysis trong chuỗi cung ứng là một yếu tố quan trọng để đạt được sự thành công và tiến bộ trong môi trường kinh doanh ngày nay.
Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào mục đích, quy mô và yêu cầu của dự án Data Analysis. Python thường được ưu tiên vì tính linh hoạt và sự phát triển của cộng đồng. Excel được sử dụng cho các tác vụ đơn giản và nhanh chóng, trong khi SAS thích hợp cho các phân tích phức tạp và dữ liệu lớn.
“Thiết kế lộ trình phát triển trên bản đồ sự nghiệp chuỗi cung ứng”
