KINH DOANH ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU LÀ GÌ

Định hướng dữ liệu đơn giản có nghĩa là áp dụng hoặc xây dựng chiến lược dựa trên dữ liệu có sẵn trong tay. 

Kinh doanh định hướng dữ liệu mô tả một quy trình chiến lược tận dụng thông tin chi tiết từ dữ liệu (bao gồm thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu) để xác định các cơ hội kinh doanh mới, tạo ra những dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt hơn, tăng doanh số bán hàng, cải thiện hiệu suất của công ty và hơn thế nữa. Ở những doanh nghiệp đi theo hướng dữ liệudữ liệu được sử dụng bởi toàn thể các thành viên trong công ty, nó cho phép nhân viên từ tất cả phòng ban khác nhau sử dụng nguồn cơ sở dữ liệu để phân tích từ đó đưa ra những nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động tương lai và lập kế hoạch theo đuổi các mục tiêu kinh doanh. 

VAI TRÒ VÀ TẦM QUAN TRỌNG CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG THỜI KÌ CÔNG NGHIỆP 4.0

Khái niệm dữ liệu lớn đã tồn tại trong nhiều năm; hầu hết các tổ chức hiện nay đều hiểu rằng nếu họ nắm bắt được tất cả dữ liệu chảy vào doanh nghiệp của mình, họ có thể áp dụng phân tích và nhận được giá trị đáng kể từ dữ liệu đó. Nhưng ngay cả trong những năm 1950, nhiều thập kỷ trước khi bất kỳ ai nói thuật ngữ "dữ liệu lớn", các doanh nghiệp đã sử dụng phân tích cơ bản (về cơ bản là các con số trong một bảng tính được kiểm tra thủ công) để tìm ra insights và xu hướng. 

Tuy nhiên, những lợi ích mới quan trọng nhất mà phân tích dữ liệu lớn mang tới là tốc độ và hiệu quả. Trong khi một vài năm trước, một doanh nghiệp sẽ thu thập thông tin, chạy phân tích và khai thác thông tin có thể được sử dụng cho các quyết định trong tương lai, ngày nay, doanh nghiệp có thể xác định thông tin chi tiết cho các quyết định ngay lập tức. Khả năng làm việc nhanh hơn – tiết kiệm thời gian – mang lại cho các tổ chức lợi thế cạnh tranh mà trước đây họ không có. 

TOP 7 LEADING DATA ANALYTICS TOOLS. source nois.vn
TOP 7 LEADING DATA ANALYTICS TOOLS. source nois.vn

Tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng?

Phân tích dữ liệu lớn giúp các tổ chức khai thác dữ liệu của họ và sử dụng nó để xác định các cơ hội mới. Điều đó, lần lượt, dẫn đến các bước đi kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, lợi nhuận cao hơn và khách hàng hài lòng hơn. Trong báo cáo Big Data in Big Companies (Dữ liệu lớn ở những công ty lớn), Giám đốc Nghiên cứu IIA Tom Davenport đã phỏng vấn hơn 50 doanh nghiệp để hiểu cách họ sử dụng dữ liệu lớn. Ông nhận thấy chúng có giá trị theo những cách sau: 

các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop và công nghệ phân tích dựa trên điện toán đám mây mang lại lợi thế chi phí đáng kể khi lưu trữ một lượng lớn dữ liệu – cùng với đó, họ có thể xác định các cách kinh doanh hiệu quả hơn. 

Đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn:: Với tốc độ của Hadoop và khả năng phân tích trong bộ nhớ, kết hợp với phân tích các nguồn dữ liệu mới, các doanh nghiệp có thể phân tích thông tin ngay lập tức – và đưa ra quyết định dựa trên những gì họ đã học được. 

Tạo ra những sản phẩm và dịch vụ mới:: với khả năng đánh giá nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng thông qua phân tích đem tới những khả năng cung cấp cho khách hàng những gì họ muốn. Davenport chỉ ra rằng với phân tích dữ liệu lớn, ngày càng nhiều công ty đang tạo ra các sản phẩm mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. 

Vai trò của việc phân tích dữ liệu lớn đối với ngành công nghiệp 4.0

Ngành công nghiệp sản xuất được tác động nhiều nhất bởi xu hướng và khả năng dữ liệu lớn do bản chất và lượng dữ liệu. Hầu hết các nhà sản xuất chỉ mới nhận ra tiềm năng của việc phân tích dữ liệu lớn, nhưng đã có những nhà tiên phong đã khai thác những công cụ phân tích dữ liệu và dưới đây là một số trường hợp tiêu biểu của việc sử dụng dữ liệu để điều hành doanh nghiệp từ các nhà sản xuất. 

Quản lý rủi ro

Data collection. Soure: nois.vn
Data collection. Soure: nois.vn

Có những rủi ro liên quan đến các ngành công nghiệp khi họ thay đổi bất kỳ chiến lược kinh doanh nào của họ hoặc tạo ra một sản phẩm mới cho dù đó là thành công hay thất bại. Trước đó, không có nền tảng hoặc công cụ nào để hiểu sâu hơn về nó. Các nhà cung cấp hiện có quyền lựa chọn chia sẻ dữ liệu sản phẩm của họ với đối tác và khách hàng, điều này tạo ra sự minh bạch hoàn toàn và một kênh truyền thông hiệu quả cao cho cả hai bên. Bằng cách này, nhà sản xuất có thể xem chính xác liệu nhà cung cấp có bị trì hoãn sản xuất hay không hoặc chỉ kịp thời, để sau đó điều chỉnh tất cả các quy trình liên quan và tránh thời gian chờ đợi. Dữ liệu chất lượng cũng có thể được chia sẻ theo cách tương tự; các nhà sản xuất có thể có tất cả các số liệu chất lượng liên quan đến sản xuất và sản phẩm từ các nhà cung cấp của họ trước khi thậm chí nhận được các bộ phận. Bằng cách có khả năng quan sát tốt hơn về mức độ chất lượng của nhà cung cấp và các số liệu hiệu suất khác, nhà sản xuất có thể có khả năng quan sát rõ ràng về danh mục nhà cung cấp của họ và có dữ liệu sâu sắc trong tay khi đàm phán hợp đồng nhà cung cấp. 

Xây dựng để đặt hàng

Sản xuất : Sản xuất theo đã trở thành một xu hướng và không chỉ trong ngành công nghiệp ô tô mà còntrong hàng không,dịch vụ máy tính và thậm chí cả hàng tiêu dùng. Cách tiếp cận sản xuất (BTO) theo thứ tự xây dựng (BTO) là một trong những mô hình kinh doanh hiệu quả và mang lại lợi nhuận cao. Nhưng để xem một phân tích tăng trưởng thực sự từ đó, cần phải có một nền tảng dữ liệu được xác định rõ ràng để phân tích hành vi khách hàng và dữ liệu bán hàng. Nhà sản xuất cần có quyền truy cập vào tất cả các dữ liệu liên quan đến bán hàng và có thể thực hiện phân tích dự đoán chính xác để dự đoán khối lượng đặt hàng trên mỗi cấu hình có thểdjust điều chỉnh chuỗi cung ứng của họ cho phù hợp

Data Analytics, Machine Learning & AI. Source: nois.vn

Nâng cao chất lượng sản phẩm

Bảo trì chất lượng sản phẩm là ưu tiên hàng đầu của các nhà sản xuất. Hầu hết họ đã có dữ liệu cần thiết để cải thiện đáng kể mức chất lượng và giảm chi phí liên quan đến chất lượng, nhưng chỉ một vài người trong số họ có thể kết nối các nguồn dữ liệu của họ theo cách mà nó sẽ cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động. 

Dịch vụ sau bán hàng

Chi phí bảo hành và trả hàng có thể dễ dàng vượt ngoài tầm kiểm soát từ những sai lầm nhỏ nhất trong quá trình sản xuất. Với sự trợ giúp của việc phân tích dữ liệu, bạn có thể tránh hoặc lường trước các vấn đề về bảo hành hoặc trả hàng và tiết kiệm được một khoản tiền đáng kể cho doanh nghiệp.  

Theo dõi hoạt động sản xuất hàng ngày

Để tối ưu hóa chất lượng và năng suất sản xuất, các nhà sản xuất cần phải có luồng dữ liệu hàng ngày từ các dây chuyền sản xuất của họ để nhìn thấy sự khác biệt và cơ hội trong thời gian thực. Điều này bao gồm dữ liệu cảm biến đến từ bộ máy sản xuất và thông tin tài chính được liên kết đúng cách với dữ liệu hoạt động cho mục đích phân tích. Dữ liệu về nhân viên cũng có thể được theo dõi trong thời gian thực bằng cách cho phép trao đổi dữ liệu thẻ nhân viên với các đơn vị dây chuyền sản xuất. 

Sự tăng trưởng các doanh nghiệp định hướng dữ liệu

Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, có thể nhanh chóng so sánh hiệu suất giữa các trang bán hàng khác nhau và xác định lý do dẫn đến sự khác biệt. Ngoài dữ liệu sản xuất và bán hàng nội bộ, còn có thể phân tích toàn bộ thị trường, xây dựng kịch bản nếu như và sử dụng các mô hình dự đoán. 

Bảo trì dự báo và dự phòng

Khi dữ liệu vận hành được phân tích bằng phương pháp nhận dạng mẫu, các sự cố sắp tới và nhu cầu bảo trì có thể được dự đoán trước. Điều này cho phép ngăn chặn thời gian chết và chi phí liên quan đến bảo trì. Đồng thời, bảo trì phòng ngừa sẽ kéo dài đáng kể tuổi thọ của máy móc bằng cách ngăn ngừa sự cố không thể đảo ngược. 

Theo dõi chi phí hoạt động chung

Chi phí chung (Overhead cost) là các chi phí phát sinh trong khi tạo ra một sản phẩm, cung cấp một dịch vụ, hoặc điều hành một bộ phận, xác định lợi nhuận của mỗi nhà sản xuất. Để có khả năng kiểm soát và khả năng hiển thị thực sự đối với các chi phí này, cần có môi trường dữ liệu lớn với các nguồn dữ liệu được kết nối và khả năng phân tích nâng cao. Điều này có thể đóng góp to lớn với việc giảm chi phí liên quan đến nhà cung cấp, tiết kiệm chi phí lẫn thời gian cho các bên đối tác.  

Thử nghiệm và mô phỏng các quy trình sản xuất

Ngày triển khai sản phẩm là lúc những rủi ro không được phép xảy ra. Cả quy trình sản xuất và sản phẩm đều có thể được kiểm tra trước khi được sản xuất hay bắt đầu vận hành. Điều này là khả thi do có bản sao kỹ thuật số, môi trường thực tế ảo và giải pháp mô phỏng quy trình sản xuất. Việc sử dụng các môi trường và công cụ như vậy có thể cho phép các nhà sản xuất loại bỏ rủi ro ngày từ giai đoạn đưa ra quyết định. Mục đích của cái gọi là chuyển đổi kỹ thuật số này của các công ty sản xuất là để triển khai dựa các nền tảng dữ liệu từ đó đưa ra những quyết định, những chiến lược hợp lý.   

 

Logistics

Việc sử dụng dữ liệu trong hậu cần ít phổ biến hơn so với các lĩnh vực sản xuất khác. Kho bãi và vận tải đều là những lĩnh vực mà các công cụ dữ liệu lớn có thể được sử dụng để đem tới tỷ suất hoàn vốn lớn; Tuy nhiên, hiện vẫn chỉ có một vài công ty trên khắp thế giới đang vận hành các dịch vụ hậu cần dựa trên dữ liệu.

DĐịnh hướng dữ liệu đơn giản có nghĩa là áp dụng hoặc xây dựng chiến lược dựa trên dữ liệu có sẵn trong tay. 

Phân tích dữ liệu lớn giúp các tổ chức khai thác dữ liệu của họ và sử dụng nó để xác định các cơ hội mới. Điều đó, lần lượt, dẫn đến các bước đi kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, lợi nhuận cao hơn và khách hàng hài lòng hơn. Trong báo cáo Big Data in Big Companies (Dữ liệu lớn ở những công ty lớn), Giám đốc Nghiên cứu IIA Tom Davenport đã phỏng vấn hơn 50 doanh nghiệp để hiểu cách họ sử dụng dữ liệu lớn.