Khối lượng thông tin được các tổ chức tích lũy ngày càng tăng cao và thị trường phân tích Dữ Liệu Lớn sẽ đạt 103 tỷ USD vào năm 2023. Tuy nhiên các công ty vẫn đang học cách trích xuất thông tin hữu ích từ luồng dữ liệu của họ.
Theo IBM, chất lượng dữ liệu kém có thể khiến nền kinh tế Mỹ thiệt hại đến 3.1 nghìn tỷ đô la hàng năm. Nhờ các phương pháp Dữ Liệu Lớn, việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ cho các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể, khả năng phân tích mở rộng sẽ cải thiện và mang lại các số liệu thống kê có giá trị. Từ những phương pháp này, các doanh nghiệp có thể nhận được nhiều thông tin hữu ích về hoạt động nội bộ, đối thủ cạnh tranh, đối tác và khách hàng của mình.
Ngành logistics trong tương lai
Các nhà bán lẻ và công ty vận tải tiên tiến hiện đang có nhiều thiết bị cảm biến IoT và thẻ RFID để xác định và theo dõi hàng hóa cũng như nhận lượng dữ liệu khổng lồ: Vị trí, kích thước và trong lượng vận tải, tắc nghẽn giao thông, điều kiện thời tiết và thậm chí cả hành vi của người lái xe.
Thông tin về hiệu quả hoạt động của các ứng dụng vận tải sẽ chó phép bạn quản lý và đánh giá kho hàng, xác định giờ bốc dỡ hàng cao điểm, quản lý nguồn nhân lực và thời gian hiệu quả hơn. Dữ liệu thời điểm đến theo thời gian thực sẽ cho phép các nhà quản lý xem xét tình hình hiện tại và lập kế hoạch tiếp theo.
Nếu việc giao hàng có liên quan đến nhiều yêu cầu cụ thể, hệ thống IoT sẽ lưu giữ hồ sơ tuân thủ và nhắc nhở cho nhân viên kho bãi, tài xế, nhân viên về các yêu cầu hiện tại. Những yêu cầu này có thể là dữ liều về điều kiện nhiệt độ, CO2, quần áo bảo hộ, tải trọng tối đa... Người giám sát sẽ nhận được số liệu thống kê về việc tuân thủ này và bất kỳ những vi phạm nào có thể ảnh hưởng đến tình trạng của hàng hóa hoặc thời gian giao hàng. Tại đây, các doanh nghiệp có thể tránh được các tai nạn và rủi ro, chậm trễ và tổn thất trong tương lai.
Dự đoán tương lai từ phân tích trong quá khứ
Việc thu thập Dữ Liệu Lớn có thể tiết lộ toàn bộ lịch sử của các quy trình hậu cần và cũng là cơ hội để lập kế hoạch cho tương lai. Kiến trúc Dữ Liệu Lớn hiện là cơ sở cho các thuật toán phân tích học máy và hồi quy cơ bản. Với sự trợ giúp từ các mô hình hồi quy, việc phân tích có thể đào sâu vào các sự kiện trong quá khứ và xác định các yếu tố thiết yếu ảnh hưởng đến kết quả.
Việc đánh giá các yếu tố này hằng ngày có thể ước tính xác suất xảy ra kết quả của cùng một sự kiện trong tương lai. Bên cạnh đó, giải thích các yếu tố này còn tăng khả năng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn dựa trên các quyết định theo dữ liệu có sẵn. Đổi lại đó, việc thu thập dữ liệu về các quyết định và kết quả là cơ sở để xây dựng các giải pháp dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo đang khá nổi bật hiện nay.
Cá nhân hoá trải nghiệm giao hàng
Trí tuệ nhân tạo và Dữ Liệu Lớn hiện cho phép các công ty tương tác với khách hàng một cách chính xác và cụ thể hơn, tập trung vào nguyên tắc “người tiêu dùng độc nhất – dịch vụ độc nhất”.
Để đáp ứng mong đợi của khách hàng, các nhà bán lẻ, công ty hậu cần và nhà cung cấp đang tích cực triển khai các giải pháp công nghệ thông tin và phân tích để thu thập, lập cấu trúc và phân tích dữ liệu khách hàng. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu được cả đối tác và người tiêu dùng của họ, giúp cả hai tương tác ở cấp độ cá nhân hơn.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu không chỉ giúp theo dõi tuyến đường vận chuyển nhanh và tiết kiệm nhất trong thời gian thực, chúng còn cung cấp sự minh bạch trong quy trình giao hàng cho các nhà cung cấp và khách hàng theo dõi mọi lúc mọi nơi.
Hầu hết các công ty nhận ra rằng họ có nguồn tài nguyên, công cụ và nền tảng tiên tiến để sử dụng dữ liệu và phân tích, giành lấy vị thế cạnh tranh trước đối thủ. Như lời của Giám đốc Tim McGuire của McKinsey: “Phân tích sẽ xác định sự khác biệt giữa kẻ thua cuộc và người chiến thắng trong tương lai”.
Có thể sẽ mắt nhiều thời gian để liệt kê các lợi ích của việc phân tích Dữ Liệu Lớn. Xét cho cùng, chuyển đổi kỹ thuật số cho hoạt động mua sắm và hậu cần nên bắt đầu bằng việc trích xuất giá trị dữ liệu và khiến hoạt động kinh doanh cốt lõi được điều chỉnh, từ đó đáp ứng với sự thay đổi của thị trường bằng các công cụ Dữ Liệu Lớn.
Theo FCEgroup
.jpg "Đèo Cả và “Đối tác chiến lược”")
