Vai trò của Big Data trong cách mạng Logistics 4.0

CÁC ĐẶC TRƯNG CỦA BIG DATA

Trong Logistics 4.0, Big Data (Dữ liệu lớn) đóng vai trò thiết yếu. Thuật ngữ này chỉ việc thu thập dữ liệu hợp pháp từ nhiều nguồn khác nhau với dung lượng lớn, đa dạng và được xử lý với tốc độ cao. Dữ liệu này sau đó được phân tích bằng business intelligence (trí tuệ kinh doanh) để phân tích dữ liệu và trích xuất những hiểu biết có giá trị. Những hiểu biết này sau đó thúc đẩy các quyết định chiến lược, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và đạt được mục tiêu mong muốn.

Thuật ngữ "Big Data" bắt đầu được sử dụng rộng rãi hơn vào khoảng năm 2012. Nó phản ánh thách thức ngày càng tăng mà các doanh nghiệp phải đối mặt: quản lý và sử dụng khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Sự phức tạp và tốc độ phát triển nhanh chóng của Big Data đòi hỏi những cách tiếp cận mới để quản lý, phân tích và giải thích dữ liệu. Những tiến bộ này là chìa khóa để mở ra tiềm năng đầy đủ của Big Data cho việc ra quyết định chiến lược trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tiếp thị và các hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Big Data có bốn yếu tố đặc trưng:

• Khối lượng: Lượng dữ liệu vô cùng khổng lồ được tạo ra.
• Đa dạng: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và có thể ở nhiều định dạng khác nhau.
• Tốc độ: Dữ liệu được tạo ra và xử lý với tốc độ cao.
• Độ tin cậy: Đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu là điều rất quan trọng.

Đặc trưng đầu tiên của Big Data là khối lượng dữ liệu lớn, bao gồm các tập dữ liệu khổng lồ. Đặc điểm này gắn liền mật thiết với sự phát triển của Internet of Things (IoT - Internet vạn vật), vốn tạo ra hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu mỗi giờ từ hàng tỷ thiết bị được kết nối. Lượng dữ liệu khổng lồ này đòi hỏi phải sử dụng điện toán đám mây để đáp ứng được yêu cầu mở rộng và tăng nhanh về khối lượng. Khối lượng dữ liệu của Big Data đặt ra những thách thức đáng kể cho các doanh nghiệp vì các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng xử lý. Điều này thúc đẩy nhu cầu về các phương pháp xử lý thông tin mới, sáng tạo và tiết kiệm chi phí để trích xuất thông tin chi tiết, đưa ra quyết định sáng suốt và tự động hóa các quy trình từ Big Data.

Đặc trưng thứ hai của Big Data là sự đa dạng về dữ liệu đầu vào. Đặc điểm này được nhấn mạnh bởi thực tế là Big Data có thể bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Sự đa dạng này rất có giá trị vì nó cho phép các doanh nghiệp có được hiểu biết toàn diện hơn về tình trạng của các phân đoạn trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, Big Data đòi hỏi phải sử dụng các công cụ phi tiêu chuẩn để khai thác dữ liệu và khám phá tri thức, từ đó giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu cụ thể của họ.

Đặc trưng tiếp theo của Big Data là tốc độ thu thập, xử lý và trao đổi dữ liệu. Đặc điểm tốc độ này liên quan đến khối lượng dữ liệu được tạo ra và tốc độ tạo ra nó, nhưng nó cũng liên quan đến nhu cầu truy cập và phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc nhanh chóng để đưa ra quyết định. Doanh nghiệp cần có khả năng phản ứng nhanh với các xu hướng thay đổi và hành vi của khách hàng, và phân tích dữ liệu theo thời gian thực là điều cần thiết để đạt được điều này.

Các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống không phù hợp để xử lý khối lượng và tốc độ của Big Data. Các công cụ và công nghệ mới đã được phát triển để giải quyết thách thức này, bao gồm điện toán đám mây, hồ dữ liệu (data lake) và phân tích luồng dữ liệu theo thời gian thực (real-time streaming analytics). Những công nghệ này cho phép doanh nghiệp xử lý và phân tích Big Data theo thời gian thực, giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn.

Đặc trưng cuối cùng là độ tin cậy của Big Data. Dữ liệu lớn trong logistics thường có nguồn gốc từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm thiết bị Internet vạn vật (IoT), thiết bị theo dõi GPS, thẻ RFID, camera an ninh và hệ thống quản lý kho bãi, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng... Các chuyên gia trong lĩnh vực này đều nhấn mạnh tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu và thu thập dữ liệu chính xác để tích hợp thành công phân tích Big Data, từ đó tối ưu hóa hoạt động logistics. Một vấn đề khác cũng nhận được nhiều sự quan tâm là việc sử dụng phân tích Big Data để cải thiện tính minh bạch của chuỗi cung ứng và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LOGISTICS

Dự báo nhu cầu

Phân tích dữ liệu lớn nổi bật ở khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp, đặc biệt có giá trị đối với dữ liệu bán hàng lịch sử bao gồm nhiều sản phẩm, địa điểm và khung thời gian khác nhau. Điều này cho phép các doanh nghiệp khám phá các mô hình ẩn trong dữ liệu này, chẳng hạn như xu hướng theo mùa, tác động của các chương trình khuyến mãi đến doanh số bán hàng hoặc sự thay đổi trong sở thích của khách hàng. Bằng cách xác định các mô hình lặp lại này, các doanh nghiệp có thể tạo ra các dự báo dựa trên dữ liệu, chính xác và đáng tin cậy hơn, giảm sự phụ thuộc vào trực giác hoặc dữ liệu hạn chế khi dự đoán nhu cầu.

Tối ưu hóa tuyến đường trong Logistics quốc tế

Trong các nghiên cứu gần đây về logistics quốc tế, các nhà khoa học đã thảo luận về cách các tiến bộ như IoT và Big Data đang cách mạng hóa tối ưu hóa lộ trình. Zhou (2023) đề cập đến việc sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến IoT gắn trên xe. Dữ liệu này, khi được kết hợp với phân tích Big Data và tính đến các yếu tố như tình trạng giao thông, thời tiết và dữ liệu vận chuyển lịch sử, sẽ tạo điều kiện cho việc điều chỉnh tuyến đường linh hoạt để giao hàng nhanh hơn và giảm tiêu thụ nhiên liệu. Zhou nhấn mạnh việc ứng dụng công nghệ này vào hoạt động cảng biển Trung Quốc để xử lý container và thông quan nhanh chóng hơn. Enache (2023) đồng ý về những lợi ích này nhưng bổ sung thêm một số khía cạnh khác an ninh, chẳng hạn dùng các thiệt bị Internet vạn vận để theo dõi và giám sát các lô hàng theo thời gian thực, cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát tốt hơn đối với hoạt động logistics. Tác giả đưa ra ví dụ về các cảm biến thông minh trong lốp xe tải truyền dữ liệu áp suất theo thời gian thực, có thể được sử dụng để điều chỉnh lộ trình nhằm tiết kiệm nhiên liệu và đảm bảo an toàn, tính đến tình trạng lốp xe và dự đoán hao mòn.

Quản lý Hàng tồn kho

Các nghiên cứu gần đây khám phá cách công nghệ nói chung và Big Data đang cách mạng hóa quản lý hàng tồn kho. Các doanh nghiệp đang tận dụng phân tích dữ liệu để kết hợp dữ liệu bán hàng lịch sử, các mô hình nhu cầu hiện tại và dữ liệu hàng tồn kho thời gian thực từ các cảm biến IoT. Điều này cho phép doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm thiểu chi phí lưu kho và tình trạng hết hàng trong khi vẫn đảm bảo sản phẩm có sẵn để phục vụ khách hàng. Khả năng cung cấp thông tin thời gian thực thông qua các cảm biến IoT cho phép doanh nghiệp nắm bắt thông tin về mức tồn kho để lưu trữ an toàn và thu hồi hàng hóa hiệu quả. Điều này giảm sự phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công và cải thiện hiệu quả kho bãi. Frączek (2022) nghiên cứu về kiểm soát hàng tồn kho từ góc độ hệ thống quản lý logistics, nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý hàng tồn kho "Just in Time". Dữ liệu chính xác và kịp thời là yếu tố then chốt cho các quyết định tồn kho tối ưu, đảm bảo số lượng hàng hóa phù hợp luôn có sẵn vào đúng thời điểm. Tóm lại, khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu, khả năng cung câp thông tin theo thời gian thực từ IoT, và luồng thông tin hiệu quả trong các hệ thống logistics là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định tồn kho thông minh.

Quản lý kho hàng

Big Data đang thay đổi nhanh chóng lĩnh vực quản lý kho hàng. Zhou (2023) nhấn mạnh việc sử dụng các thiết bị và cảm biến IoT để giám sát nhiệt độ và độ ẩm trong kho hàng. Việc giám sát theo thời gian thực này đảm bảo điều kiện lưu trữ tối ưu cho các hàng hóa nhạy cảm, ngăn ngừa hư hỏng hoặc tổn thất. Enache (2023) cung cấp một ví dụ cụ thể hơn về vai trò của IoT trong quản lý kho hàng. Tác giả thảo luận về việc sử dụng các cảm biến thông minh để lập kế hoạch ảo cho các quy trình xếp dỡ hàng hóa trong kho. Dữ liệu thời gian thực về sự chiếm dụng không gian kho, được hỗ trợ bởi các cảm biến này, cho phép phân bổ không gian hiệu quả và tối ưu hóa việc di chuyển hàng hóa. Ayyadapu (2023) nêu ví dụ về Alibaba, một công ty thương mại điện tử nổi tiếng, sử dụng các thuật toán học sâu để tối ưu hóa quản lý kho hàng, dẫn đến giảm thiểu sai sót trong việc lấy hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Dự đoán bảo trì trong Logistics

Những ngưng trệ cho máy móc hoặc phương tiện vận tải hư hỏng trong logistics quốc tế có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể. Tác giả nhấn mạnh rằng bằng cách kết hợp các cảm biến IoT với phân tích Big Data, các công ty có thể dự đoán các sự cố tiềm ẩn của thiết bị trong các phương tiện, container và các tài sản logistics khác. Cách tiếp cận chủ động này, dựa trên phân tích hiệu suất theo thời gian thực và các mẫu sử dụng, giúp bảo trì phòng ngừa kịp thời, giảm thiểu rủi ro hỏng hóc đột ngột và đảm bảo hoạt động của chuỗi cung ứng mượt mà hơn. Các chuyên gia khẳng định rằng các công cụ phân tích dự đoán, được hỗ trợ bởi dữ liệu từ các cảm biến kết nối, cho phép các nhà quản lý logistics đưa ra các quyết định thông minh liên quan đến quản lý kho và chuỗi cung ứng. Cụ thể, các công cụ này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các sự cố thiết bị tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề lớn, cảnh báo nhân viên để lên lịch sửa chữa kịp thời. Bảo trì chủ động này, được thúc đẩy bởi phân tích dự đoán, tối ưu hóa hiệu quả kho hàng bằng cách ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém và đảm bảo sự hoạt động suôn sẻ của các quy trình logistics.

NHỮNG THÁCH THỨC KHI ÁP DỤNG BIG DATA TRONG LOGISTICS

Thách thức về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Sự phát triển của các công nghệ số như điện toán đám mây, Dữ liệu Lớn (Big Data), và Internet vạn vật (IoT) đã cách mạng hóa ngành logistics, nhưng cũng đặt ra những thách thức bảo mật mới. Những thách thức này đặc biệt đáng lo ngại đối với quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Theo các chuyên gia, khả năng kết nối và mạng lưới rộng lớn vốn có trong logistics khiến ngành này dễ bị tổn thương hơn trước các cuộc tấn công mạng và vi phạm dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể, làm gián đoạn hoạt động và thiệt hại nghiêm trọng về uy tín.

Để giải quyết những mối quan ngại này, các doanh nghiệp logistics cần có các biện pháp an ninh mạng vững chắc, chiến lược bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định đang thay đổi. Điều này đòi hỏi phải nghiên cứu và phát triển liên tục để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm vốn là điều thiết yếu cho các hoạt động logistics hiện đại".

Thách thức về tích hợp và phân tích dữ liệu trong logistics

Sự gia tăng đáng kể về khối lượng dữ liệu kéo theo nhu cầu về một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Tương tự, Ayyadapu (2023) nhấn mạnh nhu cầu về các hệ thống xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng vốn có trong môi trường Big Data. Việc tích hợp các công nghệ Dữ liệu Lớn, bao gồm cơ sở hạ tầng, bảo mật và tuân thủ quy định sẽ không đơn giản. Điều này đặc biệt thách thức do tính chất hợp tác của logistics, đòi hỏi sự phối hợp giữa các bên liên quan với các khả năng công nghệ khác nhau. Bên cạnh đó, lĩnh vực logistiscs cũng đối mặt với thách thức trong việc đảm bảo sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm trong các ứng dụng Big Data.

Thách thức về đầu tư và cơ sở hạ tầng

Việc áp dụng dữ liệu lớn và Internet vạn vật (IoT) trong lĩnh vực logistics đặt ra những thách thức đáng kể về đầu tư và cơ sở hạ tầng. Chi phí ban đầu lớn cần thiết cho: Một, việc mua sắm các công nghệ mới: việc sử dụng các cảm biến để giám sát hàng hóa, phương tiện và kho bãi, cùng với các công cụ lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi một khoản đầu tư vốn đáng kể. Hai, bảo mật dữ liệu: để bảo vệ lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra, yêu cầu các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ và liên tục. Ba, tuân thủ quy định: việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu yêu cầu kiến thức chuyên môn và khung tuân thủ, đồng thời tăng thêm các chi phí.

Ngoài ra, các hạn chế về cơ sở hạ tầng có thể làm chậm quá trình triển khai dữ liệu lớn một cách hiệu quả: Một, dung lượng mạng: mạng lưới logistics cần có cơ sở hạ tầng băng thông cao và độ trễ thấp để xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng một cách hiệu quả. Hai, lưu trữ và xử lý dữ liệu: các giải pháp lưu trữ mở rộng và an toàn là cần thiết để chứa lượng dữ liệu khổng lồ, có thể dựa trên đám mây. Đồng thời, đầu tư trong các tài nguyên tính toán hiệu suất cao để phân tích dữ liệu cũng là điều cần thiết.

Mặc dù chi phí ban đầu này có thể là một thách thức, nhưng đầu tư vào dữ liệu lớn và IoT có thể mang lại lợi ích lâu dài như đã đề cập ở trên dẫn đến tiết kiệm chi phí. Để vượt qua các thách thức này, các doanh nghiệp logistics cần phải có chiến lược dài hạn và sẵn lòng đầu tư vào công nghệ và cơ sở hạ tầng để tối ưu hóa quy trình và duy trì tính cạnh tranh.

CÁC XU HƯỚNG TƯƠNG LAI

Các xu hướng tương lai trong việc áp dụng dữ liệu lớn cho lĩnh vực logistics được dự đoán sẽ được định hình bởi một số xu hướng quan trọng sau đây:

• Tích hợp Blockchain: Công nghệ này sẽ cải thiện sự an toàn và minh bạch trong toàn bộ chuỗi cung ứng bằng cách cung cấp các bản ghi không thể thay đổi của giao dịch và nguồn gốc sản phẩm. Điều này phục vụ nhu cầu ngày càng tăng về việc chia sẻ dữ liệu an toàn và tính minh bạch trong logistics toàn cầu.
• Trí tuệ nhân tạo và Học máy: Những tiến bộ này sẽ tinh chỉnh phân tích dự đoán, dẫn đến dự báo chính xác hơn, tối ưu hóa tuyến đường và quản lý rủi ro tốt hơn.
• Mạng 5G: Việc áp dụng mạng 5G sẽ đẩy nhanh quá trình truyền dẫn dữ liệu và nâng cao độ tin cậy. Điều này sẽ cho phép phân tích dữ liệu theo thời gian thực, dẫn đến các hoạt động logistics linh hoạt và phản ứng nhanh hơn.

---------------------------------------------------

(*) Khoa Quản trị kinh doanh

Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. Hồ Chí Minh