Làm sạch dữ liệu không phải là mới, nhưng là điều mà nhiều công ty chưa coi trọng. Trong hai năm qua, 90% dữ liệu của thế giới đã được tạo ra theo Statista. Điều đó tương đương với khoảng 328,77 triệu terabyte dữ liệu. Người ta nói rằng dữ liệu không bao giờ ngủ.
Nhưng không phải tất cả dữ liệu đều là dữ liệu tốt. Để có dữ liệu tốt, bạn cần một “bộ não dữ liệu”, theo Stephany LaPierre, nhà sáng lập kiêm CEO của Tealbook.
Tealbook được thành lập với sứ mệnh lấy dữ liệu nhà cung cấp mà các tổ chức đang tạo ra và định vị nó theo cách có ích cho các hệ thống AI sáng tạo.
“Họ cần dữ liệu tốt để có thể tận dụng đúng cách, và hiện nay, trạng thái của doanh nghiệp tồn tại trong rất nhiều công cụ khác nhau,” LaPierre nói. “Không có bộ não nào gắn kết tất cả lại với nhau.”
Tealbook đang xây dựng một nền tảng lấy dữ liệu đó và "chuẩn hóa" nó để chuỗi cung ứng có thể tận dụng các thuật toán AI và học máy theo cách hữu ích và dễ hiểu.
LaPierre cho biết mọi chức năng trong mua sắm và chuỗi cung ứng đều thực hiện các chức năng riêng của mình và tạo ra dữ liệu riêng với các công cụ riêng. Thu thập tất cả dữ liệu này theo cách hữu ích trên toàn tổ chức là một thách thức. Và mỗi chức năng không nhất thiết cần cùng một thông tin.
“Chất lượng dữ liệu là điều thực sự thủ công, vì vậy chúng tôi đã sử dụng AI để cải thiện chất lượng dữ liệu,” LaPierre nói. “Chất lượng dữ liệu là đối diện với các bên liên quan.”
Thông tin chính xác từ dữ liệu kém
Các công ty muốn sử dụng AI để tự động hóa việc ra quyết định để có được quyết định chính xác, nhưng những kết quả đó sẽ dựa trên dữ liệu không chính xác. Với dữ liệu nằm ở các khu vực khác nhau của tổ chức và bên trong các nhà cung cấp, có thể khó để đạt được một nơi mà tổ chức có thể làm việc nhanh hơn và hiệu quả hơn.
“Trong một thế giới hoàn hảo, bạn có tất cả thông tin đó ở một nơi - đó là trí thông minh siêu phàm,” LaPierre nói. “Nhưng ngày nay, nó vẫn còn bị chia cắt.”
Vì vậy, trong khi bộ phận mua của tổ chức đang cắt giảm để kiểm soát chi phí, thì bộ phận cung ứng có thể đang xem xét mang về nhiều sản phẩm hơn để sản xuất và bán nhiều hàng hóa thành phẩm hơn.
Tạo một bộ não dữ liệu
Giải pháp là tạo ra một bộ não dữ liệu - một hệ thống không chỉ thu thập tất cả dữ liệu này mà còn làm điều đó theo cách khuyến khích sự tham gia của toàn bộ chuỗi cung ứng.
TealBook đang làm việc trên các nghiên cứu trường hợp mà AI có thể đóng góp vào quy trình này, chẳng hạn như trong việc nhận diện và khám phá nhà cung cấp - bạn làm kinh doanh với ai, họ làm gì và cách tìm các nhà cung cấp tương tự.
"Đó là rủi ro thấp vì quyết định bạn sẽ đưa ra với thông tin này không phải là điều bạn báo cáo cho các cơ quan quản lý," LaPierre nói, thêm rằng "cách nhìn nhận AI trong trường hợp này là như một thực tập sinh."
Tuy nhiên, nếu bạn phụ thuộc vào độ chính xác trong tổ chức của mình, con người vẫn phải xem xét dữ liệu, LaPierre cho biết. Cô cũng khuyên các công ty nên xây dựng các hồ dữ liệu ở cả hai phía mua và bán của doanh nghiệp để tạo cái nhìn 360 độ về hoạt động.
"Giá trị của việc hiểu mối quan hệ 360 độ với một doanh nghiệp rất quan trọng, và có rất nhiều lợi ích, chúng ta đang nói đến hàng trăm triệu hoặc hàng tỷ đô la đang bị bỏ lỡ," cô nói.
.jpg "Tăng cường hiệu quả chuỗi cung ứng tại On Sportswear")
.jpg "Top 10 nền tảng quản lý chuỗi cung ứng")
.png "VLA nhiệm kỳ VIII (2021-2024):
Kỳ 1: Một nhiệm kỳ nhiều \"điểm sáng\"")
.png "PDN 35 YEARS: Affirming the brand in the logistics value chain")