Đầu tư vào khoa học dữ liệu là một trong những bước tiến quan trọng nhất của thập kỷ qua. Khoa học dữ liệu (Data science) được định nghĩa là việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động.

Các dữ liệu khoa học và hệ thống giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Đồng thời, khoa học dữ liệu và phân tích có tác động tích cực đến nhiều lĩnh vực như tiếp thị, bán hàng và nhân sự…

Với các hoạt động logistics, vận chuyển và quản lý chuỗi cung ứng, việc áp dụng khoa học dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả và nâng cao sức cạnh tranh. Theo nghiên cứu của Hội đồng các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng, khoa học dữ liệu đang trở nên quan trọng hơn đối với ngành này.

Dịch vụ hậu cần

Trong lĩnh vực logistics, việc áp dụng khoa học dữ liệu giúp các công ty tối ưu hóa hoạt động. Khoa học dữ liệu giúp lên kế hoạch các tuyến đường giao hàng sẽ đi, cách quản lý nhiên liệu, thời gian di chuyển trong ngày và dự báo chính xác hơn về cung và cầu. Áp dụng khoa học dữ liệu vào logistics cho phép các công ty sử dụng thông tin chi tiết một cách nhanh chóng để thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết. Trong trường hợp xảy ra các biến động như thay đổi nhu cầu của khách hàng hay giá xăng tăng, doanh nghiệp có thế đưa ra các quyết định nhanh chóng hơn. Hệ thống xe tải thông minh của DHL sử dụng khoa học dữ liệu để tính toán các tuyến đường tốt nhất nhằm tiết kiệm hiệu quả, chi phí và thời gian.

Quản lý vận chuyển

Nếu không có khoa học dữ liệu, doanh nghiệp không thể biết được các tác động của chi phí vận chuyển và các chi phí khác (đóng gói, địa điểm, chiết khấu, tỷ giá) đối với lợi nhuận. Bằng cách phân tích quy trình vận chuyển từ khâu đàm phán đến đóng gói cách hàng hóa, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình và tìm cách cắt giảm chi phí nhưng vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ, tốc độ. Gần đây, Công ty thương mại điện tử Nisolo đã sử dụng phân tích dữ liệu để xác định các khoản phí tác động tiêu cực tới công ty và thực hiện các điều chỉnh để tiết kiệm.

Chuỗi cung ứng

Bản thân chuỗi cung ứng đã trở thành một yếu tố chiến lược trong hoạt động kinh doanh của một công ty. Các doanh nghiệp đã áp dụng khoa học dữ liệu để tự động hóa dự báo nhu cầu, tối ưu hóa thời gian bổ sung và giao hàng đồng thời làm cho hàng tồn kho phản ánh chính xác hơn nhu cầu thị trường. Ngoài ra, công nghệ này cũng giúp cải thiện sản xuất và giao hàng đúng hạn. Các hoạt động này cho phép chuỗi cung ứng hoạt động hiệu quả hơn và có thể dự đoán được. Những hiểu biết sâu sắc về chuỗi cung ứng sẽ giúp doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh nhanh chóng trong thời gian thực và khắc phục các cuộc khủng hoảng trên toàn cầu. Trên thực tế, PepsiCo đã sử dụng phân tích và học mấy để dự đoán tình trạng hết hàng và cảnh báo các nhà bán lẻ sắp xếp lại hàng.

Chế tạo

Bằng cách áp dụng khoa học dữ liệu vào sản xuất, các công ty có thể tiến gần hơn đến mục tiêu cung cấp đúng sản phẩm với số lượng phù hợp vào thời điểm thích hợp. Điều này cho phép hạ giá thành và giúp nhiều khách hàng có thể tiếp cận hơn với sản phẩm Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng cho các hệ thống sản xuất từ việc giám sát quy trình, mô hình hóa các kịch bản bảo trì đến việc xem xét tiến độ an toàn, sau đó xây dựng và cải thiện hoạt động dựa trên thông tin đã thu thập được Khoa học dữ liệu có thể giảm thiểu rủi ro, giảm chi phí và cải thiện năng suất. Nhà sản xuất ô tô Ford là ví dụ điển hình khi sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích sự hao mòn của thiết bị và xác định các sự cố máy móc tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Áp dụng khoa học dữ liệu mang lại nhiều lợi ích vì vậy công nghệ nên được áp dụng trong mọi lĩnh vực quan trọng của doanh nghiệp. Việc áp dụng khoa học dữ liệu cần được duy trì liên tục và không ngừng được cập nhật để giúp doanh nghiệp nắm bắt và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Đầu tư vào khoa học dữ liệu là một trong những bước tiến quan trọng nhất của thập kỷ qua. Khoa học dữ liệu (Data science) được định nghĩa là việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động.

Các dữ liệu khoa học và hệ thống giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Đồng thời, khoa học dữ liệu và phân tích có tác động tích cực đến nhiều lĩnh vực như tiếp thị, bán hàng và nhân sự…

Với các hoạt động logistics, vận chuyển và quản lý chuỗi cung ứng, việc áp dụng khoa học dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả và nâng cao sức cạnh tranh. Theo nghiên cứu của Hội đồng các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng, khoa học dữ liệu đang trở nên quan trọng hơn đối với ngành này.

Dịch vụ hậu cần

Trong lĩnh vực logistics, việc áp dụng khoa học dữ liệu giúp các công ty tối ưu hóa hoạt động. Khoa học dữ liệu giúp lên kế hoạch các tuyến đường giao hàng sẽ đi, cách quản lý nhiên liệu, thời gian di chuyển trong ngày và dự báo chính xác hơn về cung và cầu. Áp dụng khoa học dữ liệu vào logistics cho phép các công ty sử dụng thông tin chi tiết một cách nhanh chóng để thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết. Trong trường hợp xảy ra các biến động như thay đổi nhu cầu của khách hàng hay giá xăng tăng, doanh nghiệp có thế đưa ra các quyết định nhanh chóng hơn. Hệ thống xe tải thông minh của DHL sử dụng khoa học dữ liệu để tính toán các tuyến đường tốt nhất nhằm tiết kiệm hiệu quả, chi phí và thời gian.

Quản lý vận chuyển

Nếu không có khoa học dữ liệu, doanh nghiệp không thể biết được các tác động của chi phí vận chuyển và các chi phí khác (đóng gói, địa điểm, chiết khấu, tỷ giá) đối với lợi nhuận. Bằng cách phân tích quy trình vận chuyển từ khâu đàm phán đến đóng gói cách hàng hóa, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình và tìm cách cắt giảm chi phí nhưng vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ, tốc độ. Gần đây, Công ty thương mại điện tử Nisolo đã sử dụng phân tích dữ liệu để xác định các khoản phí tác động tiêu cực tới công ty và thực hiện các điều chỉnh để tiết kiệm.

Chuỗi cung ứng

Bản thân chuỗi cung ứng đã trở thành một yếu tố chiến lược trong hoạt động kinh doanh của một công ty. Các doanh nghiệp đã áp dụng khoa học dữ liệu để tự động hóa dự báo nhu cầu, tối ưu hóa thời gian bổ sung và giao hàng đồng thời làm cho hàng tồn kho phản ánh chính xác hơn nhu cầu thị trường. Ngoài ra, công nghệ này cũng giúp cải thiện sản xuất và giao hàng đúng hạn. Các hoạt động này cho phép chuỗi cung ứng hoạt động hiệu quả hơn và có thể dự đoán được. Những hiểu biết sâu sắc về chuỗi cung ứng sẽ giúp doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh nhanh chóng trong thời gian thực và khắc phục các cuộc khủng hoảng trên toàn cầu. Trên thực tế, PepsiCo đã sử dụng phân tích và học mấy để dự đoán tình trạng hết hàng và cảnh báo các nhà bán lẻ sắp xếp lại hàng.

Chế tạo

Bằng cách áp dụng khoa học dữ liệu vào sản xuất, các công ty có thể tiến gần hơn đến mục tiêu cung cấp đúng sản phẩm với số lượng phù hợp vào thời điểm thích hợp. Điều này cho phép hạ giá thành và giúp nhiều khách hàng có thể tiếp cận hơn với sản phẩm Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng cho các hệ thống sản xuất từ việc giám sát quy trình, mô hình hóa các kịch bản bảo trì đến việc xem xét tiến độ an toàn, sau đó xây dựng và cải thiện hoạt động dựa trên thông tin đã thu thập được Khoa học dữ liệu có thể giảm thiểu rủi ro, giảm chi phí và cải thiện năng suất. Nhà sản xuất ô tô Ford là ví dụ điển hình khi sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích sự hao mòn của thiết bị và xác định các sự cố máy móc tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Áp dụng khoa học dữ liệu mang lại nhiều lợi ích vì vậy công nghệ nên được áp dụng trong mọi lĩnh vực quan trọng của doanh nghiệp. Việc áp dụng khoa học dữ liệu cần được duy trì liên tục và không ngừng được cập nhật để giúp doanh nghiệp nắm bắt và duy trì lợi thế cạnh tranh.