Thành công trong việc hoạch định dữ liệu cơ sở có ý nghĩa rất quan trọng. Đây là điểm cốt lõi tạo nên sự sáng tạo có tính thực tế trong một số doanh nghiệp ngày nay.
Dù công ty của bạn lựa chọn tập trung vào cung cấp các sản phẩm hỗ trợ trực tiếp tới thành công của khách hàng hay sự ưu việt trong vận hành, việc lập kế hoạch dữ liệu cơ sở là rất quan trọng để mang lại thành công và tỷ lệ thành công phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn quản lý dữ liệu cũng như các nhiệm vụ thiết yếu của nó.
Vào sao, Ra vậy: “Đầu vào là rác, thì đầu ra cũng là rác”
Phần mềm hoạch định lộ trình là một công nghệ ưu việt nhằm cải thiện quy trình kinh doanh thương mại của bạn. Nhưng trước khi lập kế hoạch để triển khai những phần mềm này, bạn phải nắm chắc yếu tố chủ chốt: Dữ liệu. Thuật ngữ nổi tiếng “Vào sao (Garbage In), Ra vậy (Garbage Out)” ngụ ý rằng chất lượng thông tin mà bạn đưa vào phần mềm sẽ tương đương với chất lượng đầu ra.
Vào sao, ra vậy có nghĩa là dữ liệu đầu vào xấu sẽ dẫn đến thông tin đầu ra xấu, hay còn gọi là rác thải. Vì vậy, việc kết hợp kỹ thuật hoạch định dữ liệu cơ sở tối ưu gắn với dự báo thực tiễn và một phương pháp tổng thể mạnh mẽ là rất quan trọng nhằm đảm bảo bạn đạt được kết quả tốt nhất.
Đối với các phần mềm hỗ trợ kinh doanh, chất lượng dữ liệu đầu vào kém dẫn đến kết quả không hiệu quả. Giống như bất kỳ thiết bị hoặc phần mềm tự động hóa nào, kết quả bạn có thể tưởng tượng phần lớn phụ thuộc vào giá trị của dữ liệu mà phần mềm hoạch định của bạn đã chọn. Do đó, dữ liệu xấu dẫn đến các tác động tiêu cực: các cơ hội bị bỏ qua, doanh thu bị mất, v.v… Có kế hoạch thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu đảm bảo bạn sẽ khai thác được tối đa nguồn lực sẵn có của mình.
Tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu
Khi các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, tự động hoá và Internet Vạn vật đang thay đổi nhiều doanh nghiệp, việc hoạch định và quản lý dữ liệu cơ sở trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Dữ liệu không đầy đủ là một trong những thách thức lớn đối với hoạt động logistics, và hệ thống hoá quá trình hoạch định là một sáng kiến không tồi để giải quyết vấn đề này.
Một phần mềm dự báo hoạch định và phân phối cũng quan trọng tương đương giá trị của dữ liệu được cung cấp cho nó. Điều này đặc biệt đúng với phần mềm định tuyến, khi mà khả năng nhận được kết quả sai lệch phụ thuộc rất lớn vào mức độ chất lượng của dữ liệu. Độ chính xác của dữ liệu có thể đưa doanh nghiệp của bạn tiến xa hơn nhiều, vì vậy, sự hiểu biết về các quy trình bạn có thể thiết lập để thực hiện mục tiêu đó hiện giờ là rất cần thiết.
Dữ liệu có giá trị dẫn đến quá trình ra quyết định chặt chẽ hơn và thúc đẩy chất lượng đầu ra. Trong giai đoạn đầu của quá trình hoạch định dữ liệu cơ sở, việc xác minh và xác nhận dữ liệu được sử dụng là rất quan trọng. Các thông tin được chia sẻ về người lái xe sẵn sàng làm việc, kích thước xe và độ chính xác của vị trí khách hàng… tạo thành một phần dữ liệu quan trọng mà phần mềm định tuyến sẽ dựa vào. Các yếu tố khác như tốc độ, vị trí các điểm nóng về tắc nghẽn giao thông và thời gian giao hàng được chấp nhận cũng rất quan trọng. Giống như nhiều phần mềm khác, Abivin vRoute cũng chỉ đảm bảo sẽ tiết kiệm thời gian và chi phí cho bạn nếu dữ liệu bạn nhập vào có chất lượng cao.
Bạn nên làm gì?
Các công ty nên đảm bảo cung cấp được dữ liệu cơ sở có chất lượng cho các phần mềm sử dụng. Nếu hiện tại bạn đã có một hệ thống thu thập dữ liệu, bạn nên tập trung vào việc cải thiện hệ thống này. Một phương án khác mà bạn có thể cân nhắc đó là có một Hệ thống Quản lý Đơn hàng. Dưới đây là một số bước cần thực hiện trong các trường hợp yêu cầu cần có hoạch định dữ liệu cơ sở:
Đảm bảo dữ liệu được sắp xếp và dễ truy cập
Bạn nên đảm bảo dữ liệu của bạn được sắp xếp và dễ dàng truy cập. Bạn cũng có thể sử dụng ERP hoặc phần mềm chỉ tập trung vào việc sắp xếp dữ liệu. Phần mềm hoạch định lộ trình như Abivin vRoute có thể kết nối và đồng bộ hóa với hầu hết các hệ thống ERP trên thị trường nhằm đảm bảo luồng dữ liệu hiệu quả giữa hai hệ thống.
Đảm bảo hoạch định dữ liệu hiệu quả: từ kế hoạch đến thực tiễn
Đảm bảo dữ liệu có hiệu quả từ trong hoạch định tới thực tế triển khai, không có thông tin bịa đặt. Bạn phải cố gắng sao cho dữ liệu có thể lưu chuyển mà không gặp khó khăn giữa các hệ thống trong công ty của bạn. Việc không thể hệ thống hoá truyền dữ liệu giữa các ứng dụng quan trọng trong công ty của bạn không chỉ làm giảm tốc độ thực hiện quá trình do phải lấy dữ liệu đầu vào thông qua các phương thức thủ công mà còn có thể dẫn đến những sai số chủ quan.
Đánh giá, Sửa đổi
Việc đánh giá, sửa đổi và hoạch định những dữ liệu quan trọng với mô hình kinh doanh của bạn trong các tình huống thực tế là điều bắt buộc. Việc đánh giá hoặc sửa đổi không kịp thời và sơ sài sẽ gây ra sự khó chịu cho các nhân viên của bạn, không khuyến khích giao hàng trong một số tuyến đường nhất định và dẫn đến các khách hàng không hài lòng với các chuyến hàng bị mất. Với việc đánh giá và sửa đổi đúng cách, bạn có thể tránh sự rủi ro không thấy được tỷ lệ lợi nhuận ròng so với chi phí (Return on Investment – ROI) từ dự án hoạch định dữ liệu cơ sở, tỷ lệ này hoàn toàn có thể nắm được sau khoảng thời gian vận hành thực tế được ấn định đối với phần lớn các quy trình.
Cho phép các yếu tố đặc thù như xe ô tô hoặc người lái xe hiện có, các tình huống giao thông có thể dự đoán hoặc sự chậm trễ tại địa điểm của khách hàng giúp loại bỏ khả năng toàn bộ kế hoạch phải hủy bỏ trong quá trình thực hiện chỉ vì một lỗi nào đó.
Kết luận
Mỗi kế hoạch dữ liệu cơ sở đều phải trải qua một chu trình thay đổi, và sẽ có nhiều yếu tố ảnh hưởng tới doanh nghiệp của bạn khi bộ dữ liệu này lớn dần lên. Cách bạn tiếp cận hoặc lựa chọn để đối mặt với tình hình có ý nghĩa rất quan trọng. Quan sát những thay đổi này và điều chỉnh kế hoạch của bạn để thích ứng với chúng là một phần thiết yếu trong chu trình hoạch định. Việc đánh giá, sửa đổi và báo cáo thường xuyên về hiệu suất thực tế là cần thiết để bạn có thể xác định lại và thay đổi kế hoạch của mình. Việc đánh giá các kế hoạch, các sửa đổi và thực hiện hoạch định dữ liệu cơ sở đối với mỗi doanh nghiệp cũng đều gắn chặt với mục tiêu mang lại tăng trưởng, cải thiện hiệu quả giao hàng cho khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn.
—
Tham khảo:
1. http://www.b-eye-network.com/view/4882
2. https://www.edq.com/glossary/data-quality-importance/
