Big Data biến đổi chuỗi cung ứng như thế nào?

Với ảnh hưởng của Big Data đối với các công ty đang phát triển, Chuỗi cung ứng kỹ thuật số bắt đầu tạo nên những ảnh hưởng tới các ngành công nghiệp.

0

Dữ liệu lớn – Big Data. Hiện tại, nó một trong những chủ đề nóng nhất trong ngành công nghiệp chuỗi cung ứng và có niềm tự hào về vị trí bên cạnh trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và tự động hóa. Nó như một đứa trẻ mới tới trường, một bộ phim mới nhất trong rạp chiếu phim và chiếc điện thoại hiện đại mà mọi người rất quan tâm – và mọi người đều muốn tham gia. Trong nỗ lực để đạt được lợi thế cạnh tranh, các công ty đang tận dụng Dữ liệu lớn vì nhiều lý do. Thông qua Dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể giảm chi phí, nâng cao hiệu quả và cuối cùng đưa ra quyết định thông minh hơn. Chuỗi cung ứng kỹ thuật số xem xét kỹ hơn về ba trong số các công ty đã triển khai Dữ liệu lớn vào hoạt động của họ.

Dữ liệu lớn – Big Data là gì?

Dữ liệu lớn về cơ bản đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ, có cấu trúc và không cấu trúc, giúp doanh nghiệp thiết lập xu hướng và mô hình trong hành vi và tương tác của con người. Điều này cho phép các công ty tận dụng thông tin đó để cho phép ra quyết định tốt hơn, nhờ vào kiến ​​thức về những gì khách hàng của họ yêu cầu. Khi công nghệ ngày càng có ảnh hưởng trong các chiến lược của các công ty, điều cơ bản là các quy trình mới như Dữ liệu lớn, AI và ML được đưa vào hoạt động hoặc họ sẽ có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ khác trong lĩnh vực này.

Năm 2001, Doug Laney, cựu phó chủ tịch và nhà phân tích nổi tiếng của nhóm thực hành tư vấn và nghiên cứu, giám đốc công nghệ dữ liệu của Gartner (CDO), đã giới thiệu 3V được coi là thuộc tính hoặc kích thước xác định của Dữ liệu lớn. Ý tưởng đằng sau 3Vs; khối lượng (Volume), sự đa dạng (Variety) và vận tốc (Velocity), là thách thức của quản lý Dữ liệu lớn xoay quanh việc tăng tốc cả ba loại đó, thay vì chỉ một mình khối lượng. Trong những năm tiếp theo sau đó, cũng đã có sự ra đời của các giá trị V bổ sung, chẳng hạn như tính biến thiên (Variability) và giá trị (Value).

Amazon

Gã khổng lồ thương mại điện tử sử dụng Dữ liệu lớn để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Bằng cách phân tích những gì khách hàng đã mua gần đây, các mặt hàng trong giỏ hàng và những sản phẩm mà khách hàng đã tìm kiếm, Big Data cho phép Amazon đưa ra đề xuất cho khách hàng trong một ưu đãi để tạo thêm doanh thu. Hệ thống khuyến nghị được cá nhân hóa của họ được cho là chiếm 35% doanh thu hàng năm của công ty. Amazon có một nỗ lực để cung cấp các đơn đặt hàng của mình cho khách hàng nhanh hơn so với các đối thủ. Năm 2019, điều này đã tiến thêm một bước thông qua việc ra mắt dịch vụ “Giao hàng trong một ngày”. Amazon hợp tác với các nhà sản xuất để theo dõi hàng tồn kho của họ trước khi chọn kho hàng gần nhà cung cấp và khách hàng nhất để giảm chi phí từ 10 đến 40%.

Starbucks

Với 90 triệu giao dịch được thực hiện hàng tuần tại hơn 25.000 cửa hàng, Starbucks là một thương hiệu nổi tiếng trên toàn thế giới. Việc giới thiệu các ứng dụng phần thưởng thông qua các thiết bị di động đã cho phép công ty hiểu rõ hơn về thói quen chi tiêu của khách hàng. Ứng dụng di động Starbucks đang được nhiều khách hàng yêu thích với hơn 17 triệu người dùng hoạt động, trong khi ứng dụng phần thưởng của nó cho thấy khoảng 13 triệu người dùng hoạt động. Những ứng dụng này cung cấp cho Starbucks rất nhiều thông tin về khách hàng của họ Đồ uống yêu thích của họ và lôi kéo họ sử dụng ứng dụng thông qua các ưu đãi đồ uống miễn phí. Một cách khác mà Starbucks tiếp cận khách hàng là thông qua tiếp thị được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa. Điều này được thực hiện bằng cách gửi email cho một khách hàng gần đây đã ghé thăm một cửa hàng và quảng cáo một sản phẩm mới tương tự như một sản phẩm mà họ đã đặt hàng trước đó để kéo khách hàng tiếp tục mua hàng.

American Express

Ngân hàng American Express có trụ sở tại Hoa Kỳ đang tận dụng Dữ liệu lớn để theo dõi hành vi của khách hàng. Với hơn 110 triệu thẻ American Express đang hoạt động và hơn 1 triệu giao dịch được xử lý, ngân hàng xử lý khoảng 25% hoạt động thẻ tín dụng của Hoa Kỳ. Như trường hợp của tất cả các ngân hàng fintech khác, an ninh mạng được coi là ưu tiên chính và do đó, American Express đã đặt phân tích dữ liệu và ML vào trung tâm của chiến lược của công ty thực hiện mục tiêu. Công ty đã triển khai một mô hình ML kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như thông tin thành viên thẻ, chi tiết chi tiết và thông tin người bán, để phát hiện các sự kiện đáng ngờ để đưa ra quyết định trong một phần nghìn giây và ngăn chặn gian lận. American Express tìm cách kết nối chủ thẻ với các sản phẩm và dịch vụ. Cuối cùng, nó có thể giới thiệu cho khách hàng một nhà hàng mà họ có khả năng sẽ thích dựa trên dữ liệu mua hàng trước đó.

Rõ ràng rằng công nghệ mới như Dữ liệu lớn đang thay đổi cách các công ty hoạt động. Số hóa là ở khắp mọi nơi trong ngành công nghiệp chuỗi cung ứng và hơn thế nữa, và do đó, điều quan trọng là công nghệ và quy trình mới nhất được triển khai vào hoạt động – hoặc các công ty có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Dữ liệu lớn cuối cùng cho phép các quyết định thông minh hơn và theo dõi các xu hướng tiêu dùng mới nhất để đảm bảo các công ty không bỏ lỡ. Khi thế giới tiếp tục phát triển, sự phụ thuộc vào Dữ liệu lớn và phân tích sẽ tăng lên. Nó là một công cụ quan sát hành vi của khách hàng 24/7 và là một con mắt không bao giờ đóng. Thời đại của chuyển đổi kỹ thuật số là ở đây; tương lai là kỹ thuật số.

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây