Hotline: 0708 25 99 25
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Kế toán quản trị

Quản trị tài chính

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Data Cleansing in Supply Chain

Làm sạch dữ liệu trong chuỗi cung ứng

  • Định nghĩa:
    Data Cleansing là quá trình phát hiện, sửa lỗi, và loại bỏ các dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, hoặc trùng lặp trong hệ thống quản lý chuỗi cung ứng. Việc này giúp đảm bảo dữ liệu trong chuỗi cung ứng luôn chính xác, nhất quán, và đáng tin cậy để hỗ trợ ra quyết định.
    Ví dụ: Một công ty logistics làm sạch dữ liệu tồn kho để loại bỏ các mục không còn tồn tại hoặc trùng lặp, cải thiện độ chính xác trong quản lý hàng hóa.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Cải thiện độ chính xác và chất lượng dữ liệu trong hệ thống.
    2. Tăng hiệu quả trong lập kế hoạch và vận hành chuỗi cung ứng.
    3. Giảm thiểu rủi ro và chi phí phát sinh do dữ liệu sai lệch.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Đánh giá chất lượng dữ liệu: Phân tích dữ liệu hiện tại để xác định các vấn đề như trùng lặp, sai sót, hoặc thiếu thông tin.
    2. Thiết lập tiêu chuẩn: Xác định các tiêu chí để đánh giá và làm sạch dữ liệu, như định dạng, độ chính xác, và tính nhất quán.
    3. Phát hiện lỗi: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để nhận diện các lỗi như giá trị trống, dữ liệu không khớp, hoặc dữ liệu dư thừa.
    4. Sửa lỗi và làm sạch: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, bổ sung thông tin thiếu, hoặc điều chỉnh dữ liệu sai sót theo tiêu chuẩn.
    5. Duy trì và cải thiện: Thiết lập các quy trình giám sát và duy trì chất lượng dữ liệu thường xuyên.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các công cụ như ETL (Extract, Transform, Load) hoặc phần mềm quản lý dữ liệu để tự động hóa quy trình làm sạch.
    2. Đảm bảo tính liên tục: Làm sạch dữ liệu không chỉ là một lần, mà cần được thực hiện định kỳ để đảm bảo chất lượng lâu dài.
    3. Đào tạo nhân viên: Đảm bảo rằng nhân viên nhập liệu hiểu rõ tiêu chuẩn và quy trình để giảm thiểu lỗi phát sinh.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà kho loại bỏ các mục hàng hóa không còn tồn tại trong hệ thống quản lý kho để cải thiện độ chính xác của báo cáo tồn kho.
    2. Nâng cao: Amazon áp dụng các thuật toán AI để tự động làm sạch dữ liệu khách hàng và đơn hàng, đảm bảo tính nhất quán trên toàn bộ hệ thống.
  • Case Study Mini:
    Unilever:
    1. Unilever triển khai một dự án làm sạch dữ liệu trong hệ thống quản lý chuỗi cung ứng trên toàn cầu.
    2. Họ sử dụng công cụ phân tích để phát hiện và loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, không chính xác trong danh mục nhà cung cấp và sản phẩm.
    3. Kết quả: Giảm 15% chi phí liên quan đến lỗi dữ liệu và tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu lên đến 95%.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Data Cleansing in Supply Chain giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu phân tích dữ liệu trong chuỗi cung ứng.
    b) Cải thiện độ chính xác và chất lượng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
    c) Tăng chi phí vận hành bằng cách thêm nhiều quy trình không cần thiết.
    d) Loại bỏ hoàn toàn các hệ thống quản lý dữ liệu hiện tại.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty logistics phát hiện rằng dữ liệu tồn kho không chính xác do các lỗi trùng lặp và giá trị không đầy đủ, dẫn đến việc giao hàng sai.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Data Cleansing để cải thiện độ chính xác của dữ liệu và tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Master Data Management (MDM): Quản lý dữ liệu chính, giúp duy trì tính chính xác và nhất quán của dữ liệu trên toàn hệ thống.
    2. Data Governance: Quản trị dữ liệu, đảm bảo các tiêu chuẩn và quy trình trong làm sạch dữ liệu.
    3. ETL (Extract, Transform, Load): Công cụ hỗ trợ quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.
    4. Supply Chain Analytics: Phân tích chuỗi cung ứng, sử dụng dữ liệu làm sạch để đưa ra các quyết định chính xác hơn.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

9 + 4 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo