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 Lake for Supply Chain Analytics

Kho dữ liệu cho phân tích chuỗi cung ứng

  • Định nghĩa:
    Data Lake for Supply Chain Analytics là một kho dữ liệu tập trung, nơi doanh nghiệp lưu trữ tất cả các loại dữ liệu thô và có cấu trúc liên quan đến chuỗi cung ứng. Dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như IoT, ERP, CRM, và hệ thống quản lý kho (WMS), được lưu trữ trong một môi trường duy nhất, hỗ trợ phân tích sâu và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
    Ví dụ: Một công ty logistics sử dụng Data Lake để lưu trữ dữ liệu thời gian thực từ xe tải, dữ liệu vận chuyển lịch sử, và dữ liệu dự báo để tối ưu hóa tuyến đường.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Tăng khả năng phân tích và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu toàn diện.
    2. Cải thiện hiệu quả vận hành chuỗi cung ứng thông qua các phân tích dự đoán và nhận diện mẫu.
    3. Hỗ trợ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra cái nhìn toàn diện.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn như ERP, IoT, WMS, và TMS.
    2. Thiết kế cấu trúc Data Lake: Tạo ra một kho dữ liệu tập trung có khả năng lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc (structured) và không có cấu trúc (unstructured).
    3. Tích hợp công nghệ phân tích: Sử dụng các công cụ như AI, ML, và Big Data Analytics để phân tích dữ liệu và tạo ra các báo cáo hoặc dự báo.
    4. Thiết lập truy cập: Phân quyền truy cập phù hợp để đảm bảo rằng các đội nhóm trong tổ chức có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả.
    5. Theo dõi và duy trì: Đảm bảo rằng kho dữ liệu được cập nhật liên tục và tối ưu hóa để phục vụ các nhu cầu phân tích mới.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Đảm bảo bảo mật dữ liệu: Áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
    2. Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu từ các nguồn khác nhau được làm sạch và chuẩn hóa để dễ dàng phân tích.
    3. Đầu tư vào công nghệ: Đảm bảo rằng hạ tầng công nghệ phù hợp để lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà sản xuất sử dụng Data Lake để lưu trữ dữ liệu sản xuất từ các nhà máy và dữ liệu bán hàng từ các cửa hàng, từ đó tối ưu hóa quy trình bổ sung hàng hóa.
    2. Nâng cao: Amazon sử dụng Data Lake để phân tích dữ liệu từ toàn bộ chuỗi cung ứng, từ kho bãi đến vận chuyển, nhằm tối ưu hóa lưu trữ và giao hàng.
  • Case Study Mini:
    Maersk:
    1. Maersk triển khai Data Lake để lưu trữ và phân tích dữ liệu từ hơn 20.000 tàu container trên toàn cầu.
    2. Dữ liệu về thời gian vận chuyển, điều kiện thời tiết, và trạng thái tàu được phân tích để tối ưu hóa vận hành và giảm thời gian giao hàng.
    3. Kết quả: Tăng 15% hiệu quả vận chuyển và giảm đáng kể chi phí vận hành.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Data Lake for Supply Chain Analytics giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Tăng khả năng phân tích và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu toàn diện.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu lưu trữ và phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng.
    c) Tăng chi phí vận hành bằng cách lưu trữ dữ liệu không cần thiết.
    d) Giảm khả năng tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty logistics gặp khó khăn trong việc phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như vận tải, kho bãi, và khách hàng do dữ liệu bị phân tán.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể áp dụng Data Lake để tích hợp và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Big Data Analytics: Phân tích dữ liệu lớn, hỗ trợ phân tích chuyên sâu từ Data Lake.
    2. Supply Chain Visibility: Tăng khả năng hiển thị chuỗi cung ứng nhờ dữ liệu từ Data Lake.
    3. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực để đưa ra các quyết định nhanh chóng.
    4. Machine Learning (ML): Học máy, hỗ trợ nhận diện mẫu và dự đoán từ dữ liệu trong Data Lake.
  • 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

10 + 5 =

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