Kho dữ liệu kết hợp trong ngành logistics

Sticky note và bảng tính nộp hồ sơ hệ thống của bạn đã vượt qua được tính hữu dụng của nó. Nhưng với rất nhiều dữ liệu đến từ sân nhà, kho, hệ thống quản lý giao thông vận tải, hậu cần đối tác, nhà cung cấp, và đội ngũ bán hàng, những gì trên thế giới để bạn làm gì với nó? Tất cả các dữ liệu này kết hợp được gọi là dữ liệu lớn, và nếu bạn không biết làm thế nào để xử lý tất cả, nó có thể cung cấp cho bạn một nhức đầu thực sự.

Mỗi người gửi hàng biết rằng dữ liệu lớn là một vấn đề lớn. Nó không phải là một thuật ngữ khá hộ gia đình, nhưng nó chắc chắn là một cụm từ được sử dụng trong mỗi văn phòng. Nhưng nó có nghĩa gì? Làm thế nào nó không áp dụng cho hoạt động của bạn? Làm thế nào bạn có thể sử dụng nó để làm cho thông minh, quyết định được thông tin tốt? Những loại phần mềm nào bạn cần đến cha phó dữ liệu của bạn?

Tất cả dường như bị đe dọa, và nếu không có sự hướng dẫn đúng đắn, thật khó để biết bắt đầu từ đâu. Với rất nhiều câu hỏi trên bàn, Inbound Logistics thu thập được một vài "thợ mỏ dữ liệu" để nói về xu hướng và thách thức trong thế giới kinh doanh thông minh.

Mọi người đều nói về dữ liệu lớn, nhưng nó là gì? Làm thế nào để bạn xác định nó như là nó liên quan đến chuỗi cung cấp và quản lý hậu cần?

Bài viết liên quan : vận chuyển hàng hóa đi Campuchia | vận chuyển hàng hóa đi Đà Nẵng

Frode HUSE GJENDEM: Big dữ liệu đề cập đến số lượng ngày càng tăng của dữ liệu từ hiện tại, mới, và đang nổi lên nguồn-điện thoại thông minh, cảm biến, phương tiện truyền thông xã hội, và Internet of Things và các công nghệ mà có thể phân tích dữ liệu để đạt được hiểu biết có thể giúp một doanh nghiệp đưa ra quyết định về một vấn đề hoặc cơ hội. Khi áp dụng phân tích dữ liệu lớn để cung cấp dây chuyền hoặc quản lý hậu cần, sự hiểu biết dữ liệu có thể cung cấp cho công ty một lợi thế chiến lược. Ví dụ, các công ty có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về làm thế nào để cải thiện dịch vụ khách hàng và nhu cầu thực hiện, hoặc thiết lập nhanh hơn và hiệu quả hơn thời gian phản ứng để cung cấp vấn đề chuỗi.

JOEY BENADRETTI: dữ liệu lớn, như tên cho thấy, là bộ lớn dữ liệu liên quan có thể được xem xét kỹ lưỡng để lộ xu hướng, mô hình, và các mối quan hệ khác. Trong khi hầu hết các ứng dụng doanh nghiệp có thể quản lý các tập dữ liệu lớn, các phím với dữ liệu lớn không chỉ là số lượng dữ liệu, nhưng cũng phức tạp của nó và những khó khăn của các chế biến nó sử dụng các ứng dụng doanh nghiệp truyền thống. Trong một số trường hợp, nó có thể là tập hợp dữ liệu tương đối nhỏ với độ phức tạp rất lớn.

Big dữ liệu được sản xuất từ ​​nhiều nguồn khác nhau, nhưng có liên quan trong mọi khía cạnh của việc sử dụng dự định của mình. Xem xét số lượng các điểm dữ liệu và nguồn gốc kết nối với chuỗi cung ứng lớn và phức tạp. Bây giờ, hãy xem xét việc có thể để mang lại tất cả những gì với nhau, và có nó liên quan đến một vài thực thể trong các doanh nghiệp có khả năng nhìn thấy các mối quan hệ. Cũng xem xét tầm quan trọng của dữ liệu liên quan đến một thực thể kinh doanh duy nhất giúp với việc ra quyết định.

Dữ liệu trong chuỗi cung ứng phải được kiểm soát để làm cho nó có ý nghĩa. Điều này có nghĩa rằng, với thông lượng cao và phức tạp của hấp thụ tất cả các dữ liệu, sự liên quan của những gì được giới thiệu và phân tích là rất quan trọng đến ý nghĩa đích thực của dữ liệu lớn.

HAROLD B. Friedman: Big dữ liệu là một thuật ngữ phổ biến được sử dụng để mô tả sự tăng trưởng theo cấp số nhân và tính sẵn sàng của dữ liệu, cả cấu trúc và phi cấu trúc. Tham gia một cách tiếp cận thực tế, câu hỏi kinh doanh mà bạn cần phải trả lời là: làm thế nào để tạo ra các kết quả hữu hình dựa trên cơ hội thực tế bằng cách sử dụng dữ liệu lớn? Dữ liệu cần phải được ngưng tụ trình bày chỉ là những gì có liên quan. Ví dụ, giám đốc điều hành có thể muốn dữ liệu tóm tắt qua các dòng sản phẩm của công ty, hoặc người quản lý có thể muốn biết thêm chi tiết, nhưng chỉ trong những lĩnh vực mà họ đã quan sát.

Cán bộ dữ liệu trưởng hoặc các chuyên gia CNTT đang thử thách với không chỉ cung cấp các cơ sở hạ tầng, nhưng cũng làm việc với những người khác để cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu lớn.

ALEC CAMPBELL: Xem xét vị trí của nó như là mối quan hệ của quá trình cung ứng và hoạch định nhu cầu, của tất cả các chức năng của công ty, chuỗi cung ứng có thể thu thập những số tiền lớn nhất của dữ liệu thô. Trong ý nghĩa nguyên tố nhất, dữ liệu lớn, như chúng ta định nghĩa nó, tạo thành các khối xây dựng của các chuỗi cung ứng trong các giao dịch, các phong trào, chi tiết sản phẩm, và thông tin khách hàng và nhà cung cấp. Sự khác biệt giữa ngày hôm qua và hôm nay không phải là có nhiều hơn của nó, đó là tương đối dễ dàng và tốc độ mà các chuỗi cung ứng có thể tạo ra cái nhìn sâu sắc kinh doanh với dữ liệu của nó. Bằng cách này, dữ liệu lớn không phải là mới với chuỗi cung ứng, nhưng khả năng để nhanh chóng và rẻ tận dụng nó được.

ĐÂU LÀ BIG DỮ LIỆU NẰM? ĐÂU chủ hàng có thể khai thác CNTT TỪ?

GJENDEM: Dữ liệu là ở khắp mọi nơi. Thông qua sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, điện thoại thông minh, và Internet of Things, các kiểu dữ liệu mới và các nguồn được xuất hiện mỗi ngày, giúp cho công ty có khả năng khám phá những hiểu biết mới về cách tốt nhất để đạt mục tiêu kinh doanh của họ. Đối với các chủ hàng, cấu trúc dữ liệu có thể được tìm thấy ở nhiều nơi bao gồm hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), hệ thống quản lý giao thông vận tải, và lập kế hoạch và hệ thống đấu thầu. Dữ liệu phi cấu trúc cũng có thể được tìm thấy trong các nguồn dữ liệu xung quanh công ty, bao gồm cả dữ liệu tài chính, dữ liệu thời tiết, hoặc dữ liệu GPS từ xe tải.

BENADRETTI: Big dữ liệu bắt nguồn từ nhiều điểm nhập cảnh và theo truyền thống đặt ở nhiều vị trí-máy chủ, cơ sở dữ liệu, hoặc các bảng. Các mối quan hệ rất phức tạp, và sự phức tạp là những gì thường khiến sự bất lực của các tổ chức để hiểu nó.

Friedman: dữ liệu lớn có thể được tìm thấy trong nhiều dòng dữ liệu-cả bên trong và bên ngoài tổ chức. Dưới đây là một ví dụ về một dòng thông tin dữ liệu lớn. Mỗi một 10 hành động để lại một đường dữ liệu được biên soạn để đo hiệu suất và tạo hiệu quả xử lý.

Một đơn hàng được nhận từ một khách hàng hoặc một đơn đặt hàng được gửi đến một nhà cung cấp.

Hệ thống quản lý kho (WMS) thông báo cho các nhà kho của sản phẩm mà cần phải được vận chuyển.

Đấu thầu tải điện tử được phát sóng đến nhiều tàu sân bay.

Một tàu sân bay được lựa chọn dựa trên giá cả, hiệu suất thời gian, mất mát và thiệt hại kinh nghiệm, và độ chính xác thanh toán. Thông tin này được thu thập từ các lô hàng trước.

Khi các hãng nhặt tải, thiết bị đầu cuối của nó được thông báo về pickup, nên sản phẩm có thể được theo dõi.

Các WMS làm cho việc điều chỉnh thích hợp để hàng tồn kho.

• Một hóa đơn điện tử, vận đơn được chuẩn bị và được chấp nhận bởi các tàu sân bay.
• Một thông báo vận chuyển hàng hóa cao cấp được gửi đến người nhận.
• Một hồ sơ của lô hàng được thông qua để trình thanh toán để phục vụ như là một ủy quyền cho lô hàng để được thanh toán, và tích luỹ các chi phí cho đến khi các hóa đơn hàng được nhận.
• Các hãng nộp hóa đơn vận chuyển hàng hóa của mình thông qua trao đổi dữ liệu điện tử, và nó được kiểm toán, phù hợp với các hồ sơ ủy quyền giao hàng, và đã tổ chức cho thanh toán.

CAMPBELL: Đối với các chuỗi cung ứng, các nguồn nội bộ của dữ liệu lớn nằm chủ yếu trong các hệ thống ERP trong khu vực, hệ thống sản xuất, hệ thống quản lý kho hàng, và các hệ thống quản lý giao thông vận tải. Duy nhất cho các chuỗi cung ứng, dữ liệu cũng có thể được bên ngoài với các nhà phân phối / khách hàng, nhà cung cấp và các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần giữa mỗi bên như giao nhận, kho bãi hợp đồng, hợp đồng sản xuất và môi giới hải quan. Hầu hết các chủ hàng UTi phục vụ có xu hướng đánh giá thấp các trường hợp kinh doanh cần thiết để lựa chọn nhà cung cấp đồng chính của họ để chia sẻ dự báo, di chuyển, hoặc dữ liệu không chuẩn khác. Là một nhà cung cấp, chúng tôi hiểu làm thế nào và tại sao điều này có thể khó khăn. Chúng tôi chủ động chia sẻ với các chủ hàng của chúng tôi các dữ liệu họ có thể cần, và giúp họ giao tiếp và cộng tác bên ngoài.

LÀ GÌ KHÓ KHĂN hàng LỚN NHẤT VỀ QUẢN LÝ FACE BIG DATA?

GJENDEM: Chủ hàng phải đối mặt với hai thách thức chính với dữ liệu quyết định về mục tiêu hiểu biết định hướng mong muốn, và sự hiểu biết làm thế nào để trích xuất các tín hiệu dữ liệu từ những tiếng ồn đó sẽ hỗ trợ các kết quả mong muốn lớn. Để vượt qua những thách thức này, đầu tiên các chủ hàng nên thiết lập một mối quan hệ mạnh mẽ giữa các doanh nghiệp và CNTT. Hợp tác có hiệu quả là chìa khóa để phát triển các chiến lược đó dẫn đến kết quả kinh doanh theo hướng dữ liệu. Sau đó, điều quan trọng đối với người gửi hàng để đạt được một sự hiểu biết về tiềm năng của dữ liệu để đạt được mục tiêu. Người gửi hàng có thể đạt được sự hiểu biết này bằng cách áp dụng phương pháp thăm dò để dữ liệu để tìm mối tương quan, mô hình, hoặc dự đoán rằng có thể có liên quan cho các doanh nghiệp.

BENADRETTI: Thông thường, các chủ hàng chỉ biết mối quan hệ trực tiếp; ví dụ, nơi mà nó đến từ đâu và đang tới đâu? Họ có thể không biết nguồn gốc và điểm kết thúc thực sự. Bởi vì các chủ hàng không có khả năng hiển thị của chuỗi cung cấp toàn bộ, nó thường rất khó để họ hiểu được tầm quan trọng và nhạy cảm của sản phẩm xuất xưởng.

Hãy vận chuyển nội tạng con người. Người gửi hàng biết mọi thứ về cơ quan đó là vận chuyển hàng và có thể giúp chuyển các chuỗi cung ứng phương ngôn dọc. Điều này đúng với hầu hết các chủ hàng chuyên ngành, nhưng không phải luôn luôn cho người giao hàng của người tiêu dùng hoặc hàng hoá khác. Vì vậy, xem xét chủ hàng chuyển sản phẩm với số lượng lớn trên biển hay đất nước. Mà không biết các điểm dữ liệu có liên quan trong chuỗi cung ứng, họ có thể không có khả năng để đánh giá cao tầm quan trọng một khách hàng hoặc nhà cung cấp được đặt trên các quá trình vận chuyển.

Khi chủ hàng có cái nhìn sâu sắc hơn vào chuỗi cung cấp toàn bộ khi vận chuyển hàng hóa cho nhiều khách hàng trong container cùng hoặc bản lược khai hàng, họ là khả quan hơn đối phó với những khó khăn của ô nhiễm, tuổi thọ, và bảo vệ bí mật thương hiệu của công ty. Họ cũng có được khả năng để đưa ra quyết định chiến lược và hoạt động có ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng.

Tác động khác là sự hiểu biết tất cả các điểm tiếp xúc và chi phí cao hơn, có thể bắt nguồn từ các lĩnh vực như bảo hiểm, an ninh, và việc sử dụng các tàu nhanh để tránh cướp biển trong làn đường vận chuyển hàng hóa  nhất định.

Friedman: Đầu tiên, các chủ hàng phải xác định loại thông tin mà họ cần. Thứ hai, họ cần hỗ trợ IT để truy cập thông tin này. Thứ ba, họ phải cam kết nguồn lực để đầu tư vào những dữ liệu bị bắt.

CAMPBELL: Các chủ hàng thường cho rằng họ không có dữ liệu, hoặc không có thời gian để làm việc, và cả những vị trí hơi off-base. Những thách thức lớn nhất là hầu như luôn luôn, hoặc tin tưởng vào chất lượng của dữ liệu (điều này là khác nhau hơn là không có dữ liệu), hoặc có các nguồn lực con người thích hợp trên tay để quản lý hay trích xuất dữ liệu để phân tích bởi một nhà cung cấp bên ngoài (điều này là khác nhau hơn là không có thời gian ). Vấn đề chất lượng thường liên quan đến di sản hoặc hệ thống toàn cầu không phù hợp, và quy mô của dữ liệu dọn dẹp cần thiết. Các vấn đề nguồn lực con người thường phát sinh bởi vì vài chuỗi cung cấp có đầy đủ đội ngũ nhân viên CNTT chuyên dụng người biết những gì dữ liệu có sẵn và có thể được cung cấp cho một nhà tư vấn hoặc nhà cung cấp khác. Cả hai vấn đề là lý do để yêu cầu một bên thứ ba logistics (3PL) cung cấp để giúp đổi mới và cộng tác.

LÀ MỘT SỐ CÁCH CỤ THỂ BIG DỮ có thể ảnh hưởng CHUỖI CUNG ỨNG-và cuối cùng, DOANH NGHIỆP THỰC HIỆN GÌ?

GJENDEM: Xây dựng một chuỗi cho phép cung cấp dữ liệu hiện đại tất cả các dữ liệu vào dòng chảy thông suốt và nhanh chóng thông qua một doanh nghiệp giúp vun bồi dữ liệu vào một tài sản công ty tích cực có thể tác động dây chuyền cung ứng và kinh doanh tổng thể theo nhiều cách khác nhau.

Ví dụ, các chủ hàng sẽ có thể phân tích hiệu quả hơn dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu theo ngữ cảnh cảm biến trên container lưu trữ vận chuyển hàng, và dữ liệu thời tiết để hiểu những điều kiện hàng hóa được vận chuyển trong. Những hiểu biết dữ liệu có thể giúp công ty hiểu liệu một tốt hơn lô hàng sẽ được về thời gian và đến với chất lượng đúng. Cải tiến theo hướng dữ liệu này trong hiệu quả chuỗi cung ứng có thể tăng doanh thu hoặc cải thiện dịch vụ khách hàng.

BENADRETTI: dữ liệu lớn tác động nhiều hơn so với công nghệ hoặc ứng dụng được sử dụng để cung cấp nó. Có dữ liệu lớn mà không có các phương tiện để hiểu nó loại bỏ rất nhiều quyết định từ chuỗi cung ứng. Yếu tố rõ ràng, chẳng hạn như các phương pháp giao hàng và các tùy chọn giao diện, đang bị ảnh hưởng bởi kích thước và độ phức tạp của dữ liệu có sẵn, khả năng và giải thích trong đó có thể loại bỏ các hành động chậm, và dịch vụ cuối cùng là người nghèo hoặc ra quyết định.

Friedman: Có thông tin hơn trong vòng một hàng tồn kho ảnh hưởng kho vì giá kim ngạch có thể được quản lý tốt hơn, mặt hàng phổ biến có thể được xác định, out-of-stock mục này có thể được giảm, và các công ty đạt được cải thiện khả năng hiển thị để người mua gì. Kết quả là, họ có thể giảm chi phí và cải thiện dòng dưới cùng.

Dữ liệu lớn cũng ảnh hưởng đến giao thông vận tải thông minh hơn vì cho phép các công ty để tối ưu hóa mức độ dịch vụ được lựa chọn với hiệu năng cần thiết. Họ cũng có thể củng cố các lô hàng, xây dựng các chuyến đi vòng, và tối ưu hóa lựa chọn nhà cung cấp dịch dựa trên chi phí và hiệu suất. Kết quả là giảm chi phí vận chuyển hàng hóa  mà rơi vào dòng dưới cùng.

Ngoài ra, có quyền truy cập vào thông tin cho phép các công ty có sản phẩm phù hợp có sẵn, và cung cấp các đơn đặt hàng đầy đủ về thời gian, cải thiện dịch vụ khách hàng và xây dựng lòng trung thành của khách hàng, sẽ giúp tăng doanh số bán hàng.

CAMPBELL: Chúng tôi đang sử dụng dữ liệu lớn trong hai cách cụ thể. Một cách là để xác định và định lượng rủi ro chuỗi cung ứng. Uti đã làm việc với một nhà cung cấp phụ tùng ô tô để thực hiện một phân tích rủi ro vận chuyển hàng hóa nhanh bằng cách sử dụng lô hàng dữ liệu của nhà cung cấp, giá, và các khả năng sự kiện. Dự án dẫn đến việc gửi hàng lại đặt bảng xếp hạng mua sắm các nhà cung cấp dựa trên một yếu tố nguy cơ logistics mới. Các phím được sự tin tưởng để chia sẻ dữ liệu.

Cách thứ hai là tối ưu hóa mạng. Các mô hình mạng chủ hàng có thể thực hiện ngày hôm nay khi các dữ liệu thích hợp được nguồn gốc vừa là chi phí cao và tương đối thấp. Một công cụ chúng tôi sử dụng là LLamasoft Supply Chain Guru, mà có thể tạo ra cái nhìn sâu sắc nhanh chóng vào hiệu suất chuỗi cung ứng hiện tại và tương lai tại SKU và mức độ khách hàng. Chúng tôi có thể làm việc với các công ty để mô hình chi phí chính xác, mức độ dịch vụ, và các nhu cầu vốn lưu động cho một hai so với bốn phân phối mô hình trung tâm, hoặc cho chuyển sang vận tải biển cho các sản phẩm di chuyển chậm.

NHỮNG LOẠI DỮ LIỆU CÓ THỂ TẠO REAL GIÁ TRỊ cho các chủ hàng? TRONG NHỮNG KHU hàng NÊN XEM GET THE ROI nhanh nhất TỪ PHÂN TÍCH BIG DATA?

GJENDEM: Để có được giá trị nhất từ ​​dữ liệu, các công ty nên thiết lập một cái nhìn rõ ràng về những gì sẽ là một sự khác biệt cạnh tranh cho họ, và sự hiểu biết về cách ngành công nghiệp của họ đang tiến triển. Sau đó, họ cần phải phát triển một lộ trình hành động dựa trên những hiểu biết sâu sắc. Nó cũng quan trọng đối với các doanh nghiệp để theo đuổi một phi công dữ liệu lớn duy nhất hoặc bằng chứng của khái niệm đầu tiên, sau đó để cho kết quả thác vào một chiến lược toàn doanh nghiệp lớn hơn từ đó.

Cụ thể đối với các chủ hàng, dữ liệu lớn có thể cung cấp giá trị bằng cách giúp họ giảm chi phí vận chuyển và mức tăng dịch vụ. Để đạt được những kết quả này, các chủ hàng nên tìm hiểu các trình điều khiển chính và phụ của chi phí của họ và các vấn đề cấp dịch vụ, sau đó xây dựng một mô hình dữ liệu với các nguồn dữ liệu liên quan có thể cung cấp những hiểu biết về cách sự kiện bên ngoài và nội bộ đang ảnh hưởng đến chi phí hoặc các vấn đề của họ. Ví dụ, các chủ hàng có thể sử dụng tài liệu hoặc giá hàng hóa dự đoán liệu để hiểu giá nhiên liệu trong tương lai. Những hiểu biết này có thể hỗ trợ một chiến lược mua nhiên liệu và chi phí quản lý. Ngoài ra, các nhà khai thác tàu có thể phân tích dữ liệu thời tiết và làn sóng để tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển hàng và mức tiêu thụ nhiên liệu, và dữ liệu lưu lượng truy cập có thể cung cấp đầu vào năng động để có hiệu quả xe tải giao hàng tuyến đường.

BENADRETTI: Hiểu chi phí cung cấp các giá trị lớn nhất đối với bất kỳ tổ chức, và xác định nơi ROI có thể nói dối. Chi phí của sản phẩm không chỉ là chi phí làm cho các sản phẩm, mà còn chi phí trong việc di chuyển hàng hóa từ điểm A đến điểm B. Bây giờ, hãy xem xét những gì chậm trễ có thể chi phí một tổ chức trong sản phẩm hư hỏng, mất doanh thu do dịch vụ khách hàng kém, và chi phí và những tác động liên quan đến thuế để vận chuyển sản phẩm ít thường xuyên hơn. Hiểu biết tất cả các điểm dữ liệu quan trọng trong chuỗi cung ứng cho phép các chủ hàng để tìm hiểu tất cả các lớp và các yếu tố của cấu trúc chi phí của họ, và giúp họ đưa ra quyết định thông minh. Đổi lại, các chủ hàng có thể tăng doanh thu bằng cách đảm bảo đúng số lượng sản phẩm được vận chuyển hàng từ những địa điểm phải sử dụng đúng tuyến để cung cấp dịch vụ đúng lúc, tất cả các thời gian.

Friedman: dữ liệu Big ROI phụ thuộc vào truy cập hiện tại của người gửi hàng để thông tin và nếu nó được giữ trong các hầm chứa riêng biệt hoặc hài hoà để tối đa hóa giá trị. Bạn không cần phải dành tất cả thời gian trên các khía cạnh kỹ thuật của dữ liệu lớn. Bạn có thể mở rộng chân trời của mình và tập trung nỗ lực nhiều hơn vào việc khám phá ra các câu hỏi nghiệp bạn cần trả lời. Điều này sẽ cho phép bạn tập trung vào các cơ hội thực tế với kết quả hữu hình. ROI tốt nhất có thể được tìm thấy trong hàng tồn kho và vận chuyển.

CAMPBELL: tối ưu hóa tồn kho được biết đến rộng rãi để có một thu nhập từ đầu dốc và thu hồi vốn nhanh chóng, nhưng thách thức là tìm kiếm các dữ liệu và khả năng vận hành hệ thống. Uti có một bàn kho tối ưu để thu thập hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày liên quan đến bán hàng / POS, giao thông vận tải, kho khách hàng cụ thể 'SKU trên tay, các đơn đặt hàng nhà cung cấp mới, và giao hàng nhà cung cấp. Trung tâm xuất sắc này thực hiện kế hoạch bổ sung tối ưu cho một số công ty sáng tạo. Đây là một khu vực cực kỳ chín muồi cho các chủ hàng, đặc biệt là những người cũng kho, để cộng tác với mục đích tối ưu hóa tồn kho.

CÁCH chủ hàng THỂ TAP INTO BIG DỮ LIỆU QUYẾT ĐỊNH HỖ TRỢ? CÁCH HỌ CÓ THỂ EXTRACT IT CHO CẢI TIẾN CHIẾN LƯỢC?

GJENDEM: dữ liệu lớn và phân tích nên được định hình một cách tích hợp nó vào kế hoạch của người gửi hàng và quá trình hoạt động. Một khi chủ hàng thực hiện các phân tích và đạt được những hiểu biết, họ có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu kết quả trong một vài cách - tự động hóa cho các dự án như tối ưu hóa tuyến đường, hoặc bằng tay cho các vấn đề như hợp đồng nhiên liệu. Đối với quyết định có ảnh hưởng lâu dài, chủ hàng có thể nhìn vào phát triển bằng chứng của khái niệm mô phỏng mà khám phá các biến nội bộ và bên ngoài khác nhau để đánh giá tác động nơi tối ưu có thể được nhận ra.

BENADRETTI: Hiểu tất cả các điểm dữ liệu trong chuỗi cung ứng có thể được chuyển thành thông tin có tác động đến quá trình ra quyết định. Ví dụ, dữ liệu có thể ảnh hưởng đến các khu vực tối nghĩa như thời tiết ảnh hưởng đến việc vận chuyển hàng hóa bằng tàu như thế nào, và mức độ thiệt hại nước và hàng hóa bị mất ảnh hưởng bởi sự lựa chọn của các hành lang giao thông. Điều đó cho phép đưa ra quyết định về nhiều hơn chỉ là nơi để sản xuất một sản phẩm hay những gì nguyên liệu phải được sử dụng, mà còn làm thế nào để có được những sản phẩm chất lượng tốt nhất cho khách hàng về thời gian với chi phí hợp lý. Nó hạn chế khả năng đưa ra quyết định chiến lược và hoạt động có ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng.

Friedman: Chủ hàng cần các chuyên gia về đội ngũ CNTT của họ. Đang cố gắng để nắm bắt các bit thông tin quan trọng từ các luồng chuyển động nhanh của dữ liệu lớn là không dễ dàng. Một tổ chức phải thiết lập các ưu tiên, xác định cơ hội, và xác định các đề xuất giá trị. Bắt đầu nhỏ và tìm kiếm chiến thắng nhỏ trước khi đầu tư lớn vào các dự án lớn. Điều này đòi hỏi một sự thay đổi trong văn hóa từ sản phẩm ra khỏi cửa để tìm ra con đường tối ưu để đáp ứng các nhu cầu của khách hàng.

CAMPBELL: Các chủ hàng đánh giá quá cao các vấn đề dữ liệu sẵn có, và đôi khi thiếu các nguồn lực để thực hiện một dự án lớn dữ liệu. Vì vậy, câu trả lời cho các chủ hàng làm thế nào có thể gõ vào dữ liệu và cải tiến chiết xuất là để yêu cầu giúp đỡ. Nhiều chủ hàng phải đầu tư thời gian trong việc tìm hiểu khả năng cung cấp để giúp trích xuất và tư vấn về dự án dữ liệu lớn. Ưu điểm là một 3PL đã có khả năng thực hiện một dự án tương tự trước đây, và có thể chia sẻ cái nhìn sâu sắc qua ngành công nghiệp và thực hành tốt nhất.

BENADRETTI: Bảo mật dữ liệu luôn luôn là một mối quan tâm, và như các sự kiện gần đây đã chỉ ra, nó có thể là hỏng cho bất kỳ tổ chức đó không thể bảo toàn dữ liệu của nó. Bí mật của công ty là rất quan trọng.

Bằng cách đảm bảo rằng các dữ liệu thích hợp được xem bởi những người sử dụng thích hợp, chia sẻ tình cờ của các thông tin này có thể được giảm. Có một điểm truy cập trung tâm dữ liệu lớn mới chỉ là bước đầu tiên trong bảo mật dữ liệu. Với một điểm truy cập, bạn có thể cung cấp một lớp kép bảo vệ và khả năng để có hành động khắc phục nếu có một break dữ liệu.

CAMPBELL: Các mối quan tâm vẫn còn rất thực tế từ góc độ quản trị rủi ro, đặc biệt là cho các doanh nghiệp với người tiêu dùng phải đối mặt. Thật không may, không có công nghệ viên đạn thần kỳ như các hệ thống điện toán đám mây và trên tiền đề cả hai đều có lỗ hổng bảo mật tương tự. Giải quyết vấn đề này là một vấn đề ngồi xuống với một cố vấn không phải những công ty phần mềm mục tiêu bán một sản phẩm và nghiên cứu các nhu cầu kinh doanh, rủi ro và giải pháp có thể.