Tại Sao Các Công Ty Dịch Vụ Logistics Cần Tận Dụng Big Data?

Big Data (dữ liệu lớn) là một khái niệm đang ngày càng được quan tâm nhiều hơn và được nhiều chuyên gia cho rằng sẽ trở thành một cuộc cách mạng trong tương lai, ảnh hưởng đến rất nhiều mặt của đời sống, kinh tế và xã hội.
Như vậy đối với các công ty dịch vụ logistics, Big data có ý nghĩa như thế nào? Trước hết chúng ta sẽ cùng tìm hiểu sơ về khái niệm Big Data – Dữ liệu lớn, và vì sao đây lại là một yếu tố đáng quan tâm đến như vậy.

Big data là một khái niệm về những bộ dữ liệu có kích thước quá lớn và phức tạp đến mức những thiết bị, công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể phân tích, xử lý nỗi. Big data được hình thành qua việc tổng hợp dữ liệu liên tục qua thời gian dài và do đó thường chứa rất nhiều các thông tin hữu ích mà nếu trích xuất thành công thì sẽ rất có ích cho doanh nghiệp và xã hội. Ví dụ như vào năm 2009, nhờ phân tích bộ dữ liệu khổng lồ của mình mà Google đã đưa ra được dự đoán về mức độ lan truyền của dịch cúm H1N1 được cho là rất sát với phân tích của chuyên gia từ các tổ chức y tế danh tiếng. Hay những Website thương mại điện tử như Amazon thường đưa cho khách hàng những gợi ý hữu ích về các sản phẩm dựa trên khả năng phân tích Big data từ các đơn hàng và hành vi sử dụng Internet của người mua.

Các công ty dịch vụ Logistics sẽ hưởng lợi nếu khai thác hiệu quả phân tích Big data

Đối với riêng các công ty dịch vụ Logistics và vận chuyển nói chung, ứng dụng Big data cũng sẽ mang lại một hiệu quả đáng kể. Việc phân tích được dữ liệu đặt hàng, số lượng bưu kiện, lộ trình vận chuyển v.v… sẽ giúp các nhà điều hành dự đoán được xu hướng sử dụng dịch vụ của khách hàng, nắm được hiệu quả thật sự của quy trình hoạt động và đưa ra các giải pháp cải thiện. Bằng chứng là mới đây công ty dịch vụ giao nhận và vận chuyển danh tiếng UPS đã đầu tư hơn 1 tỷ đô vào hệ thống Big data, đây như là một “hồi chuông” đối với các công ty dịch vụ logistics khác về tầm quan trọng của Big data. Dưới đây sẽ là một số ứng dụng của Big data vào lĩnh vực logistics:

Phân tích số lượng:
Dự đoán số lượng đơn hàng trong ngày, tuần, tháng hay năm luôn là một vấn đề rất cần thiết đối với các công ty dịch vụ logistics nhằm tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và ngân sách. Nhiều công ty logistics đang đầu tư cho mảng này để tìm ra giải pháp có thể giúp họ dự báo được nhu cầu vào mùa cao điểm. Đây là một trong những ứng dụng hữu ích nhất của Big data, rất nhiều nhà khoa học dữ liệu đang nghiên cứu để đưa ra những giải pháp phù hợp.

Phân tích dữ liệu hàng hóa:
Hàng hóa y tế là một trong những loại hàng hóa vận chuyển khó khăn và phiền phức nhất. Ví dụ, một số loại thuốc tây cần được bảo quản ở nhiệt độ 2-8 độ C. Một số dụng cụ dễ vỡ và yêu cầu được vận chuyển thật cẩn thận. Điều này thật sự rất tốn chi phí đối với các công ty dịch vụ logistics và ngay cả với những khách hàng để thực hiện cả quy trình vận chuyển. Vậy nên, nhiều công ty đang bắt đầu đầu tư vào tìm kiếm một giải pháp đảm bảo vận chuyển an toàn nhất, đảm bảo các điều kiện cần thiết.

Những nhà nghiên cứu và chuyên gia về dữ liệu học đã triển khai những bộ cảm biến IoT (Internet of things) để đo lường nhiệt độ, độ sốc và các yếu tố khác của đơn hàng. Ứng dụng các dữ liệu phối hợp này có thể giúp tìm ra một phương thức vận chuyển an toàn và kinh tế nhất cho những loại hàng hóa “nhạy cảm” như vậy.

Chọn lựa cách thức vận chuyển:
Liệu công ty bạn có nên tự đầu tư một đội xe tải để vận chuyển hàng hóa, hay tận dụng những đối tác cung cấp phương tiện vận tải hiện tại? Nhà cung cấp nào sẽ cho bạn những lợi ích cao hơn về phương tiện, lộ trình, chi phí và độ minh bạch? Đây là những ví dụ về các câu hỏi mà một chuyên gia về dữ liệu cho ngành logistics phải trả lời. Họ có thể phân tích Big data để có được một dữ liệu lớn để đưa ra các dự đoán về phương thức nào sẽ hiệu quả nhất, tốn ít chi phí và có lợi cho sự phát triển trong tương lai. Những phân tích này sẽ ảnh hưởng đến quyết định doanh nghiệp sẽ hợp tác với hãng xe nào, hoặc lựa chọn dịch vụ kho bãi nào tốt nhất với nhu cầu của doanh nghiệp.

Minh bạch trong quản lý:
Quản lý được mọi rủi ro trong vận hành và tìm được cái giải pháp luôn là điều mà các doanh nghiệp mong muốn. Đó có thể là rủi ro về mặt chính trị hoặc đơn giản chỉ là một vụ tai nạn giao thông, những nhà quản lý luôn muốn có cái nhìn rõ ràng về các vấn đề và rủi ro tiềm ẩn.

Một trong những dự án chiến lược mà nhiều công ty dịch vụ logistics theo đuổi đó là việc xây dựng một hệ thống quản lý có thể đưa ra các giải pháp tham mưu dựa trên phân tích các dữ liệu Big data từ các vấn đề trong quá khứ và hiện tại. Thách thức hiện nay vẫn là khả năng phân tích một dữ liệu lớn về đơn hàng, và sự đa dạng về cấu trúc thông tin đến từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, và các thiết bị IoT kết nối với các phương tiện và thiết bị tham gia quy trình.

Minh bạch với khách hàng:
Khách hàng luôn rất nhạy cảm đối với thời gian giao hàng. Để dự đoán được chính xác lô hàng khi nào được giao đến tay khách đúng là một ác mộng đối với các công ty dịch vụ logistics. Tính toán thời gian phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố: Số lượng đơn hàng, tình trạng giao thông, phương tiện vận chuyển và kể cả sức khỏe của tài xế. Với hàng triệu các đơn hàng được vận chuyển mỗi ngày, chỉ từ những phân tích về các dữ liệu như tình trạng của phương tiện vận chuyển, hiệu quả làm việc của tài xế cũng như là các điều kiện về giao thông… có thể dự đoán được phần nào về thời gian giao hàng.

Dự án này sẽ dựa trên công nghệ phân tích dữ liệu thời gian thật. Với dữ liệu thời gian thật cùng các công cụ phân tích hữu hiệu, các công ty dịch vụ logistics có thể đưa ra các thông tin chính xác hơn về tình trạng hàng hóa và có thể minh bạch hoàn toàn với khách hàng.

Tiếp cận khách hàng trên Website:
Cách sử dụng dữ liệu Big data hiện tại của hầu hết các công ty logistics là để phân tích hành vi khách hàng trên Website. Lấy ví dụ một công ty dịch vụ logistics hàng đầu của Đức đang ứng dụng phân tích Big data để cung cấp những dịch vụ mang tính cá thể hơn đến những người xem Website. Dựa trên những nhu cầu cá nhân của người xem Website, những phương thức tiếp cận và dịch vụ khác nhau sẽ được mang đến khách hàng một cách tự động.

Đường dây hỗ trợ:
Một trong những dự án khá thú vị khác đó chính là tinh giản và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng khi gọi đến dịch vụ chăm sóc khách hàng. Thường một món hàng được vận chuyển đi sẽ dựa trên số điện thoại của người gửi và người nhận, thông tin này có thể sử dụng trong bộ phận chăm sóc khách hàng, khi mà có một cuộc gọi đến, số điện thoại sẽ lập tức liên kết đến các thông tin về đơn hàng của họ và tự động đưa ra thời gian giao hàng dự kiến. Thời gian dự kiến này sẽ được tính toán dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau (mật độ giao thông, số lượng đơn hàng v.v…). Dự án này được thiết kế để giảm tải số lượng của gọi ở trung tâm chăm sóc khách hàng.

Lượng dữ liệu chúng ta thu thập được hàng ngày đang lớn hơn nhiều so với khả năng xử lý của những hệ thống truyền thống. Big data cho phép chúng ta làm được những việc mà trước giờ được xem là bất khả thi. Sự thay đổi về số lượng sẽ dần dẫn đến thay đổi về chất lượng, với tốc độ xử lý cực nhanh và khả năng chuyển dữ liệu thời gian thực, mọi thứ đang thay đổi chóng mặt. Những công ty áp dụng Big data sẽ nhanh chóng phát triển và lắp đầy các chỗ trống mà trước giờ họ không thể. Tóm lại, “khả năng dự báo dựa trên phân tích Big data” sẽ trở thành yếu tố tiên quyết mới đối với sự phát triển của các công ty dịch vụ logistics trong tương lai gần.