Tạo cơ hội vượt trội

Là tập hợp các dữ liệu có quy mô lớn, mức độ đa dạng cao và tốc độ thay đổi liên tục, dữ liệu lớn (Big Data) mang lại cơ hội cho các doanh nghiệp chuyển hóa mô hình sản xuất và phương thức quản lý, quảng bá sản phẩm. Trong những năm gần đây, giá trị và độ tin cậy của dữ liệu lớn ngày càng được coi trọng trong các doanh nghiệp công nghệ, hàng không, xe hơi, điện tử, xăng dầu và các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng. Dữ liệu lớn được coi là một nguồn vốn của doanh nghiệp.

Các doanh nghiệp thương mại và công nghiệp đều sở hữu cơ sở dữ liệu về tài chính, đơn hàng, sản phẩm, khách hàng, các nhà phân phối và các đối tác. Những dữ liệu này có thể được hệ thống hóa, phân tích để tìm ra những thông tin cốt lõi về nhu cầu của thị trường, tiềm năng của các kênh phân phối cũng như sở thích của khách hàng. Ở mức độ đơn giản nhất, việc khai thác dữ liệu lớn có thể giúp doanh nghiệp trả lời các câu hỏi như: sản phẩm nào là sản phẩm bán chạy? Khách hàng mục tiêu có những đặc điểm gì? Mối liên hệ giữa đặc điểm của khách hàng và đặc tính của sản phẩm là gì?

Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể khai thác dữ liệu lớn để kiểm soát chi phí hiệu quả hơn, đẩy mạnh sản xuất những mặt hàng mà thị trường có nhiều nhu cầu, đồng thời tối ưu hóa các kênh phân phối để đưa sản phẩm phù hợp đến các thị trường khác nhau. Nghiên cứu của Viện Giá trị kinh doanh IBM với 1.144 doanh nghiệp và chuyên gia công nghệ thông tin ở 95 nước cho thấy, 53% các nhà sản xuất công nghiệp cho rằng, việc sử dụng dữ liệu lớn và các dữ liệu phân tích đem lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Nghiên cứu của IBM cũng cho thấy, các nhà sản xuất công nghiệp ngày càng có cách tiếp cận thực dụng hơn đối với dữ liệu lớn để thúc đẩy các hoạt động sản xuất và kinh doanh. Theo đó, họ xây dựng chiến lược dữ liệu lớn, gắn với việc nâng cấp cơ sở hạ tầng dữ liệu, xác định phương thức phân tích dữ liệu và cụ thể hóa mục đích sử dụng những thông tin cốt lõi được trích xuất từ dữ liệu lớn. Cơ sở hạ tầng dữ liệu sẽ giúp họ lưu trữ dữ liệu có hệ thống hơn trong một thời gian dài, từ đó giúp cho các phân tích nhu cầu của khách hàng và dự báo xu hướng của thị trường ngày càng chính xác hơn.

Chuyên gia tư vấn quản lý Mỹ Geoffrey Moore, trong cuốn sách Vượt qua kẽ nứt sâu và bão táp cho rằng: “nếu không có phân tích dữ liệu lớn, các công ty sẽ như mù và điếc, lang thang trên web giống như con nai lạc lối trên đường cao tốc”. Hội thảo về dữ liệu lớn của Đại học Leeds (Anh) mới đây nhận định: “thế giới marketing, tiếp vận, tài chính, nhân sự, quản lý, công nghệ thông tin, nghiên cứu và phát triển dù ở lĩnh vực công hay tư đều đang đứng trước sự chuyển hóa to lớn do khả năng khai thác dữ liệu lớn của họ”.

Nghiên cứu của IBM cho thấy, dữ liệu lớn được các doanh nghiệp sử dụng chủ yếu cho 2 mục đích chính: phục vụ chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm và tối ưu hóa hoạt động vận hành. Trong thế giới cạnh tranh gay gắt, doanh nghiệp phải hiểu được đặc điểm, nhu cầu và thói quen của từng khách hàng, từ đó đối tượng hóa phương thức tiếp cận. Những thông tin cốt lõi được trích xuất từ dữ liệu lớn về khách hàng sẽ giúp họ đưa ra thông điệp phù hợp, qua phương tiện phù hợp, đến với khách hàng mục tiêu vào thời điểm phù hợp. Giám đốc điều hành của IBM Ginni Rometty khẳng định: “dữ liệu lớn cho phép các nhà tiếp thị hiểu được từng khách hàng trong vòng 18 tháng, nếu không họ sẽ bị tụt lại phía sau”.

Nhiều ứng dụng thiết thực

Sớm nhận thức được vai trò của dữ liệu lớn trong thúc đẩy sản xuất thông minh, các doanh nghiệp lớn trên thế giới nhanh chóng ứng dụng công nghệ này. Hãng sản xuất điều hòa Carrier (Mỹ) là ví dụ điển hình về việc ứng dụng dữ liệu lớn để tiếp cận khách hàng. Từng sử dụng hệ thống dữ liệu truyền thống phụ thuộc vào các quy trình thủ công, Carrier đối mặt với những trì trệ trong chuỗi cung ứng, cản trở khả năng tăng trưởng. Để giải quyết vấn đề này, họ xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu và thuê chuyên gia công nghệ để tích hợp các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) trên khắp thế giới, từ đó tập hợp tất cả các dữ liệu trên một nền tảng duy nhất. Sự thay đổi này giúp Carrier hình thành hiểu biết toàn diện và sâu sắc hơn về nhu cầu của khách hàng, từ đó xác định các cơ hội kinh doanh mới đồng thời phát triển mô hình doanh nghiệp với khách hàng (D2C).

Trong khi đó, nhà máy của hãng General Electric (GE) tại New York (Mỹ) được trang bị hơn 10.000 bộ cảm biến khác nhau liên kết với các nhà máy trên toàn cầu để thu thập thông tin về quá trình sản xuất và điều kiện vận hành. Công nhân của nhà máy có thể theo dõi dữ liệu, nhận thông báo về các sai sót trong sản xuất và cải thiện chất lượng theo thời gian thực. Nhận thấy lợi ích to lớn của dữ liệu lớn, đặc biệt trong việc cắt giảm chi phí, GE mạnh tay đầu tư cho chiến lược dữ liệu lớn. Năm 2012, họ tuyên bố đầu tư 1 tỷ USD trong 4 năm cho trung tâm phân tích dữ liệu hiện tại ở San Ramon, bang California.

Hãng sản xuất xe hơi BMW cũng đi đầu trong ứng dụng dữ liệu lớn để thúc đẩy sản xuất thông minh. Hãng sử dụng dữ liệu lớn cho lĩnh vực phân tích dự báo nhằm phát triển xe hơi tự động và xe hơi cho tương lai. Hợp tác với hãng sản xuất chip Intel, BMW nghiên cứu phát triển công nghệ thị giác máy tính, sử dụng các camera thay cho mắt người và xử lý thông tin giao thông giống như não người. Công nghệ thị giác máy tính chính là chìa khóa quan trọng trong chiến lược sản xuất xe hơi tự lái và hơn thế của BMW. Không dừng lại ở đó, BMW còn sử dụng dữ liệu lớn từ các cảm biến trên các xe nguyên mẫu để xác định những sai sót kỹ thuật, điểm yếu trong thiết kế, nhờ vậy bảo đảm chất lượng sản phẩm và giữ vững uy tín trên thị trường.

Bên cạnh đó, dữ liệu lớn còn được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động quản lý và vận hành của doanh nghiệp. Một công ty sản xuất lốp xe của Nhật Bản đã khai thác dữ liệu lớn về khách hàng từ mạng xã hội để xây dựng kế hoạch tiếp thị và tổ chức các chiến dịch bán hàng. Các dữ liệu lớn, đặc biệt là những dữ liệu về phản hồi của khách hàng đã giúp công ty này cải thiện hình ảnh, thực hiện những điều chỉnh hợp lý với sản phẩm, từ đó nâng cao doanh số bán hàng. Cách tiếp cận tương tự cũng được ngày càng nhiều các doanh nghiệp áp dụng, đặc biệt là trong lĩnh vực thực phẩm và giao hàng. Việc tối ưu hóa hoạt động vận hành không chỉ giúp tiết kiệm chi phí, tăng tỷ suất lợi nhuận mà còn mang lại sự hài lòng nhiều hơn cho khách hàng.

Mặc dù mang lại những lợi ích không thể phủ nhận, nhưng dữ liệu lớn chưa được ứng dụng rộng rãi trong hoạt động sản xuất và kinh doanh của các doanh nghiệp. Theo một thống kê của công ty công nghệ Cisco (Mỹ) năm 2014, có 99,5% dữ liệu được thu thập không hề được phân tích, khiến một nguồn tài nguyên vô cùng quan trọng bị lãng phí. Điều này một phần là do các doanh nghiệp không có nhân sự phù hợp, đặc biệt là các nhà khoa học dữ liệu có trình độ. Từ năm 2009, Hal Varian - nhà kinh tế trưởng của Google - đã cho rằng: “công việc hấp dẫn nhất trong 10 năm tới sẽ là các nhà khoa học thống kê”. Vào thời điểm đó, không ít người cho rằng Hal Varian đang nói đùa, nhưng thực tế hiện nay cho thấy, công nghệ dữ liệu lớn sẽ không thể phát triển nếu không có những nhà khoa học dữ liệu và thống kê chuyên nghiệp.

Đây cũng là lý do các công ty tư vấn công nghệ nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố con người trong chiến lược ứng dụng dữ liệu lớn cho sản xuất thông minh. Công nghệ dù hiện đại hay tinh vi thế nào vẫn cần sự làm chủ của con người. Sự làm chủ ấy bắt đầu từ nhận thức về vai trò của dữ liệu lớn, từ đó chuyển hóa thành chiến lược cụ thể. Janet Balet - chuyên gia tư vấn của công ty tư vấn Ernst & Young (Anh) - nhận định: “đây không chỉ là vấn đề về dữ liệu và công nghệ, mà còn là vấn đề con người mà các công ty thường bỏ quên”. Rõ ràng, ứng dụng dữ liệu lớn trong sản xuất thông minh dù là cần thiết nhưng vẫn là sân chơi dành cho các doanh nghiệp lớn, trong khi các doanh nghiệp vừa sẽ phải rất nỗ lực để tìm ra lối đi riêng./.