Trong bối cảnh Logistics 4.0, Big Data trong Logistics đã nổi lên như một yếu tố chủ chốt, có vai trò quan trọng trong việc thu thập, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau với tốc độ cao. Thông qua việc ứng dụng trí tuệ kinh doanh (BI), Big Data trong Logistics hỗ trợ các doanh nghiệp phân tích thông tin để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và đạt được các mục tiêu kinh doanh hiệu quả. Vậy Big Data trong Logistics là gì? Hãy cùng Project Shipping tìm hiểu nhé!
Big Data là gì?
Dữ liệu lớn, hay còn gọi là Big Data, đề cập đến việc quản lý và xử lý các tập hợp dữ liệu khổng lồ và phức tạp mà các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Big Data mang đến những thách thức đa dạng như phân tích, thu thập, giám sát, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền tải, trực quan hóa, truy vấn và đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu.
Vai trò của Big Data trong Logistics
Thuật ngữ “Big Data trong Logistics” bắt đầu được áp dụng phổ biến từ khoảng năm 2012, phản ánh những thách thức ngày càng lớn mà các doanh nghiệp phải đối mặt trong việc quản lý và tận dụng khối lượng dữ liệu ngày càng gia tăng. Sự phức tạp và tốc độ phát triển nhanh chóng của Big Data trong Logistics yêu cầu các phương pháp mới để điều hành, phân tích và diễn giải dữ liệu. Những tiến bộ trong lĩnh vực này là yếu tố quan trọng để khai thác tối đa tiềm năng của Big Data trong Logistics cho các quyết định chiến lược trong nhiều lĩnh vực, bao gồm marketing và các hoạt động kinh doanh chủ chốt.
Trong lĩnh vực Logistics 4.0, Big Data trong Logistics trở thành một yếu tố không thể thiếu. Khái niệm này liên quan đến việc thu thập thông tin hợp lệ từ nhiều nguồn khác nhau, với khối lượng lớn và đa dạng, và được xử lý với tốc độ cao. Dữ liệu này sau đó được phân tích qua các công cụ trí tuệ kinh doanh (business intelligence) nhằm rút ra những thông tin quý giá. Những thông tin này sẽ thúc đẩy việc đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và giúp đạt được các mục tiêu đề ra.
Big Data trong Logistics có bốn đặc điểm chính như sau:
-
Khối lượng: Dữ liệu được tạo ra với quy mô rất lớn.
Đặc điểm đầu tiên của Big Data trong Logistics là khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm các tập hợp dữ liệu rất lớn. Tính chất này gắn bó chặt chẽ với sự phát triển của Internet of Things (IoT – Internet vạn vật), khi mà hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu được tạo ra mỗi giờ từ hàng tỷ thiết bị kết nối. Khối lượng dữ liệu đồ sộ này yêu cầu phải sử dụng công nghệ điện toán đám mây để đáp ứng nhu cầu mở rộng và tăng trưởng nhanh chóng về số lượng dữ liệu. Điều này đặt ra những thách thức lớn cho các doanh nghiệp, vì các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Do đó, cần phải có những phương pháp xử lý thông tin mới, sáng tạo và tiết kiệm chi phí để trích xuất thông tin chi tiết, đưa ra quyết định chính xác và tự động hóa các quy trình từ Big Data trong Logistics.
-
Đa dạng: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và có thể có nhiều định dạng khác nhau.
Một trong những đặc điểm nổi bật của Big Data trong Logistics là sự đa dạng về nguồn dữ liệu. Điều này có nghĩa là Big Data có thể bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Sự phong phú này là rất quan trọng vì nó cho phép các doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện hơn về tình hình của các phân đoạn trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, việc khai thác và phân tích Big Data trong Logistics yêu cầu các công cụ không theo chuẩn để phát hiện và rút ra tri thức, qua đó hỗ trợ doanh nghiệp đạt được các mục tiêu cụ thể của mình.
-
Tốc độ: Dữ liệu được sản xuất và xử lý nhanh chóng.
Một đặc điểm quan trọng khác của Big Data trong Logistics là tốc độ thu thập, xử lý và truyền tải thông tin. Tốc độ này không chỉ liên quan đến khối lượng dữ liệu được sinh ra và tốc độ sinh ra mà còn đến nhu cầu truy cập và phân tích dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc một cách nhanh chóng để đưa ra quyết định. Doanh nghiệp cần khả năng phản ứng linh hoạt với sự thay đổi của các xu hướng và hành vi khách hàng, và việc phân tích dữ liệu theo thời gian thực là rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu này.
-
Độ tin cậy: Việc đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu là rất quan trọng.
Điểm đặc biệt cuối cùng là mức độ tin cậy của Big Data trong Logistics. Dữ liệu lớn trong lĩnh vực logistics thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như thiết bị IoT, hệ thống GPS, thẻ RFID, camera giám sát và các hệ thống quản lý kho bãi, quản lý quan hệ khách hàng, v.v. Các chuyên gia đều nhấn mạnh việc bảo mật dữ liệu và thu thập thông tin chính xác là rất quan trọng để tích hợp hiệu quả phân tích Big Data và từ đó tối ưu hóa quy trình logistics. Một vấn đề quan trọng khác là việc áp dụng phân tích Big Data để nâng cao tính minh bạch trong chuỗi cung ứng và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Big Data trong Logictics có ứng dụng gì?
Trong kỷ nguyên số hiện nay, Big Data đã trở thành một yếu tố then chốt trong việc tối ưu hóa các quy trình và hoạt động trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là logistics. Với sự gia tăng nhanh chóng về khối lượng dữ liệu và sự phát triển của công nghệ phân tích, Big Data trong logistics không chỉ giúp cải thiện hiệu suất vận hành mà còn mang lại những lợi ích đáng kể trong việc dự đoán, quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Vậy Big Data trong Logictics có ứng dụng gì? Cùng chúng tôi tìm hiểu nhé!
Dự báo nhu cầu
Phân tích Big Data trong Logistics nổi bật nhờ khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Điều này đặc biệt có giá trị khi làm việc với dữ liệu bán hàng lịch sử, bao gồm nhiều sản phẩm, địa điểm, và khoảng thời gian khác nhau. Việc này cho phép các doanh nghiệp nhận diện các mô hình ẩn trong dữ liệu, chẳng hạn như xu hướng theo mùa, ảnh hưởng của các chương trình khuyến mãi lên doanh số, hoặc sự thay đổi trong sở thích của khách hàng. Nhờ vào việc phát hiện những mô hình lặp lại này, các doanh nghiệp có thể tạo ra dự báo dựa trên dữ liệu một cách chính xác và đáng tin cậy hơn, giảm bớt sự phụ thuộc vào trực giác hoặc dữ liệu hạn chế khi dự đoán nhu cầu.
Dự đoán bảo trì trong Logistics
Những sự cố như ngưng trệ máy móc hoặc hư hỏng phương tiện vận tải trong logistics quốc tế có thể gây ra thiệt hại tài chính nghiêm trọng. Tác giả chỉ ra rằng, bằng cách kết hợp cảm biến IoT với phân tích Big Data trong Logistics, các công ty có khả năng dự đoán các sự cố tiềm tàng của thiết bị trên các phương tiện, container và các tài sản logistics khác. Phương pháp chủ động này, dựa trên phân tích hiệu suất theo thời gian thực và các mẫu sử dụng, hỗ trợ bảo trì phòng ngừa kịp thời, giảm thiểu nguy cơ hỏng hóc bất ngờ và đảm bảo chuỗi cung ứng hoạt động một cách mượt mà hơn. Các chuyên gia khẳng định rằng, các công cụ phân tích dự đoán, nhờ vào dữ liệu từ cảm biến kết nối, giúp các nhà quản lý logistics đưa ra quyết định thông minh về quản lý kho và chuỗi cung ứng. Đặc biệt, những công cụ này đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện các sự cố thiết bị tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng, đồng thời cảnh báo nhân viên để lên lịch sửa chữa kịp thời. Việc bảo trì chủ động, dựa trên phân tích dự đoán, không chỉ tối ưu hóa hiệu quả kho hàng mà còn ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động đắt đỏ, đảm bảo các quy trình logistics diễn ra một cách suôn sẻ.
Quản lý kho hàng
Big Data trong Logistics đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong lĩnh vực quản lý kho hàng. Theo Zhou (2023), việc áp dụng thiết bị và cảm biến IoT để theo dõi nhiệt độ và độ ẩm trong kho hàng là rất quan trọng. Việc giám sát này theo thời gian thực đảm bảo rằng các hàng hóa nhạy cảm được lưu trữ trong điều kiện lý tưởng, từ đó ngăn ngừa hư hỏng hoặc tổn thất. Enache (2023) đưa ra một ví dụ cụ thể về cách IoT góp phần vào quản lý kho hàng. Tác giả mô tả việc sử dụng cảm biến thông minh để lập kế hoạch ảo cho các quy trình xếp dỡ hàng hóa, với dữ liệu thời gian thực về sự chiếm dụng không gian kho giúp phân bổ không gian hiệu quả và tối ưu hóa việc di chuyển hàng hóa. Ayyadapu (2023) đề cập đến việc Alibaba, một công ty thương mại điện tử hàng đầu, áp dụng các thuật toán học sâu để tối ưu hóa quản lý kho hàng, dẫn đến giảm thiểu sai sót trong việc lấy hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Quản lý hàng tồn kho
Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng công nghệ, đặc biệt là Big Data trong Logistics, đang tạo ra những thay đổi mạnh mẽ trong việc quản lý hàng tồn kho. Các doanh nghiệp hiện đang áp dụng phân tích dữ liệu để kết hợp thông tin từ lịch sử bán hàng, các mô hình dự đoán nhu cầu hiện tại và dữ liệu hàng tồn kho thời gian thực từ các cảm biến IoT. Nhờ đó, họ có thể duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm thiểu chi phí lưu kho và tình trạng thiếu hàng, đồng thời đảm bảo rằng sản phẩm luôn có sẵn để phục vụ khách hàng. Khả năng cung cấp thông tin thời gian thực qua cảm biến IoT giúp doanh nghiệp theo dõi mức tồn kho, từ đó lưu trữ hàng hóa an toàn và quản lý kho hiệu quả hơn. Điều này giảm bớt sự phụ thuộc vào kiểm tra thủ công và nâng cao hiệu suất kho bãi. Frączek (2022) đã nghiên cứu kiểm soát hàng tồn kho từ góc độ hệ thống quản lý logistics, nhấn mạnh vai trò quan trọng của quản lý hàng tồn kho theo phương pháp “Just in Time”. Dữ liệu chính xác và kịp thời là yếu tố quyết định để đạt được sự tối ưu hóa tồn kho, đảm bảo số lượng hàng hóa phù hợp luôn sẵn có vào đúng thời điểm. Tổng kết lại, khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu, việc cung cấp thông tin theo thời gian thực từ IoT, và luồng thông tin hiệu quả trong các hệ thống logistics là những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp thực hiện các quyết định tồn kho thông minh.
Tối ưu hóa tuyến đường trong Logistics quốc tế
Trong các nghiên cứu gần đây về logistics quốc tế, các nhà khoa học đã bàn luận về việc các công nghệ tiên tiến như IoT và Big Data trong Logistics đang cách mạng hóa việc tối ưu hóa lộ trình. Zhou (2023) đã đề cập đến việc sử dụng dữ liệu theo thời gian thực từ các cảm biến IoT gắn trên xe. Khi dữ liệu này được kết hợp với phân tích Big Data và xem xét các yếu tố như tình trạng giao thông, thời tiết và dữ liệu vận chuyển lịch sử, nó giúp điều chỉnh tuyến đường một cách linh hoạt, từ đó cải thiện tốc độ giao hàng và giảm tiêu thụ nhiên liệu. Zhou cũng nhấn mạnh ứng dụng của công nghệ này trong hoạt động cảng biển Trung Quốc để xử lý container và thông quan nhanh chóng hơn. Enache (2023) đồng tình với những lợi ích này nhưng bổ sung thêm khía cạnh về an ninh, chẳng hạn như việc sử dụng thiết bị Internet vạn vật để theo dõi và giám sát các lô hàng theo thời gian thực, cung cấp cái nhìn và kiểm soát tốt hơn đối với hoạt động logistics. Tác giả đưa ra ví dụ về các cảm biến thông minh trong lốp xe tải truyền dữ liệu áp suất theo thời gian thực, cho phép điều chỉnh lộ trình để tiết kiệm nhiên liệu và đảm bảo an toàn, đồng thời theo dõi tình trạng lốp xe và dự đoán mức độ hao mòn.
Bạn có thể tham khảo những nội dung liên quan khác về kiến thức chuyên ngành tại Project Shipping để nắm được thêm những thông tin bổ ích khác.
Những thách thức khi áp dụng Big Data trong Logictics
Thách Thức về Cơ Sở Hạ Tầng và Đầu Tư trong Big Data trong Logistics
Sự gia tăng nhanh chóng về khối lượng dữ liệu đã tạo ra nhu cầu cấp thiết đối với một cơ sở hạ tầng vững chắc nhằm xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả trong môi trường Big Data trong Logistics. Theo Ayyadapu (2023), việc quản lý khối lượng dữ liệu lớn và đa dạng trong Big Data đòi hỏi các hệ thống xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng. Việc tích hợp các công nghệ Dữ liệu Lớn, bao gồm cơ sở hạ tầng, bảo mật và tuân thủ quy định, sẽ gặp nhiều khó khăn. Điều này đặc biệt thách thức trong ngành logistics do tính chất phối hợp giữa các bên liên quan với khả năng công nghệ khác nhau. Đồng thời, việc đảm bảo việc sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm trong các ứng dụng Big Data cũng là một vấn đề cần giải quyết.
Thách Thức Đầu Tư và Cơ Sở Hạ Tầng trong Big Data
Việc áp dụng Big Data và Internet vạn vật (IoT) trong logistics đối mặt với các thách thức lớn về đầu tư và cơ sở hạ tầng. Trước tiên, chi phí đầu tư ban đầu là một yếu tố quan trọng: Một, chi phí cho việc mua sắm công nghệ mới, bao gồm cảm biến để giám sát hàng hóa, phương tiện và kho bãi, cùng với các công cụ lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn. Hai, bảo mật dữ liệu đòi hỏi các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ và liên tục để bảo vệ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Ba, tuân thủ quy định về quyền riêng tư dữ liệu yêu cầu chuyên môn và khung tuân thủ, làm tăng chi phí.
Ngoài ra, các hạn chế về cơ sở hạ tầng có thể làm chậm việc triển khai Big Data một cách hiệu quả: Một, dung lượng mạng cần có băng thông cao và độ trễ thấp để xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Hai, lưu trữ và xử lý dữ liệu cần các giải pháp mở rộng và an toàn, có thể dựa trên đám mây, cùng với đầu tư vào tài nguyên tính toán hiệu suất cao.
Dù chi phí ban đầu có thể cao, đầu tư vào Big Data và IoT có thể mang lại lợi ích lâu dài, bao gồm tiết kiệm chi phí. Để vượt qua những thách thức này, các doanh nghiệp logistics cần xây dựng chiến lược dài hạn và sẵn sàng đầu tư vào công nghệ và cơ sở hạ tầng để tối ưu hóa quy trình và duy trì sự cạnh tranh.
Kết luận
Bài viết dưới đây của Project Shipping đã cung cấp cho bạn về những thông tin một cái nhìn chi tiết và hữu ích về Big Data trong Logistics. Qua các phân tích và thảo luận chi tiết, bạn đã có cái nhìn rõ ràng về cách Big Data đang chuyển mình trong ngành logistics, cùng với những thách thức và cơ hội mà công nghệ này mang lại. Hy vọng rằng những thông tin này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò quan trọng của Big Data và cách nó có thể tối ưu hóa các quy trình logistics.
Xem thêm: Giải Đáp Thắc Mắc Mô Hình IBSAL Là Gì?
