English 
Vietnamese Phân tích Big Data đang mở ra một thế giới hoàn toàn mới cho các nhà sản xuất. Hơn nữa, Big Data đã trở thành một phần quan trọng của hệ thống ERP với khả năng liên kết tất cả dữ liệu với con người và các quy trình.
Đọc thêm: Data Lake là gì? Phân biệt Data Lake và Data Warehouse
Đó là lý do tại sao ngày càng có nhiều nhà sản xuất nhận ra giá trị của Big Data và đầu tư vào nó. Vào năm 2015, khảo sát tập trung vào công nghệ IT cho thấy 31% người trả lời trên khắp thế giới (trong tổng số 2.212 người) cho biết các tổ chức của họ có kế hoạch sử dụng các công cụ BI, phân tích, hay kho dữ liệu để điều hành doanh nghiệp. Bên cạnh đó, 25% trong số họ mong muốn đầu tư vào phân tích Big Data, và 21% hy vọng có đủ vốn để xử lý và quản lý Big Data.
Trong một báo cáo được thực hiện gần đây bởi Pierfrancesco Manenti, 47% các nhà sản xuất hy vọng rằng các phân tích Big Data sẽ mang lại ảnh hưởng lớn đến hiệu quả của doanh nghiệp; và 49% tin rằng phân tích cao cấp có thể giúp giảm chi phí và tận dụng các nguồn lực.
Nguồn dữ liệu trong phân tích Big Data
- Dữ liệu là cốt lõi của Big Data và có thể được thu thập từ các nguồn bên ngoài, nội bộ hoặc được tạo ra theo phương pháp M2M (machine to machine).
- Nguồn bên ngoài: Các nhóm người dùng hoặc diễn đàn, các kênh truyền thông xã hội, các nhóm tập trung hoặc từ các cuộc khảo sát.
- Nguồn nội bộ: Hệ thống của doanh nghiệp, như ERP, CRM ...
- Phương pháp M2M: Cảm biến thông minh và Internet of Things (IoT) có thể lấy dữ liệu trực tiếp từ máy móc và thiết bị, và gửi chúng tới hệ thống ERP và EAM hoặc các ứng dụng khác.
Đọc thêm: Phân tích dữ liệu tốc độ cao với Tableau 10.5
Big Data có thể trợ giúp như thế nào?
Trong phân tích Big Data, dữ liệu có thể được sử dụng để xác định và nghiên cứu các cơ hội kinh doanh bằng cách giúp các nhà sản xuất:
- Xác định các cơ hội mới: bằng cách kết hợp nhân khẩu học của khách hàng hiện tại với hồ sơ của những khách hàng tiềm năng ở các khu vực khác, hoặc các quốc gia, để đơn giản hóa việc mở rộng toàn cầu.
- Mở rộng sang các thị trường mới: bằng cách nhận dạng những cơ hội tiềm ẩn, xác định thị trường vi mô/ thị trường ngách, từ đó trở thành các cố vấn đáng tin và tạo lợi thế cạnh tranh.
- Lập kế hoạch dựa trên cơ sở khách hàng: bằng cách xác định cơ hội bán hàng cho khách hàng hiện tại, dự đoán nhu cầu của khách hàng, củng cố thông điệp của tổ chức, cũng như chứng minh giá trị của các loại sản phẩm khác nhau.
- Nuôi dưỡng mối quan hệ với khách hàng: thông qua sự hiểu biết về nhu cầu cung cấp các giải pháp sáng tạo và xây dựng mối liên kết chặt chẽ với họ.
Đọc thêm: Ứng dụng BI & phân tích dữ liệu cho ngành sản xuất tại Tesla
- Đổi mới: bằng cách sử dụng dữ liệu để dự đoán tác động của việc thiết kế hoặc cải tiến kỹ thuật, đẩy mạnh quá trình đổi mới sản phẩm hoặc đưa ra các giải pháp đột phá và dự báo chính xác tầm ảnh hưởng của sản phẩm mới đối với doanh thu hoặc rủi ro.
- Cải thiện vòng đời sản phẩm: bằng cách xác định lỗ hổng và điểm yếu để tinh chỉnh các tính năng của sản phẩm, phân loại các nhà cung cấp và đại lý hiệu quả, đồng thời loại bỏ các đại lý phụ kém hiệu suất.
- Nâng cao giá trị gia tăng: bằng cách mở rộng các dịch vụ để nâng cao trải nghiệm của khách hàng cùng giá trị gia tăng, và quản lý chúng hiệu quả hơn.
- Lợi nhuận cao hơn: bằng cách tối ưu hóa các sáng kiến để giảm lãng phí, cải thiện năng suất, và mở rộng lợi nhuận biên.
