Trong Logistics & Supply Chain, rất hiếm khi vấn đề vận hành xuất hiện theo cách rõ ràng và tức thời. Không có thông báo lỗi, không có cảnh báo đỏ trên hệ thống. Phần lớn thời gian, mọi thứ vẫn vận hành bình thường – đơn vẫn đi, kho vẫn xuất, chi phí vẫn được ghi nhận đều đặn.
Tuy nhiên, nếu nhìn kỹ hơn vào dữ liệu hằng ngày, những dấu hiệu “lệch nhịp” bắt đầu xuất hiện. Đơn giao trễ nhiều hơn so với tuần trước, tồn kho trên hệ thống bắt đầu chênh so với kiểm kê, chi phí vận chuyển tăng nhẹ nhưng kéo dài. Những thay đổi này thường không đủ lớn để gây báo động, nhưng lại là nơi Data Analyst Logistics bắt đầu công việc của mình.
Mục lục
Khi vận hành “có vẻ ổn”, Data Analyst nhìn thấy điều gì?
Một trong những hiểu lầm phổ biến là Data Analyst chỉ tham gia khi sự cố đã xảy ra. Thực tế, phần lớn giá trị của họ nằm ở giai đoạn trước đó, khi mọi thứ vẫn đang vận hành tương đối trơn tru. Công việc của Data Analyst Logistics không phải là tìm lỗi, mà là nhận ra khi dữ liệu bắt đầu vận hành không còn đúng logic quen thuộc.
Chẳng hạn, thời gian giao hàng trung bình tăng lên nhưng số lượng đơn không đổi. Hoặc một kho có tỷ lệ hoàn đơn cao hơn các kho khác, dù không có phản ánh trực tiếp từ đội vận hành. Những câu hỏi này không đến từ cảm tính, mà từ việc theo dõi dữ liệu đủ lâu để hiểu đâu là “mức bình thường” của hệ thống.
Từ nền tảng đó, Data Analyst bắt đầu đi sâu hơn vào từng khía cạnh cụ thể của vận hành.
Điểm nghẽn giao hàng thường lộ diện từ dữ liệu xử lý đơn
Khi nói đến giao hàng chậm, phản xạ đầu tiên thường là nhìn vào đối tác vận chuyển. Tuy nhiên, dữ liệu lại cho thấy nguyên nhân không phải lúc nào cũng nằm ở khâu cuối cùng. Data Analyst Logistics hiếm khi nhìn tổng thời gian giao hàng một cách đơn lẻ. Thay vào đó, họ phân tách toàn bộ vòng đời của đơn hàng, từ lúc tạo đơn, xác nhận, xử lý tại kho cho đến khi giao thành công.
Chính việc tách nhỏ từng giai đoạn này giúp vấn đề trở nên rõ ràng hơn. Có những trường hợp, thời gian vận chuyển không thay đổi, nhưng thời gian xử lý tại kho tăng dần theo ngày. Khi đặt dữ liệu vào bối cảnh vận hành, đây thường là dấu hiệu của quá tải, thiếu nhân sự hoặc quy trình chưa phù hợp, chứ không liên quan đến đơn vị giao hàng như nhiều người vẫn nghĩ.
Sai lệch tồn kho không đến từ “một lần lỗi”, mà từ xu hướng dữ liệu
Nếu giao hàng chậm là vấn đề dễ bị nhận ra, thì sai lệch tồn kho lại âm thầm hơn rất nhiều. Trên hệ thống, tồn kho có thể vẫn hiển thị đủ, nhưng khi xuất hàng thực tế lại phát sinh thiếu hụt. Những sai lệch này hiếm khi đến từ một sự cố đơn lẻ, mà thường là kết quả của nhiều bất cập nhỏ tích tụ theo thời gian.
Bằng cách đối chiếu dữ liệu xuất – nhập, lịch sử điều chỉnh tồn và kết quả kiểm kê, Data Analyst Logistics có thể nhận ra những mẫu hình lặp lại. Chẳng hạn, một nhóm sản phẩm liên tục phải điều chỉnh tồn, hoặc sai lệch chỉ xảy ra ở một kho hay một ca làm việc nhất định. Những phát hiện này giúp khoanh vùng vấn đề rất nhanh, thay vì phải rà soát toàn bộ hệ thống trong mơ hồ.
Chi phí vận chuyển tăng thường có lý do rất cụ thể trong dữ liệu
Tương tự, chi phí vận chuyển tăng thường được giải thích bằng các yếu tố bên ngoài như giá nhiên liệu hay mùa cao điểm. Nhưng khi đặt dữ liệu lên bàn phân tích, Data Analyst Logistics thường thấy những nguyên nhân mang tính vận hành nhiều hơn.
Có những tuyến giao hàng có chi phí trung bình cao hơn rõ rệt so với các tuyến khác dù khối lượng đơn tương đương. Khi kết hợp dữ liệu chi phí với tỷ lệ giao không thành công và hoàn đơn, nguyên nhân dần lộ diện. Việc giao lại nhiều lần hoặc xử lý hoàn hàng liên tục khiến chi phí bị đội lên, dù từng khoản riêng lẻ không quá lớn.
Những phát hiện này giúp doanh nghiệp điều chỉnh cách phân tuyến hoặc lựa chọn đối tác giao hàng dựa trên dữ liệu, thay vì chấp nhận chi phí tăng như một điều hiển nhiên.
Dữ liệu hủy đơn và hoàn đơn phản ánh chất lượng quy trình
Hủy đơn và hoàn đơn thường bị coi là chi phí khó tránh trong logistics. Tuy nhiên, dưới góc nhìn của Data Analyst, đây là nhóm dữ liệu phản ánh rất rõ chất lượng vận hành.
Khi phân tích thời điểm đơn bị hủy, lý do hoàn và mức độ tập trung theo kho hoặc sản phẩm, nhiều vấn đề mang tính hệ thống sẽ dần hiện ra. Đơn bị hủy nhiều ở giai đoạn chuẩn bị hàng thường liên quan đến sai lệch tồn kho, trong khi hoàn đơn tập trung vào một nhóm sản phẩm nhất định có thể phản ánh vấn đề đóng gói hoặc mô tả sản phẩm chưa phù hợp với thực tế giao nhận.
Vai trò thực sự của Data Analyst Logistics trong hệ thống vận hành
Điểm quan trọng cần nhấn mạnh là Data Analyst Logistics không làm nhiệm vụ “bắt lỗi” hay đánh giá con người. Giá trị của họ nằm ở việc giúp hệ thống vận hành tự soi lại chính mình thông qua dữ liệu.
Khi dữ liệu được phân tích đúng cách, doanh nghiệp có thể nhận ra xu hướng xấu từ sớm, hiểu mức độ ảnh hưởng của từng vấn đề và ưu tiên xử lý dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính. Đây là nền tảng để cải thiện vận hành một cách bền vững, thay vì phản ứng bị động trước sự cố.
Kết luận
Trong Logistics & Supply Chain, Data Analyst không cần những dashboard phức tạp hay mô hình cao siêu để tạo ra giá trị. Điều quan trọng hơn là khả năng hiểu quy trình vận hành và đọc ra những bất thường nhỏ nhưng có ý nghĩa lớn từ dữ liệu hằng ngày.
Nếu coi logistics là một dòng chảy liên tục, thì Data Analyst chính là người nhận ra khi dòng chảy đó bắt đầu chậm lại, lệch hướng hoặc phát sinh ma sát – đủ sớm để doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh.
INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.
Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.
Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
