Data Analyst trong Logistics & Supply Chain thường làm việc với những loại dữ liệu nào?

Logistics & Supply Chain là một trong những lĩnh vực mà dữ liệu xuất hiện ở gần như mọi điểm chạm: từ lúc đơn hàng được tạo ra, hàng hóa rời kho, vận chuyển qua nhiều chặng, cho đến khi giao đến tay khách hàng và phát sinh các vấn đề hậu cần. Trong bức tranh đó, Data Analyst không làm việc với những mô hình quá “cao siêu”, mà chủ yếu xoay quanh các tập dữ liệu phản ánh vận hành hằng ngày.

Hiểu đúng Data Analyst trong Logistics & Supply Chain đang làm việc với dữ liệu gì sẽ giúp người đọc hình dung rõ hơn bản chất công việc, thay vì nhìn Logistics qua lăng kính chiến lược vĩ mô.

Dữ liệu đơn hàng và luồng giao dịch

Đây là nhóm dữ liệu nền tảng nhất mà hầu như Data Analyst Logistics nào cũng tiếp xúc. Dữ liệu đơn hàng không chỉ dừng ở số lượng đơn, mà còn bao gồm thời điểm tạo đơn, trạng thái xử lý, thời gian hoàn tất, giá trị đơn, kênh phát sinh và loại hình giao hàng.

Trong thực tế, dữ liệu này thường được dùng để trả lời những câu hỏi rất “đời”: đơn hàng đang bị nghẽn ở khâu nào, vì sao có những ngày lượng đơn tăng nhưng tốc độ xử lý lại giảm, hay đâu là thời điểm cao điểm dễ phát sinh chậm trễ. Với Data Analyst, đây là nguồn dữ liệu giúp kết nối toàn bộ chuỗi vận hành, vì gần như mọi hoạt động logistics đều xoay quanh đơn hàng.

Ví dụ, trong một doanh nghiệp thương mại điện tử, Data Analyst có thể nhận câu hỏi rất cụ thể từ vận hành: “Vì sao tuần này số đơn không giảm nhưng kho lại xử lý chậm hơn?”

Khi đó, họ sẽ phân tích dữ liệu đơn hàng theo thời điểm tạo đơn, trạng thái xử lý và thời gian hoàn tất. Kết quả có thể cho thấy số đơn tạo vào buổi tối tăng mạnh, trong khi ca làm việc ban đêm của kho không được tăng nhân sự tương ứng. Dữ liệu đơn hàng lúc này không chỉ để báo cáo số lượng, mà giúp chỉ ra sự lệch pha giữa nhu cầu và năng lực xử lý.

Dữ liệu kho vận (Inventory & Warehouse)

Nếu đơn hàng là “đầu vào”, thì dữ liệu kho là nơi phản ánh sức khỏe vận hành của hệ thống. Data Analyst trong Logistics thường xuyên làm việc với dữ liệu tồn kho, nhập – xuất – tồn, vòng quay hàng hóa, mức tồn tối thiểu và tối đa theo từng SKU.

Điểm quan trọng là dữ liệu kho không chỉ để báo cáo tồn bao nhiêu hàng, mà để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn: tồn kho cao bất thường ở một số mặt hàng, hàng nằm kho quá lâu, hoặc chênh lệch giữa dữ liệu hệ thống và thực tế. Trong nhiều doanh nghiệp, Data Analyst chính là người phát hiện sớm những bất thường này trước khi chúng trở thành vấn đề tài chính hoặc vận hành nghiêm trọng.

Một ví dụ phổ biến là dữ liệu tồn kho cho thấy một số SKU có số lượng tồn rất cao, nhưng doanh thu lại không tăng tương ứng. Data Analyst khi đào sâu có thể phát hiện các mặt hàng này có vòng quay tồn kho chậm bất thường, nằm kho quá lâu do dự báo nhu cầu chưa chính xác hoặc do chính sách nhập hàng cứng nhắc.

Ngược lại, cũng có trường hợp dữ liệu tồn kho nhìn có vẻ “ổn”, nhưng khi so sánh với dữ liệu đơn hàng bị trễ, Data Analyst phát hiện nhiều đơn bị delay do hàng nằm ở kho A trong khi nhu cầu lại phát sinh nhiều ở khu vực kho B. Đây là những insight chỉ xuất hiện khi dữ liệu kho được đặt trong bối cảnh vận hành thực tế.

Dữ liệu vận chuyển và giao nhận

Đây là nhóm dữ liệu thể hiện rõ nhất “chất logistics”. Data Analyst thường làm việc với thời gian vận chuyển, số chặng giao hàng, tỷ lệ giao đúng hạn, tỷ lệ giao thất bại, chi phí vận chuyển theo từng tuyến hoặc từng đối tác giao nhận.

Khác với các ngành khác, dữ liệu vận chuyển thường không “đẹp” và rất dễ nhiễu: thời gian giao bị ảnh hưởng bởi thời tiết, hạ tầng, năng lực đối tác, thậm chí cả yếu tố con người. Công việc của Data Analyst không phải là làm cho dữ liệu hoàn hảo, mà là đủ rõ để chỉ ra xu hướng và vấn đề, ví dụ như tuyến nào thường xuyên trễ, đối tác nào có tỷ lệ hoàn đơn cao, hay chi phí đang tăng bất thường ở giai đoạn nào của chuỗi giao nhận.

Giả sử dashboard cho thấy tỷ lệ giao hàng đúng hạn toàn hệ thống vẫn đạt mục tiêu. Tuy nhiên, Data Analyst khi phân tích sâu theo tuyến và đối tác giao nhận lại phát hiện một số tuyến liên tỉnh có tỷ lệ trễ cao liên tục trong nhiều tuần.

Ví dụ, tuyến từ kho miền Nam ra miền Trung có thời gian giao hàng trung bình tăng thêm 1–2 ngày so với trước. Khi đối chiếu thêm dữ liệu chi phí, Data Analyst nhận ra chi phí vận chuyển tuyến này cũng đang tăng. Insight này giúp doanh nghiệp đặt lại câu hỏi về đối tác giao nhận, phương thức vận chuyển hoặc cách gom đơn, thay vì chỉ nhìn KPI tổng thể và cho rằng mọi thứ vẫn ổn.

Dữ liệu hiệu suất vận hành nội bộ

Ngoài dữ liệu gắn với hàng hóa, Data Analyst trong Logistics còn làm việc với dữ liệu liên quan đến con người và quy trình. Đó có thể là năng suất xử lý đơn của kho, thời gian xử lý trung bình theo ca làm việc, số lỗi phát sinh trong đóng gói, hoặc tỷ lệ hoàn thành công việc đúng SLA.

Nhóm dữ liệu này thường ít được chú ý từ bên ngoài, nhưng lại rất quan trọng với quản lý vận hành. Data Analyst đóng vai trò “dịch” dữ liệu này thành những góc nhìn dễ hiểu, giúp doanh nghiệp nhận ra nút thắt nằm ở quy trình, con người hay cách phân bổ nguồn lực.

Trong kho, Data Analyst có thể phân tích thời gian xử lý đơn trung bình theo từng ca làm việc. Một ví dụ điển hình là ca sáng xử lý rất nhanh, nhưng ca chiều tối lại chậm hơn đáng kể dù số nhân sự không đổi.

Khi đào sâu, dữ liệu cho thấy lượng đơn lớn thường dồn vào cuối ngày, trong khi quy trình picking và packing không được thiết kế cho khối lượng cao trong thời gian ngắn. Từ dữ liệu hiệu suất, Data Analyst giúp vận hành nhìn ra vấn đề nằm ở phân bổ công việc và quy trình, chứ không hẳn do nhân viên làm việc kém hiệu quả.

Dữ liệu chi phí logistics

Logistics là ngành nhạy cảm với chi phí, vì chỉ cần một biến động nhỏ cũng có thể ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận. Data Analyst thường phân tích chi phí vận chuyển, chi phí lưu kho, chi phí xử lý đơn, chi phí hoàn hàng và các khoản chi phát sinh khác.

Điểm đặc thù ở đây là chi phí logistics hiếm khi đứng một mình. Nó luôn gắn với sản lượng, thời gian và hiệu suất. Vì vậy, Data Analyst không chỉ nhìn chi phí tăng hay giảm, mà đặt nó trong bối cảnh: chi phí tăng do khối lượng tăng hay do hiệu quả giảm, do yếu tố mùa vụ hay do quy trình chưa tối ưu.

Một báo cáo cho thấy chi phí logistics trên mỗi đơn hàng tăng nhẹ so với tháng trước. Nếu chỉ nhìn số liệu, đây có thể bị xem là biến động bình thường. Tuy nhiên, Data Analyst khi kết hợp dữ liệu chi phí với dữ liệu đơn hàng và vận chuyển có thể phát hiện nguyên nhân nằm ở tỷ lệ hoàn đơn tăng.

Ví dụ, một chiến dịch bán hàng thu hút nhiều khách mới nhưng lại có tỷ lệ giao không thành công cao, kéo theo chi phí vận chuyển hai chiều. Insight này giúp đội kinh doanh và vận hành cùng nhìn lại chất lượng đơn hàng, thay vì chỉ cắt giảm chi phí một cách máy móc.

Dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau

Một thực tế trong Logistics & Supply Chain là dữ liệu thường nằm rải rác ở nhiều hệ thống: hệ thống quản lý kho (WMS), hệ thống quản lý vận tải (TMS), ERP, hệ thống bán hàng, thậm chí là file Excel thủ công từ đối tác. Data Analyst không chỉ phân tích, mà còn dành nhiều thời gian để hiểu dữ liệu đến từ đâu, có nhất quán hay không và có thể kết nối được hay không.

Điều này khiến công việc Data Analyst trong Logistics mang tính “thực địa” rất cao. Không ít trường hợp, để hiểu đúng dữ liệu, họ cần trao đổi trực tiếp với kho, bộ phận vận hành hoặc đối tác giao nhận, thay vì chỉ nhìn con số trên dashboard.

Trong thực tế, Data Analyst có thể phải làm việc với dữ liệu tồn kho từ hệ thống WMS, dữ liệu giao nhận từ TMS và dữ liệu đơn hàng từ hệ thống bán hàng. Không hiếm trường hợp số liệu tồn kho trên hệ thống không khớp với thực tế do cập nhật chậm hoặc sai lệch thao tác.

Khi đó, Data Analyst không chỉ làm sạch dữ liệu mà còn phải trao đổi với kho để hiểu quy trình nhập liệu. Việc phân tích dữ liệu logistics vì thế không chỉ là kỹ thuật, mà còn là hiểu con người và cách hệ thống đang được vận hành.

Góc nhìn tổng kết

Những ví dụ trên cho thấy Data Analyst trong Logistics & Supply Chain không làm việc với dữ liệu “trừu tượng”. Mỗi bảng dữ liệu đều gắn trực tiếp với hàng hóa, con người, chi phí và thời gian thực.

Giá trị của Data Analyst không nằm ở việc tạo ra báo cáo đẹp, mà ở khả năng dùng dữ liệu để phản ánh đúng thực trạng vận hành: chậm ở đâu, tắc ở đâu, và vì sao vấn đề đó lặp lại. Khi dữ liệu được đặt đúng bối cảnh, nó trở thành công cụ giúp doanh nghiệp vận hành tốt hơn, chứ không chỉ là những con số để theo dõi.

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