Có lẽ bạn đã từng nghe cụm từ “Quá nhiều điều tốt” mà Nhà ngữ pháp học định nghĩa là “một lượng quá mức sẽ trở nên quá sức hoặc có hại, thay vì hữu ích hoặc thú vị.”

Cụm từ này hiện lên trong đầu tôi vào đêm nọ khi tôi tự lấy cho mình một suất kem khác. Trong trường hợp bạn đang thắc mắc, bạn không thể ăn quá nhiều kem, đặc biệt nếu đó là loại kem mềm. 

Nhưng còn khả năng hiển thị chuỗi cung ứng thì sao? Bạn có thể có quá nhiều của nó?

Theo hồ sơ, câu hỏi này hoàn toàn mang tính học thuật. Hầu hết các công ty không có đủ khả năng hiển thị về chuỗi cung ứng, đó là lý do tại sao họ phải trải qua rất nhiều thách thức trong đại dịch Covid - và tại sao có vô số bài đăng trên blog, sách trắng, webcast và thuyết trình hội nghị ca ngợi giá trị và lợi ích của nó. Chúng tôi chắc chắn đã công bố chia sẻ công bằng của mình về bài đăng trên blog và video về khả năng hiển thị chuỗi cung ứng.

Nhưng liệu có thể đạt đến điểm lợi nhuận giảm dần khi quá nhiều thông tin về chuỗi cung ứng không còn hữu ích nữa?

Tôi cũng tin là vậy.

Như Scott Thomson đã viết trong một bài báo Tích hợp vào tháng 2023 năm XNUMX có tiêu đề, “Mối nguy hiểm của quá nhiều dữ liệu"

Trong bất kỳ tập dữ liệu nào cũng có tín hiệu (thông tin quan trọng mà bạn phải chú ý) và nhiễu (thông tin vô nghĩa, gây mất tập trung). Theo quy định, nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là nhiều nhiễu hơn chứ không phải nhiều tín hiệu hơn. Nếu có quá nhiều thứ, chất lượng và tiện ích của nó có thể trở thành vấn đề.   

Sara Spivey, CMO của Bazaarvoice, bổ sung thêm quan điểm này trong một bài báo của Forbes vào tháng 2018 năm XNUMX có tiêu đề, “Tại sao quá nhiều dữ liệu lại là một vấn đề và cách ngăn chặn nó"

Một phần của vấn đề là trong lịch sử, các công ty có dữ liệu hạn chế nên họ sẽ xem xét thông tin của họ và bắt đầu khai thác nó. Điều này đã tạo ra một thực tiễn tồi tệ khi lượng dữ liệu tăng lên với quy mô nhanh chóng. Giờ đây, [các công ty] đang ngồi trên một đống dữ liệu và cố gắng sàng lọc nó để khai thác “ahas”, điều này trở nên không thể chấp nhận được. Cách tiếp cận tốt hơn là bắt đầu với các mục tiêu kinh doanh và các câu hỏi chính mà bạn muốn trả lời - sau đó tìm kiếm dữ liệu phù hợp. Thật không may, quy trình ở nhiều công ty lại đi ngược lại với những gì lẽ ra phải như vậy.

Và tôi chia sẻ những suy nghĩ tương tự trong một bài đăng trên blog vào tháng 2021 năm XNUMX có tiêu đề “Dữ liệu: Đừng chìm đắm trong đó, hãy thực hiện nó!"

Nhiều dữ liệu hơn không nhất thiết là tốt hơn hoặc mong muốn. Tất nhiên, mục tiêu không phải là chúng tôi có thể thu thập bao nhiêu dữ liệu mà là chúng tôi có thể làm gì với dữ liệu đó. Chúng ta có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc nào từ dữ liệu để cung cấp thông tin cho hành động của mình - để cải thiện hoạt động, khắc phục sự cố, đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Nói cách khác, mục tiêu là chuyển đổi dữ liệu thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động nhằm mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.

Làm thế nào để bạn biết nếu bạn có quá nhiều khả năng hiển thị chuỗi cung ứng? 

Khi bạn thấy mình chìm đắm trong dữ liệu - tức là khi bạn có quá nhiều dữ liệu trước mặt, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc hiểu tất cả, điều này thường dẫn đến “tê liệt phân tích” hoặc cuối cùng bạn sẽ lãng phí thời gian, năng lượng và nguồn lực để tập trung vào những điều sai trái.

Từ khóa ở đây là tập trung. Khi bạn có quá nhiều thông tin về chuỗi cung ứng, bạn có nguy cơ phải cố gắng tập trung vào mọi thứ nhưng không phải mọi thứ đều quan trọng hoặc có thể thực hiện được. Việc tập trung vào những điều không quan trọng có thể khiến bạn mất tập trung vào việc nhìn thấy những xu hướng thực sự quan trọng đáng để hành động.

Nhưng như tôi đã nói lúc đầu, đây không phải là vấn đề mà hầu hết các công ty phải lo lắng vì họ có vấn đề ngược lại - họ không có đủ khả năng hiển thị về chuỗi cung ứng.

Chỉ cần suy nghĩ một chút khi tôi tự phục vụ cho mình một muỗng kem khác.

Bạn nghĩ sao? Bạn có thể có quá nhiều khả năng hiển thị chuỗi cung ứng không? Gửi bình luận và chia sẻ quan điểm của bạn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://talkinglogistics.com/2024/02/14/can-you-have-too-much-supply-chain-visibility/