Chuyển đổi số cho doanh nghiệp vừa và nhỏ như thế nào?

Đối với hầu hết các doanh nghiệp truyền thống, quy trình kinh doanh thường dựa trên kinh nghiệm hơn là hệ thống. Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ hiện nay buộc các doanh nghiệp này phải cải cách và tối ưu hóa quy trình, đồng thời cần có những điều chỉnh kinh doanh để tiến tới một nền tảng cao hơn.

Trong quá trình tối ưu hóa, sự hỗ trợ của dữ liệu là đặc biệt quan trọng, có thể giúp doanh nghiệp phát huy lợi thế một cách an toàn và hiệu quả hơn, bằng cách kết hợp các quy tắc với lợi thế riêng để thực hiện chuyển đổi số.

Trên thực tế, xu hướng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ và các doanh nghiệp vẫn đang mò mẫm hoặc đã bắt đầu thực hiện. Tuy nhiên, vấn đề bảo mật hệ thống luôn là mối lo ngại hàng đầu cản trở các doanh nghiệp này, nhất là những doanh nghiệp ở quy mô vừa và nhỏ, khả năng tiếp cận các công nghệ hiện đại còn hạn chế, dễ xảy ra nguy cơ mất an toàn thông tin khi thực hiện chuyển đổi.

Nói về vấn đề này, ông Ngô Tuấn Anh- Phó Chủ tịch phụ trách an ninh mạng của Tập đoàn BKAV có chia sẻ với phóng viên ICTNews: “Quá trình chuyển đổi số tạo ra các tiện ích, giá trị cho người sử dụng cũng như cho người lãnh đạo của đơn vị. Tuy nhiên, chuyển đổi số là quá trình tích hợp dữ liệu tập trung cũng như cung cấp tối đa các dịch vụ trực tuyến, đây sẽ là đích ngắm của hacker”.

“Để đảm bảo quá trình chuyển đổi số được diễn ra an toàn bảo mật, các doanh nghiệp cần lưu ý triển khai đồng bộ ba nhóm giải pháp, bao gồm: trang bị các giải pháp công nghệ, xây dựng các quy trình vận hành đảm bảo an ninh và đào tạo nâng cao nhận thức an ninh cho cán bộ, nhân viên” – ông Ngô Tuấn Anh nói.

Ngoài ra, để việc chuyển đổi số được diễn ra thuận lợi, các doanh nghiệp cần có lộ trình phù hợp với thực tế và lưu ý những nội dung cụ thể:

Kết nối, thu thập và phân loại dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của số hóa, và bước đầu tiên trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thường là kết nối dữ liệu trước. Trong quá trình sản xuất, dữ liệu của liên kết sản xuất có thể được thu thập thông qua thiết bị.

Ví dụ, quét mã để thu thập dữ liệu hàng tồn kho; cách cải tiến quy trình kinh doanh và thiết lập liên kết thu thập dữ liệu; đánh giá hành vi của người dùng thông cơ sở dữ liệu từ data khách hàng trên nền tảng…

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Dựa trên phân tích nhu cầu kinh doanh và hiển thị trực quan, phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại, hiển thị chúng theo các chỉ số theo danh mục kinh doanh, đồng thời tạo báo cáo và báo cáo trực quan. Khi nói đến các vấn đề cụ thể, công nghệ khai thác dữ liệu là cần thiết để theo dõi và xác định vị trí.

Chẳng hạn như khi số hóa đạt đến một mức độ nhất định, mỗi doanh nghiệp nên có một mô-đun trực quan hóa tương ứng. Việc trực quan hóa số hóa có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hệ thống Business Intelligence (BI) hoặc hệ thống Market Intelligence (MI).

Phân tích tinh gọn

Khi các doanh nghiệp truyền thống triển khai những phương pháp và công cụ kỹ thuật tinh gọn, các kỹ sư hoặc chuyên gia tư vấn công nghiệp thường sử dụng chẩn đoán và phân tích tại chỗ, để tìm ra các vấn đề trong quản lý sản xuất cũng như vận hành của doanh nghiệp, đồng thời hướng dẫn doanh nghiệp trên lộ trình cải tiến liên tục.

Hầu hết các doanh nghiệp đều tương đối lạc hậu về việc sản xuất tinh gọn (Lean Manufacturing) và giai đoạn phân tích đòi hỏi phải sử dụng các công nghệ và công cụ phần mềm, phần cứng số để củng cố.

Giai đoạn này nhằm mục đích đơn giản hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất tinh gọn, có thể dần dần chuyển đổi chẩn đoán tại chỗ dựa trên trải nghiệm ban đầu, kết hợp với chẩn đoán số theo hướng dữ liệu thời gian thực, sẽ khách quan, kịp thời, toàn diện và thông minh hơn để tìm ra các vấn đề còn tồn tại trong hệ thống sản xuất của doanh nghiệp.

Phân tích cấp cao

Bigdata cùng với công nghệ AI có thể giúp các doanh nghiệp tinh chỉnh, đồng thời dự đoán kịch bản tốt nhất thông qua máy học và các công nghệ khác, cung cấp khả năng ra quyết định thông minh cho việc lập kế hoạch và lập lịch trình của công ty thông qua các công nghệ như APS (Advanced Planning and Scheduling/ lập kế hoạch và điều độ nâng cao).

Đối với mọi ngành, mọi quy trình và quá trình, có thể có một số tình huống ứng dụng công nghiệp yêu cầu Bigdata và AI để hỗ trợ người quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng, thậm chí giải phóng người quản lý đưa ra quyết định tự động, góp phần hiện thực hóa sản xuất thông minh của doanh nghiệp.

Điệp Lưu