Data Lakehouse ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานอย่างไร ?

ประเด็นสำคัญ

• การเติบโตของ Data Lakehouse ใน Supply Chain ช่วยแก้ข้อจำกัดของ Data Warehouse แบบดั้งเดิมด้วยการรวมข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
• การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลกำลังสร้างรูปแบบใหม่ให้กับ Supply Chain ทำให้การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ
• ธุรกิจใช้ Data Lakehouse เพื่อวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ทำโมเดลพยากรณ์ จัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
• ตัวอย่างการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่า Data Lakehouse ช่วยเพิ่มความคล่องตัวใน Supply Chain ตั้งแต่โลจิสติกส์ไปจนถึงค้าปลีกและการผลิต
• เมื่อ Supply Chain ทั่วโลกซับซ้อนมากขึ้น Data Lakehouse จะเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญด้านประสิทธิภาพและนวัตกรรม

ลักษณะ Supply chain สมัยใหม่

       Supply Chain ไม่ได้หมายถึงเพียงคลังสินค้า รถบรรทุก และตู้คอนเทนเนอร์เท่านั้น แต่เบื้องหลังทุกการเคลื่อนไหวทางกายภาพคือโครงสร้างดิจิทัลที่ซับซ้อนซึ่งสร้างข้อมูลมหาศาล ข้อมูลเชิงโครงสร้างแบบดั้งเดิมเก็บอยู่ใน Data Warehouse แต่การเพิ่มขึ้นของข้อมูลไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลเซนเซอร์ ภาพดาวเทียม และแนวโน้มโซเชียลมีเดีย ทำให้ต้องใช้โซลูชันที่ยืดหยุ่นกว่า

Data Lakehouse จึงเกิดขึ้นเป็นทางออกใหม่ใน Supply Chain เป็นแนวทาง Hybrid ที่ผสมผสานจุดแข็งของ Data Lake และ Data Warehouse

แก้ไขปัญหาด้วย Data Lakehouse

       Supply Chain สมัยใหม่ครอบคลุมหลายประเทศ มีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจำนวนมาก และมีความเสี่ยงต่อการหยุดชะงักที่ไม่คาดคิด บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญความท้าทาย เช่น ความผันผวนของความต้องการ ความล่าช้าทางการขนส่ง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความน่าเชื่อถือของผู้จัดส่ง

      Data Lakehouse ให้สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบรวมศูนย์ ช่วยให้สามารถรวมข้อมูลเรียลไทม์และประวัติได้อย่างราบรื่น ทำให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบคอบและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว

กรณีใช้งานที่เปลี่ยนแปลงได้จริง

01 การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
บริษัทโลจิสติกส์ข้ามชาติสามารถเข้าถึง Dashboard แบบเรียลไทม์ที่รวมข้อมูลจราจร การแจ้งเตือนศุลกากร สภาพอากาศ และเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ ทำให้สามารถปรับเส้นทางจัดส่ง ลดความล่าช้า และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

02 การวิเคราะห์พยากรณ์
ร้านแฟชั่นสามารถรวบรวมแนวโน้มโซเชียลมีเดีย การค้นหาออนไลน์ และกิจกรรมของ Influencer เพื่อพยากรณ์แนวโน้มสินค้า ปรับสต็อก ลดสินค้าคงเหลือเกินความต้องการ และป้องกันการสูญเสียยอดขาย

03 การบริหารจัดการข้อมูล (Data Governance)
บริษัทเภสัชกรรมต้องติดตามแหล่งวัตถุดิบ การขนส่ง และการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย Data Lakehouse ช่วยให้ทุกธุรกรรมถูกบันทึก เข้าถึงง่ายสำหรับการตรวจสอบ และแจ้งเตือนกรณีละเมิดกฎระเบียบ

04 การบริหารสต็อก
ธุรกิจค้าปลีกสามารถรวมข้อมูลยอดขาย ระยะเวลานำของผู้จัดส่ง และข้อมูลการมีส่วนร่วมออนไลน์ เพื่อสร้างโมเดลสต็อกแบบไดนามิก ลดของเสีย รับประกันสินค้ามีเพียงพอ และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

คุณค่ากลยุทธ์ของ Data Lakehouse ใน supply chain

       ซัพพลายเชนต้องมีความยืดหยุ่นในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง Data Lakehouse ช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์การหยุดชะงัก ปรับสินค้าตามความต้องการได้อย่างรวดเร็ว และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ด้วยความสามารถในการรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ Data Lakehouse มอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาดและการเติบโตระยะยาว

ทิศทางในอนาคต: การเติบโตและบทบาทของ Data Lakehouse

       การนำ Data Lakehouse มาใช้ไม่ใช่แนวโน้มชั่วคราว แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับอนาคต เนื่องจาก Supply Chain ชื่อมโยงกันมากขึ้นและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเลือกพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ Hashed Analytic ให้บริการ Data Lakehouse แบบครบวงจร ช่วยให้ธุรกิจใช้ศักยภาพของ Data Lakehouse ได้เต็มที่

ตัวอย่าง: ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่สามารถใช้ Data Lakehouse พยากรณ์ความต้องการและจัดส่งชิ้นส่วนไปยังสายการประกอบตรงเวลา เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

       Data Lakehouse เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความคล่องตัว การคาดการณ์ล่วงหน้า และความเป็นเลิศในการดำเนินงานในซัพพลายเชนยุคดิจิทัล ด้วย Data Lakehouse ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลอย่างเต็มศักยภาพ ตัดสินใจได้แม่นยำ ปรับตัวรวดเร็ว และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

‍