Biểu diễn trực quan và phân tích các chuỗi cung ứng

Phân tích dữ liệu bằng đồ thị

Chuỗi cung ứng không còn là dòng chảy của hàng hóa, vật tư nữa. Nó được biết nhiều về dòng chảy của thông tin như sự trao đổi của hàng hóa và tiền tệ. Với sự ra đời của Hệ thống hoạch định tài nguyên Doanh nghiệp (ERP), dữ liệu thường có sẵn, nhưng việc chuyển đổi hoặc biến đổi các dữ liệu đó thành những thông tin động là vai trò của phương pháp phân tích nghiệp vụ. Thông tin và các tính năng khai thác dễ hiểu hơn nhiều khi chúng được biểu diễn trực quan, so với làm việc với các con số. Bài viết này giúp cho các nhà phát triển biểu diễn trực quan và phân tích các chuỗi cung ứng dây chuyền.

Areeb Kamran, Nhà tư vấn ERP, Consultant

Ảnh của Areeb KamranAreeb Kamran có bằng đại học về hệ thống máy tính. Ông đã và đang làm việc cho tạp chí Fortune 500 đa quốc gia trong ba năm qua như một nhà tư vấn ERP tập trung chủ yếu về quản lý vật liệu và chuỗi cung ứng. Ông cũng tích cực tham gia nghiên cứu khoa học trong học máy tính và ứng dụng của nó trong báo cáo kinh doanh, dự báo và phân tích.



Salman Ul Haq, Giám đốc điều hành, TunaCode

Ảnh của Salman HaqSalman Haq là người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của TunaCode Inc cung cấp giải pháp điện toán tăng tốc cho công nghiệp, quốc phòng, y tế, và hình ảnh giải trí với thư viện ảnh CUVI GPU. TunaCode cũng phát triển gKrypt, cung cấp siêu nhanh, lớp mật mã quân sự. Bạn có thể liên hệ với Salman tại salman@tunacode.com.



31 07 2013

Giới thiệu


Chuỗi cung ứng là một chức năng của hoạch định và dự báo

Ở mức vật lý, một chuỗi cung ứng là sự vận động của hàng hóa. Nhưng trong thế giới cạnh tranh ngày nay, một phút rảnh rỗi không phải là một lựa chọn, sự lơ là của cơ sở sản xuất được ví như là một sự lãng phí tài nguyên, nơi các thất bại không được đo đếm bằng các con số thực tế nữa, mà là con số tiềm năng (chi phí cơ hội). Các chuỗi cung ứng đã trở nên lớn hơn so với các chỉ số chứng khoán và các hoạt động thương mại.

Chuỗi cung ứng trở nên rắc rối, phức tạp với các hệ thống tích hợp cao. Đó là sự phức tạp mà bạn không thể làm việc trên chúng một cách hiệu quả ở bất cứ nơi đâu mà không nhờ các kỹ thuật điện toán và các hệ thống trình diễn dữ liệu phức tạp. Các con số liên quan quá phức tạp. Các hệ thống ERP hỗ trợ tạo ra những dữ liệu có sẵn, nhưng việc chuyển đổi, biến đổi các dữ liệu đó thành những thông tin động vẫn còn là một thách thức.


Hiện trạng để phân tích chuỗi cung ứng: báo cáo bằng dữ liệu thô

Bản chất vốn có khi làm việc của hệ thống ERP tạo nên các báo cáo cũng là một vấn đề. Mỗi một phút, một giao dịch được ghi lại trong hệ thống ERP, tạo nên các dữ liệu. Khi nó được báo cáo, dữ liệu được tổng hợp từ dưới lên. Những chi tiết nhỏ này được nhóm cụm lên và được tổng hợp tại mỗi bước đến biểu mẫu báo cáo cho các cấp độ đặc biệt của chức năng. Ví dụ, báo cáo có thể ghi lại tất cả các hoạt động bán hàng của cửa hàng để báo lại cho chủ cửa hàng, hoặc nó có thể ở dạng biểu mẫu tổng hợp các sản phẩm được di chuyển vào/ra từ kho cho người quản lý kho. Với người quản lý kho, nếu được yêu cầu phân tích chi tiết, một biến động của các hàng hóa trên sáu tháng có thể báo cáo trả về 50,000 dòng, rất khó khi làm việc với chúng. Một phần của báo cáo có thể được xem như Hình 1 (từ hệ thống SAP ERP):

Hình 1. Hệ thống SAP ERP
Hệ thống SAP ERP

Nhu cầu cho việc trình bày dữ liệu: Dữ liệu được thay đổi hoặc được xử lý nhờ vào những tập dữ liệu lớn

Vấn đề cơ bản cho việc báo cáo dữ liệu là kích thước khổng lồ của nó. Bỏ lại độ phức tạp của chuỗi dây chuyền cung ứng và chỉ tập trung vào một khía cạnh của chuỗi, ví dụ như, có một sự chuyển động cổ phiếu như sau:

  • Một sản phẩm trên dây chuyền ở một số tháng
  • Tất cả các sản phẩm của nhà máy trong một tháng
  • Doanh thu cụ thể từ một khu kinh doanh

Tất cả các ví dụ đó là ví dụ của dữ liệu mà có thể được trích dễ dàng bằng cách sử dụng báo cáo chuẩn được cung cấp bởi hầu hết hệ thống ERP chính hoặc những báo cáo phát triển tùy chỉnh, nhưng chỉ một lượng dữ liệu có thể bị áp đảo và không phù hợp để sử dụng trong các định dạng báo cáo truyền thống. Những báo cáo truyền thống trình bày dữ liệu dạng hàng/cột như hiển thị ở Hình 1. Nhưng giả sử đó chỉ là một báo cáo 2000 dòng cho bất kỳ kịch bản nào trước đó, có 4 cách để phân tích báo cáo:

  • Cách 1: Nghiên cứu 2000 dòng khi hiển thị
  • Cách 2: Hạn chế dữ liệu được thể hiện trong những báo cáo này bằng một số tiêu chí hoặc bộ lọc
  • Cách 3: Tóm tắt dữ liệu bằng cách kết tụ dữ liệu (phạm vi ngày hoặc phạm vi sản phẩm hoặc phạm vi lưu trữ vật lý) hoặc sử dụng số trung bình
  • Cách 4: Sử dụng các biểu đồ dòng để phân tích xu hướng

Cách 1 thì tẻ nhạt và không hữu ích trong việc phân tích xu hướng, hoặc phát hiện những bất thường bởi vì kích thước của nó. Cách 2, trong khi phân tích dữ liệu có thể bị giới hạn, thường dẫn đến sự mất dữ liệu. Cách 3, dữ liệu cũng có thể bị mất trong quá trình kết tụ dữ liệu. Chỉ có một lựa chọn khả thi để hoàn thiện tất cả các dữ liệu là cách 4, đây là hình thức đơn giản bằng cách biểu diễn trực quan: vẽ đồ thị. Những đồ thị làm việc tốt khi bạn xem chúng trong một chiều, ví dụ như dữ liệu chuỗi thời gian hoặc bán hàng đối với dữ liệu sản xuất. Nhưng những gì về bán hàng đối với dữ liệu sản xuất như một loạt thời gian? Đây là nơi mà những hạn chế của đồ thị bình thường ngăn cấm việc phân tích thêm.


Những kỹ thuật biểu diễn trực quan thông tin phi truyền thống cho dữ liệu chuỗi cung ứng: ví dụ

Trước tiên, vì sao phải cần biểu diễn trực quan? Mục đích của biểu diễn trực quan là để hỗ trợ bạn trong việc tìm hiểu dữ liệu bằng cách tận dụng hệ thống thị giác có khả năng điều chỉnh cao của con người để thấy được các mô hình, nhận ra các xu hướng và xác định sự chênh lệch. Chỉ có một sự lựa chọn khả thi cho những nghiên cứu kỹ lưỡng và chính xác là biểu diễn trực quan dữ liệu và chuyển nó từ con số sang hình ảnh. Cả ba loại báo cáo khác đã được đưa ra để chứng minh những hạn chế của sự phân tích. Hình 2 hiển thị một ví dụ biểu diễn trực quan cổ phiếu so với doanh số bán hàng theo thời gian:

Hình 2. Biểu diễn trực quan cổ phiếu so với doanh số bán hàng đối với thời gian
Cổ phiếu so với doanh số bán hàng theo thời gian trực quan

Biểu đồ này được dùng trong bài The Wealth & Health of Nations (xem phần Tài nguyên), giống nhau ở bản chất của vấn đề, liên quan đến biểu diễn dữ liệu, phương tiện này đều có thể được áp dụng cho những sự biến động cổ phiếu.

Bằng cách sử dụng các hình tròn trong Hình 2, một chiều thứ 3 đã được thêm vào: khối lượng của hình dạng riêng của nó, độc lập với hai chiều khác (trục X và Y). Việc này cho đồ thị có thêm một chiều. Sau đó, bằng cách làm cho biểu đồ tương tác và để thời gian thay đổi bằng cách với hình ảnh động hoặc kiểm soát chuyển động bằng tay bằng cách di chuyển chuột, một chiều thứ tư được thêm vào. Hình 3 cho thấy các đồ thị trong 2 thời điểm. Điều này đem lại 2 ưu điểm:

  1. Mô hình có thể được nhìn thấy dễ dàng ngay cả với khối lượng lớn dữ liệu..
  2. Dữ liệu chiều cao có thể được đại diện (trong trường hợp này, bốn chiều thay vì thông thường là hai cho các biểu đồ đường hoặc biểu đồ Descartes).

Lý do phương thức này hoạt động rất đơn giản: Nó dựa trên nguyên tắc Edward Tufte cho biểu diễn trực quan, giữ những điều đơn giản, gọn gàng, và cung cấp thông tin một cách trực quan hơn vì hệ thống thị giác của tâm trí phát triển hơn nhiều so với bất kỳ hệ thống cảm giác khác.

Một ví dụ khác của sự biểu diễn trực quan hiệu quả mà bạn có thể áp dụng cho nhiều khía cạnh của một chuỗi cung ứng là một bản đồ Choropleth, như thể hiện trong Hình 3:

Hình 3. Biểu diễn trực quan bản đồ Choropleth
Bản đồ trực quan Choropleth

Hình 3 là một ví dụ về một hình tĩnh bằng cách sử dụng kỹ thuật độc đáo. Trong khi đó, bản đồ Choropleth theo truyền thống được sử dụng bởi một điều tra dân số hoặc dựa trên dân số các cuộc điều tra, bạn có thể sử dụng chúng thật hiệu quả cho chuỗi cung ứng liên quan đến khu vực địa lý. Hình dáng của bức vẽ hoặc miếng đất cho biết thêm một chiều hướng bổ sung mà truyền đạt vị trí. Bạn có thể thêm một không gian khác bằng cách thay đổi cường độ màu. Một điểm thú vị cần lưu ý ở đây là trong tổng số các bản đồ trong hình 3 chỉ cho chúng ta hai yếu tố giống với bản đồ truyền thống. Tuy nhiên, chính bản chất mà nó hiển thị thông tin rất trực quan. Không có gì trong văn bản hoặc số có thể truyền tải các thông tin địa lý như minh họa này. Ví dụ, bằng cách sử dụng một bản đồ trong chuỗi cung ứng để hiển thị heat maps trên các vùng miền, các nhà cung cấp và tỉ trọng thương mại, nhà kho và các vị trí cổ phiếu, hoặc đơn đặt hàng và nhu cầu tương đối từ khu vực này, bạn có thể tìm hiểu dễ dàng mà cũng có thể giúp đỡ trong các quyết định khác. Ví dụ, thêm các nhà kho khác nhau theo nhu cầu tăng doanh số bán hàng. Mặc dù quyết định đó cần phải có nhiều yếu tố đi kèm khác, với công cụ trực quan như vậy, công việc mà bạn cần làm dường như hiển nhiên.

Có một vấn đề mà bạn cần giải quyết trong khi biểu diễn trực quan: Khi dữ liệu được trình bày trong các báo cáo hoặc các định dạng số được lấy mẫu theo thời gian hay không gian, nó có thể đã bị mất giá trị, giá trị không, hoặc đôi khi các giá trị cực đoan. Dữ liệu hoạt động tốt với báo cáo số liệu, nhưng khi chuyển đổi bằng cách biểu diễn trực quan, bạn cần phải làm sạch và mịn dữ liệu. Nếu không, những hình ảnh động về cơ bản sẽ di chuyển từ nơi này đến nơi khác và các con số có thể bị ẩn đi (đại diện cho giá trị bị mất). Điều này có tác động đến mục tiêu bạn đang cố gắng để đạt được: xem xét mô hình. Những dữ liệu này làm biến dạng các mô hình, và thường mất tập trung khỏi xu hướng và đánh bại mục đích quan sát các xu hướng. Cũng giống như gai cực và ngâm trong một âm mưu dòng sẽ làm cho xu hướng quan sát khó khăn hơn ở đó, dữ liệu này cũng làm cho các hình tượng kém hiệu quả.

Để thực hiện điều đó, bạn có thể làm mịn dữ liệu (loại bỏ các giá trị cực đoan rõ ràng hoặc độ nhiễu) và điền vào chỗ thiếu giá trị sử dụng nội suy, do đó kết quả cuối cùng được mịn màng và hiển thị các xu hướng dễ dàng.

Bạn có thể áp dụng tất cả các kỹ thuật trước trong bản kinh doanh bằng cách sử dụng các chuỗi sau đây:

Khai thác -> Phân tích (có thể là Business Intelligence (BI)) -> Biểu diễn trực quan

Đối với hầu hết các hệ thống, nó thực sự vô ích khi phát triển toàn bộ chuỗi dữ liệu. Như đã trình bày, trong các phương pháp như trình bày dữ liệu, dữ liệu không hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, bạn có thể thường xuyên sử dụng các nguồn dữ liệu, bởi vì các báo cáo được triển khai và đang được sử dụng từ nguồn dữ liệu đó.

Trong phần thứ hai của chuỗi, ban đầu đây không phải là một ý tưởng hay. ERP phát triển nhất hiện nay cũng đã sử dụng 1 số giải pháp của BI. Mục đích của hệ thống BI là lấy dữ liệu và "slice and dice" nó. Điều này cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau. Tuy nhiên, nó không giải quyết được 1 vấn đề mà các địa chỉ biểu diễn trực quan: khối lượng dữ liệu.

Sau khi hệ thống BI đã xử lý dữ liệu, bạn có thể loại bỏ nó (trong nhiều trường hợp trong các định dạng dạng bảng, tập tin CSV, hoặc thậm chí JSON) và sau đó áp dụng biểu diễn trực quan. Một số lượng lớn các thư viện có sẵn và rất nhiều người trong số họ sử dụng JavaScript được dựa trên trình duyệt, lấy dữ liệu đơn giản trong việc sử dụng JSON hoặc CSV. Một lợi thế lớn của việc sử dụng các thư viện này là làm cho các giải pháp dựa trên trình duyệt, không yêu cầu cài đặt mới và chỉ đơn giản là triển khai chạy các ví dụ trên cùng một máy chủ bằng hệ thống ERP mà không mang lại nhiều rắc rối cho người sử dụng.

Một trong những sự tốt nhất của các thư viện như vậy là có sẵn D3.js. Nó là một thư viện dựa trên JavaScript cho phép bạn kết nối dữ liệu tùy ý đến một Document Object Model (DOM). Và sau đó áp dụng chuyển hướng dữ liệu vào tài liệu. Nó sử dụng SVG để thực hiện biểu diễn trực quan, vì vậy nó chỉ hoạt động với các trình duyệt hiện đại (IE 8 trở lên). D3.js là tài liệu hay, có nhiều ví dụ có sẵn mà bạn có thể sử dụng như là một điểm khởi đầu tuyệt vời.

Tuy nhiên, không phải tất cả mọi thứ trong báo cáo là phức tạp. Bạn cũng có thể triển khai biểu diễn trực quan đơn giản bằng cách làm theo cùng một chu trình. Nó vẫn giữ được lợi thế của việc giữ những hình ảnh chứ không phải là số, vì vậy nó sẽ có hiệu quả khi bạn sử dụng các biểu đồ đơn giản dạng line, đồ thị thanh, hộp, miền hoặc bản đồ choropleth.

Ví dụ, đồ họa thể hiện trong Hình 4 được lấy từ New York Times (xem phần Tài nguyên) cho thấy dự toán ngân sách năm 2013 của Tổng thống Obama. Bạn có thể sử dụng nó trong một cách chính xác cho các chi phí phát sinh trên cổ phiếu hoặc sản xuất như một sự phân tích. Khi di chuyển chuột trên một vòng tròn nhỏ sẽ hiện ra các chi tiết, so với tổng thể, đồ họa cho một ý tưởng tốt đẹp và trực quan về sự phân tích chi phí, một cái gì đó mà bạn không thể đạt được bằng cách sử dụng báo cáo số liệu riêng.

Hình 4. Dự toán ngân sách năm 2013 của Obama
Dự toán ngân sách năm 2013 của tổng thống Obama

Một lựa chọn khác có sẵn là gói phần mềm Circos cho hiển thị dữ liệu và thông tin. Nó hình dung dữ liệu trong một bố cục hình tròn riêng.


Phân tích xu hướng và dự báo cho chuỗi cung ứng: phương pháp và tiện ích

Các công cụ như IBM SPSS cũng có sẵn, nhưng chúng thường được sử dụng ở cấp độ doanh nghiệp (xem phầnTài nguyên). Ngoài ra, các công cụ như SPSS là hữu ích trong phần phân tích của Analytics. Một số công cụ hữu ích khác cho việc triển khai biểu diễn trực quan là:

Google Refine: Đây là công cụ rất dễ sử dụng và thao tác với dữ liệu. Bạn có thể làm tất cả mọi thứ với bảng tính nhưng với Google Refine nó sẽ thực hiện nhanh hơn và dễ dàng hơn. Nó hoạt động như 1 bảng tính và cơ sở dữ liệu bằng cách cho hàng và cột giống như cơ sở dữ liệu quan hệ. Google Trends có thể đơn giản hóa sớm việc xử lý, ghi nhãn hay pha và kết hợp dữ liệu, tính toán và các tính năng toán học hay thống kê khác. Nó cũng có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình riêng của mình (xem Tài nguyên).

R Platform: Đối với người chuyên về kỹ thuật, bạn có thể sử dụng Open Source R Platform như một công cụ phân tích thống kê các dữ liệu một khi nó đã được tách ra khỏi hệ thống. Bạn có thể sử dụng R từ IDE,  nhà cung cấp phổ biến nhất của R project và RStudio là nền tảng IDE (xem Tài nguyên). Đây là sự lựa chọn không có sẵn trong hệ thống off-the-shelt và cũng phức tạp hơn nhiều đối với người dùng kinh doanh bình thường. Xem phần Tài nguyên cho một đường link tới bài báo đăng trên tờ New York Times đó so sánh R với các hệ thống thương mại khác.


Kết Luận

Bạn không thể quản lý những gì bạn không đo lường, và bạn không thể đo lường nếu bạn không thể làm cho tinh thần của những dữ liệu bạn có. Cách tốt nhất để cho dữ liệu có ý nghĩa là khai thác vào cảm giác thị giác phát triển cao trong trí tuệ của con người. Bài viết này giới thiệu cho bạn một số công cụ hữu ích cho việc hiển thị dữ liệu. Tuy nhiên, bạn không cần phải phát minh lại bánh xe và bắt đầu mọi thứ từ đầu hoặc triển khai lại việc cài đặt. Tiện ích dựa trên web là một điểm khởi đầu tuyệt vời để sử dụng dữ liệu chiết xuất có sẵn và xây dựng hình tượng trình diễn nhanh chóng. Nếu người sử dụng hiểu được và tìm thấy giá trị thực sự trong đó, nhiều giải pháp phức tạp hơn có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các gói tiên tiến. Nhưng như là một điểm bắt đầu, bạn có thể sử dụng các phương pháp và công cụ được đề cập trong bài viết này để xây dựng đơn giản và dễ hiểu cho việc chứng minh các lý lẽ, khái niệm.

Tài nguyên

Học tập

Lấy sản phẩm và công nghệ

  • D3.js là một thư viện JavaScript để thao tác các tài liệu dựa trên dữ liệu.
  • Google Refine là một công cụ mạnh để làm việc với dữ liệu lộn xộn, làm sạch nó lên, biến nó từ một định dạng khác, mở rộng nó với các dịch vụ web, và liên kết nó vào cơ sở dữ liệu như Freebase.
  • Nhận Circos software package cho hiển thị dữ liệu và thông tin.
  • IBM SPSS Statistics 20 (trước đây là SPSS Statistics) đặt sức mạnh của phân tích thống kê tiên tiến trong tay của bạn. Cho dù bạn là một người mới bắt đầu hoặc một thống kê kinh nghiệm, tập hợp toàn diện các công cụ này sẽ đáp ứng nhu cầu của bạn.
  • Đổi mới dự án phát triển tiếp theo của bạn với các phần mềm dùng thử của IBM, có sẵn để tải về hoặc trên đĩa DVD.

Bình luận

developerWorks: Đăng nhập

Các trường được đánh dấu hoa thị là bắt buộc (*).


Bạn cần một ID của IBM?
Bạn quên định danh?


Bạn quên mật khẩu?
Đổi mật khẩu

Bằng việc nhấn Gửi, bạn đã đồng ý với các điều khoản sử dụng developerWorks Điều khoản sử dụng.

 


Ở lần bạn đăng nhập đầu tiên vào trang developerWorks, một hồ sơ cá nhân của bạn được tạo ra. Thông tin trong bản hồ sơ này (tên bạn, nước/vùng lãnh thổ, và tên cơ quan) sẽ được trưng ra cho mọi người và sẽ đi cùng các nội dung mà bạn đăng, trừ khi bạn chọn việc ẩn tên cơ quan của bạn. Bạn có thể cập nhật tài khoản trên trang IBM bất cứ khi nào.

Thông tin gửi đi được đảm bảo an toàn.

Chọn tên hiển thị của bạn



Lần đầu tiên bạn đăng nhập vào trang developerWorks, một bản trích ngang được tạo ra cho bạn, bạn cần phải chọn một tên để hiển thị. Tên hiển thị của bạn sẽ đi kèm theo các nội dung mà bạn đăng tải trên developerWorks.

Tên hiển thị cần có từ 3 đến 30 ký tự. Tên xuất hiện của bạn phải là duy nhất trên trang Cộng đồng developerWorks và vì lí do an ninh nó không phải là địa chỉ email của bạn.

Các trường được đánh dấu hoa thị là bắt buộc (*).

(Tên hiển thị cần có từ 3 đến 30 ký tự)

Bằng việc nhấn Gửi, bạn đã đồng ý với các điều khoản sử dụng developerWorks Điều khoản sử dụng.

 


Thông tin gửi đi được đảm bảo an toàn.


static.content.url=http://www.ibm.com/developerworks/js/artrating/
SITE_ID=70
Zone=Rational
ArticleID=939445
ArticleTitle=Biểu diễn trực quan và phân tích các chuỗi cung ứng
publish-date=07312013