ERP không chỉ là một hệ thống quản lý, mà còn là nền tảng dữ liệu cốt lõi của doanh nghiệp. Dữ liệu sạch chính là nền móng vững chắc, đảm bảo mọi quyết định được đưa ra đều dựa trên thông tin chính xác và đáng tin cậy. Vậy, làm thế nào để dọn dẹp dữ liệu hiệu quả trước khi triển khai ERP? Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá bí quyết để biến dữ liệu rác thành vàng.
Dọn dẹp dữ liệu là gì?
Dọn dẹp dữ liệu (Data Cleaning) là quá trình chuẩn bị dữ liệu thô, loại bỏ hoặc sửa chữa các dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không liên quan hoặc trùng lặp. Mục tiêu của Data Cleaning là tạo ra một tập dữ liệu “sạch”, nhất quán và đáng tin cậy, sẵn sàng cho việc phân tích và sử dụng trong hệ thống ERP.
Doanh nghiệp cần dọn dẹp dữ liệu vì những lý do sau:
- Tăng độ chính xác của quyết định: Dữ liệu sạch giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt, dựa trên thông tin chính xác và đáng tin cậy.
- Tối ưu hóa hiệu suất: Dữ liệu sạch giúp hệ thống ERP hoạt động trơn tru, giảm thiểu lỗi và tăng hiệu quả xử lý thông tin.
- Tiết kiệm chi phí: Dữ liệu sạch giúp giảm thiểu chi phí phát sinh từ việc sửa chữa lỗi dữ liệu, xử lý thông tin sai lệch và đưa ra các quyết định sai lầm.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu khách hàng sạch giúp doanh nghiệp cung cấp dịch vụ tốt hơn, cá nhân hóa trải nghiệm và xây dựng mối quan hệ bền vững.
Các bước dọn dẹp dữ liệu khi triển khai ERP
Dọn dẹp dữ liệu không chỉ là việc xóa bỏ những dòng dữ liệu thừa. Đó là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự tỉ mỉ và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của doanh nghiệp. Dưới đây là các hành động cụ thể trong quá trình này.
Bước 1: Xác định và loại bỏ dữ liệu trùng lặp
Dữ liệu trùng lặp có thể xuất hiện do nhiều nguyên nhân, như nhập liệu sai sót, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, hoặc lỗi hệ thống. Việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp giúp đảm bảo tính duy nhất của dữ liệu, tránh sai lệch trong phân tích và báo cáo. Các công cụ và thuật toán có thể được sử dụng để phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp dựa trên các tiêu chí như giá trị giống nhau, khóa chính, hoặc các thuộc tính tương tự.
Bước 2: Sửa chữa dữ liệu không chính xác
Dữ liệu không chính xác có thể bao gồm lỗi chính tả, lỗi định dạng, dữ liệu không hợp lệ (ví dụ: số điện thoại không đúng định dạng) hoặc dữ liệu không nhất quán. Việc sửa chữa dữ liệu không chính xác đòi hỏi sự kiểm tra và xác minh dữ liệu một cách cẩn thận, có thể bằng cách so sánh với các nguồn dữ liệu khác, sử dụng các quy tắc kiểm tra, hoặc xác nhận với người dùng.
Ví dụ, nếu có một địa chỉ khách hàng bị sai, ta có thể kiểm tra lại với thông tin từ email của khách hàng, hoặc sử dụng các dịch vụ xác minh địa chỉ.
Bước 3: Điền vào dữ liệu bị thiếu
Dữ liệu bị thiếu có thể xuất hiện do nhiều nguyên nhân, như nhập liệu không đầy đủ, lỗi hệ thống, hoặc dữ liệu không có sẵn. Việc điền vào dữ liệu bị thiếu giúp đảm bảo tính đầy đủ của dữ liệu, tránh sai lệch trong phân tích và báo cáo. Có nhiều phương pháp để điền vào dữ liệu bị thiếu, chẳng hạn như:
- Ước tính giá trị trung bình (mean/median imputation).
- Sử dụng các mô hình dự đoán (regression imputation).
- Sử dụng các thuật toán học máy (machine learning imputation).
Bước 4: Chuẩn hóa dữ liệu
Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu về một định dạng hoặc thang đo chung, giúp đảm bảo tính nhất quán và so sánh được của dữ liệu. Việc chuẩn hóa dữ liệu giúp đơn giản hóa quá trình phân tích và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Ví dụ, chuẩn hóa định dạng ngày tháng (ví dụ: YYYY-MM-DD), đơn vị đo lường (ví dụ: mét, kilogram), hoặc mã hóa các giá trị phân loại (ví dụ: nam/nữ thành 0/1).
Bước 5: Loại bỏ dữ liệu không liên quan
Dữ liệu không liên quan là những dữ liệu không cần thiết hoặc không liên quan đến mục tiêu phân tích. Việc loại bỏ dữ liệu không liên quan giúp giảm thiểu kích thước dữ liệu, tăng hiệu suất xử lý, và tập trung vào những dữ liệu quan trọng.
Ví dụ, nếu mục tiêu là phân tích doanh số bán hàng, ta có thể loại bỏ các dữ liệu về sở thích cá nhân của khách hàng.
Bước 6: Xử lý dữ liệu ngoại lệ
Dữ liệu ngoại lệ là những giá trị khác biệt đáng kể so với các giá trị khác trong tập dữ liệu. Dữ liệu ngoại lệ có thể gây ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích, do đó cần được xử lý một cách cẩn thận. Có nhiều phương pháp để xử lý dữ liệu ngoại lệ, chẳng hạn như:
- Loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
- Thay thế các giá trị ngoại lệ bằng các giá trị hợp lý.
- Sử dụng các phương pháp thống kê mạnh mẽ để giảm thiểu ảnh hưởng của dữ liệu ngoại lệ.
Bằng cách thực hiện các hành động trên một cách kỹ lưỡng, doanh nghiệp có thể tạo ra một tập dữ liệu “sạch”, đáng tin cậy và sẵn sàng cho việc triển khai ERP thành công.
GIGO là gì?
GIGO là viết tắt của “Garbage In, Garbage Out”, có nghĩa là “rác vào, rác ra”. Đây là một nguyên tắc cơ bản trong khoa học máy tính và phân tích dữ liệu, nhấn mạnh rằng chất lượng của đầu ra phụ thuộc vào chất lượng của đầu vào. Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không đầy đủ, thì kết quả đầu ra cũng sẽ không chính xác.
Trong bối cảnh triển khai ERP, GIGO có nghĩa là nếu dữ liệu đầu vào không sạch, thì hệ thống ERP sẽ tạo ra các báo cáo và phân tích không chính xác, dẫn đến các quyết định sai lầm.
Khi triển khai hệ thống ERP, việc dọn dẹp dữ liệu không phải là một nhiệm vụ đơn lẻ mà là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự chú ý đến nhiều khu vực khác nhau trong hệ thống. Dưới đây là những khu vực quan trọng cần được dọn dẹp và các công cụ hỗ trợ:
Các dữ liệu cần dọn dẹp trong hệ thống ERP
Khi triển khai hệ thống ERP, việc dọn dẹp dữ liệu không phải là một nhiệm vụ đơn lẻ mà là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự chú ý đến nhiều khu vực khác nhau trong hệ thống. Dưới đây là những khu vực quan trọng cần được dọn dẹp.
Dữ liệu khách hàng
Thông tin khách hàng lỗi thời, không chính xác (địa chỉ, số điện thoại, email), dữ liệu khách hàng trùng lặp và thiếu thông tin quan trọng (ví dụ: lịch sử mua hàng, thông tin liên hệ) là những vấn đề thường gặp. Để giải quyết, doanh nghiệp cần xác minh và cập nhật thông tin khách hàng thường xuyên, sử dụng các công cụ CRM tích hợp để quản lý và làm sạch dữ liệu khách hàng, đồng thời áp dụng các quy tắc kiểm tra dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.
Dữ liệu sản phẩm
Mã sản phẩm lỗi thời, không còn sử dụng, mô tả sản phẩm không nhất quán và thiếu thông tin sản phẩm quan trọng (ví dụ: kích thước, màu sắc, giá cả) là những vấn đề cần được giải quyết. Doanh nghiệp cần chuẩn hóa mã sản phẩm và mô tả sản phẩm, loại bỏ các sản phẩm không còn kinh doanh và cập nhật thông tin sản phẩm thường xuyên.
Dữ liệu nhà cung cấp
Thông tin nhà cung cấp lỗi thời, không chính xác, dữ liệu nhà cung cấp trùng lặp và thiếu thông tin hợp đồng và thanh toán là những vấn đề cần được giải quyết. Doanh nghiệp cần xác minh và cập nhật thông tin nhà cung cấp định kỳ, thiết lập quy trình quản lý nhà cung cấp hiệu quả và sử dụng các công cụ quản lý chuỗi cung ứng.
Dữ liệu tài chính
Sai sót trong dữ liệu giao dịch, dữ liệu kế toán không nhất quán và thiếu thông tin hóa đơn và thanh toán là những vấn đề cần được giải quyết. Doanh nghiệp cần kiểm tra và đối chiếu dữ liệu tài chính thường xuyên, sử dụng các công cụ kế toán và tài chính chuyên dụng, đồng thời áp dụng các quy trình kiểm soát nội bộ chặt chẽ.
Dữ liệu kho
Số lượng hàng tồn kho không chính xác, dữ liệu kho không nhất quán giữa các địa điểm và thiếu thông tin về vị trí và tình trạng hàng hóa là những vấn đề cần được giải quyết. Doanh nghiệp cần thực hiện kiểm kê kho định kỳ, sử dụng các hệ thống quản lý kho (WMS) và áp dụng các quy trình kiểm soát kho chặt chẽ. Các công cụ hỗ trợ bao gồm Microsoft Excel, các hệ thống WMS và các thiết bị quét mã vạch và RFID.
Dữ liệu sạch là nền tảng cho sự thành công của mọi dự án ERP. Bằng cách đầu tư thời gian và công sức vào việc dọn dẹp dữ liệu, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng hệ thống ERP của mình hoạt động hiệu quả, mang lại giá trị tối đa và hỗ trợ các quyết định kinh doanh sáng suốt.
DEHA Digital Solution không chỉ cung cấp cho các doanh nghiệp sản xuất hệ thống ERP phù hợp mà còn hỗ trợ doanh nghiệp làm sạch dữ liệu trong quá trình triển khai ERP đảm bảo độ chính xác cao và sẵn sàng cho việc phân tích, sử dụng về sau. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn!
