Ảo hóa dữ liệu và nâng cao hiệu quả quản trị logistics trong doanh nghiệp

Tóm tắt:

Quản trị logistics hiện nay đang đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu liên thông và khó khai thác theo thời gian thực. Ảo hóa dữ liệu nổi lên như một giải pháp công nghệ hiện đại, cho phép tích hợp và truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần sao chép vật lý, qua đó nâng cao hiệu quả quản trị và ra quyết định. Bài viết tập trung làm rõ cơ sở lý luận về ảo hóa dữ liệu, phân tích vai trò của công nghệ này trong việc nâng cao hiệu quả quản trị logistics của doanh nghiệp, đồng thời đề xuất một số giải pháp nhằm thúc đẩy ứng dụng ảo hóa dữ liệu trong thực tiễn quản trị logistics tại các doanh nghiệp Việt Nam.

Từ khóa: ảo hóa dữ liệu, quản trị logistics, chuyển đổi số, quản trị doanh nghiệp, hiệu quả hoạt động.

1. Đặt vấn đề

Logistics ngày càng đóng vai trò quan trọng trong chuỗi giá trị của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, chất lượng dịch vụ và mức độ hài lòng của khách hàng. Trong điều kiện thị trường cạnh tranh gay gắt, yêu cầu giao hàng nhanh, chính xác và linh hoạt đã buộc doanh nghiệp phải không ngừng nâng cao năng lực quản trị logistics. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều doanh nghiệp vẫn đang quản lý logistics dựa trên các hệ thống thông tin rời rạc, dữ liệu bị phân tán giữa các bộ phận như kho vận, vận tải, mua hàng, bán hàng và tài chính. Điều này dẫn đến tình trạng thông tin không đồng bộ, chậm trễ trong ra quyết định và gia tăng chi phí vận hành.

Sự phát triển của công nghệ số đã mở ra nhiều hướng tiếp cận mới trong quản trị logistics, trong đó ảo hóa dữ liệu được xem là một giải pháp có tính đột phá. Khác với phương pháp tích hợp dữ liệu truyền thống vốn đòi hỏi xây dựng kho dữ liệu tập trung với chi phí lớn và thời gian triển khai dài, ảo hóa dữ liệu cho phép doanh nghiệp truy cập, kết nối và khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau theo thời gian thực mà không cần di chuyển dữ liệu gốc. Việc ứng dụng ảo hóa dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng kiểm soát hoạt động logistics mà còn nâng cao chất lượng phân tích, dự báo và ra quyết định quản trị. Xuất phát từ thực tiễn đó, bài viết được thực hiện nhằm làm rõ vai trò của ảo hóa dữ liệu trong nâng cao hiệu quả quản trị logistics trong doanh nghiệp.

2. Cơ sở lý luận về ảo hóa dữ liệu và quản trị logistics

Ảo hóa dữ liệu được xem là một phương thức quản trị dữ liệu hiện đại, cho phép doanh nghiệp truy cập, tích hợp và khai thác dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau thông qua một lớp logic trung gian, thay vì phải tập trung hóa dữ liệu về một kho lưu trữ vật lý duy nhất. Về bản chất, ảo hóa dữ liệu không thay đổi cấu trúc hay vị trí dữ liệu gốc, mà tạo ra các khung nhìn dữ liệu linh hoạt nhằm phục vụ nhu cầu phân tích và ra quyết định của nhà quản trị. Cách tiếp cận này giúp giảm thiểu chi phí lưu trữ, hạn chế trùng lặp dữ liệu và rút ngắn thời gian triển khai các hệ thống phân tích so với mô hình tích hợp dữ liệu truyền thống.

Trong quản trị logistics, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong việc điều phối dòng chảy hàng hóa, thông tin và tài chính xuyên suốt chuỗi cung ứng. Các quyết định liên quan đến lập kế hoạch vận tải, quản lý tồn kho, lựa chọn nhà cung cấp hay kiểm soát chi phí logistics đều phụ thuộc vào độ chính xác, kịp thời và tính toàn diện của thông tin. Tuy nhiên, trong thực tế, dữ liệu logistics thường được tạo ra và lưu trữ phân tán tại nhiều hệ thống khác nhau như hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, hệ thống quản lý kho, hệ thống quản lý vận tải và các nền tảng giao dịch với đối tác. Sự phân mảnh này khiến việc tổng hợp và khai thác dữ liệu gặp nhiều khó khăn, làm giảm hiệu quả quản trị logistics.

Xét dưới góc độ lý luận quản trị, ảo hóa dữ liệu góp phần khắc phục tình trạng “cát cứ dữ liệu” bằng cách thiết lập một lớp tích hợp logic giữa các hệ thống nguồn. Thông qua lớp này, dữ liệu logistics được chuẩn hóa về mặt khái niệm và có thể được truy vấn theo thời gian thực. Điều này giúp nhà quản trị hình thành cách nhìn tổng thể về hoạt động logistics, thay vì chỉ tiếp cận từng phần riêng lẻ. Nhờ đó, quá trình ra quyết định trở nên nhanh chóng và nhất quán hơn, đặc biệt trong các tình huống cần phản ứng kịp thời trước biến động của thị trường hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng.

Về mặt hiệu quả quản trị, ảo hóa dữ liệu hỗ trợ nâng cao chất lượng phân tích logistics thông qua việc kết nối dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện hành. Các phân tích về hiệu suất vận tải, mức độ luân chuyển tồn kho hay chi phí logistics có thể được thực hiện trên một nền tảng dữ liệu thống nhất, từ đó giúp doanh nghiệp xác định chính xác các điểm nghẽn trong chuỗi logistics. Đồng thời, khả năng mở rộng và linh hoạt của ảo hóa dữ liệu cho phép doanh nghiệp dễ dàng bổ sung nguồn dữ liệu mới khi quy mô hoạt động logistics gia tăng hoặc khi môi trường kinh doanh thay đổi.

Từ góc nhìn quản trị hiện đại, ảo hóa dữ liệu không chỉ là giải pháp kỹ thuật mà còn là công cụ hỗ trợ thực thi quản trị dựa trên dữ liệu trong lĩnh vực logistics. Việc kết hợp giữa ảo hóa dữ liệu và các phương pháp phân tích nâng cao tạo nền tảng cho quản trị logistics chủ động, hướng tới tối ưu hóa nguồn lực, kiểm soát rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể của doanh nghiệp.

3. Tác động của ảo hóa dữ liệu đến hiệu quả quản trị logistics trong doanh nghiệp

Trong hoạt động logistics, hiệu quả quản trị phụ thuộc chặt chẽ vào khả năng tiếp cận và khai thác thông tin một cách kịp thời, đầy đủ và nhất quán. Việc ứng dụng ảo hóa dữ liệu đã làm thay đổi đáng kể cách doanh nghiệp tổ chức, kết nối và sử dụng dữ liệu logistics, từ đó tạo ra những tác động rõ rệt đến hiệu quả quản trị. Thay vì xử lý dữ liệu theo từng hệ thống riêng lẻ, ảo hóa dữ liệu cho phép doanh nghiệp hình thành một lớp dữ liệu logic, giúp nhà quản trị có cái nhìn tổng thể hơn về toàn bộ hoạt động logistics.

Trước hết, ảo hóa dữ liệu góp phần nâng cao chất lượng thông tin phục vụ ra quyết định trong quản trị logistics. Trong bối cảnh nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang sử dụng song song các hệ thống quản lý kho, vận tải, bán hàng và kế toán, dữ liệu logistics thường bị phân tán và thiếu tính liên thông. Khi áp dụng ảo hóa dữ liệu, thông tin từ các hệ thống này được kết nối logic và trình bày thống nhất, giúp nhà quản trị giảm đáng kể độ trễ thông tin. Nhờ đó, các quyết định liên quan đến điều phối hàng hóa, điều chỉnh kế hoạch vận chuyển hay xử lý sự cố logistics được đưa ra nhanh hơn và dựa trên dữ liệu đầy đủ hơn so với mô hình quản trị truyền thống.

Bên cạnh tác động đến ra quyết định, ảo hóa dữ liệu còn nâng cao hiệu quả kiểm soát chi phí logistics. Chi phí logistics tại Việt Nam vẫn chiếm tỷ trọng cao trong tổng chi phí của doanh nghiệp, đặc biệt đối với các doanh nghiệp sản xuất và phân phối quy mô lớn. Việc tích hợp dữ liệu chi phí từ nhiều khâu như lưu kho, vận tải, xử lý đơn hàng và dịch vụ khách hàng giúp doanh nghiệp phân tích rõ hơn cấu trúc chi phí logistics. Trên cơ sở đó, nhà quản trị có thể xác định các khâu phát sinh chi phí bất hợp lý và đề xuất các biện pháp điều chỉnh phù hợp. Thực tế cho thấy, một số doanh nghiệp bán lẻ và thương mại điện tử tại Việt Nam khi kết nối dữ liệu đơn hàng, tồn kho và vận chuyển thông qua lớp dữ liệu ảo đã phát hiện tình trạng phân bổ kho chưa hợp lý giữa các khu vực, từ đó điều chỉnh lại mạng lưới kho nhằm giảm chi phí giao hàng và rút ngắn thời gian giao nhận.

Một tác động quan trọng khác của ảo hóa dữ liệu là nâng cao khả năng dự báo và điều phối logistics. Việc kết hợp dữ liệu lịch sử với dữ liệu phát sinh theo thời gian thực cho phép doanh nghiệp phân tích xu hướng tiêu thụ và biến động nhu cầu theo từng khu vực, từng thời điểm. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng và doanh nghiệp phân phối có nhu cầu biến động mạnh theo mùa vụ. Chẳng hạn, trong giai đoạn cao điểm tiêu dùng cuối năm, một số doanh nghiệp sản xuất trong nước đã sử dụng các lớp dữ liệu ảo để kết nối dữ liệu bán hàng, tồn kho và vận tải, qua đó chủ động điều chỉnh kế hoạch sản xuất và phân phối, hạn chế tình trạng thiếu hàng cục bộ hoặc tồn kho dư thừa.

Ở góc độ quản trị vận hành, ảo hóa dữ liệu giúp nâng cao hiệu quả phối hợp giữa các bộ phận liên quan đến logistics. Khi dữ liệu được chia sẻ và khai thác thống nhất, các bộ phận mua hàng, sản xuất, kho vận, bán hàng và tài chính có thể phối hợp chặt chẽ hơn trong việc lập kế hoạch và điều hành. Điều này giúp giảm xung đột thông tin và nâng cao tính nhất quán trong các quyết định logistics. Thực tiễn tại một số doanh nghiệp logistics và doanh nghiệp sản xuất lớn ở Việt Nam cho thấy, việc kết nối dữ liệu vận hành thông qua lớp dữ liệu ảo đã góp phần rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng và nâng cao mức độ chính xác trong quản lý tồn kho.

Ngoài ra, ảo hóa dữ liệu còn góp phần tăng cường năng lực quản trị rủi ro trong logistics. Thông qua việc theo dõi đồng thời nhiều chỉ tiêu logistics trên cùng một nền tảng dữ liệu, doanh nghiệp có thể nhận diện sớm các rủi ro như chậm trễ giao hàng, tắc nghẽn kho bãi hoặc biến động chi phí vận tải. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh chuỗi cung ứng thường xuyên chịu tác động từ các yếu tố bên ngoài như biến động giá nhiên liệu, thay đổi chính sách hoặc gián đoạn vận chuyển.

4. Giải pháp thúc đẩy ứng dụng ảo hóa dữ liệu trong quản trị logistics tại doanh nghiệp Việt Nam

Để ảo hóa dữ liệu thực sự trở thành công cụ nâng cao hiệu quả quản trị logistics, doanh nghiệp cần triển khai các giải pháp một cách có hệ thống và phù hợp với điều kiện thực tiễn.

Thứ nhất, doanh nghiệp cần xác định rõ vai trò của ảo hóa dữ liệu trong chiến lược phát triển logistics và chuyển đổi số. Thay vì tiếp cận công nghệ theo xu hướng, doanh nghiệp cần xuất phát từ các vấn đề cụ thể trong quản trị logistics như chi phí cao, thời gian giao hàng kéo dài hoặc thiếu thông tin kịp thời để lựa chọn phạm vi ứng dụng phù hợp.

Thứ hai, doanh nghiệp cần từng bước chuẩn hóa dữ liệu logistics trước khi triển khai ảo hóa dữ liệu. Trong thực tế tại Việt Nam, dữ liệu logistics thường được nhập liệu theo các chuẩn khác nhau giữa các bộ phận và hệ thống, gây khó khăn cho việc tích hợp. Việc chuẩn hóa các danh mục, mã hóa dữ liệu và quy trình cập nhật thông tin là điều kiện quan trọng để đảm bảo lớp dữ liệu ảo hoạt động hiệu quả và phản ánh đúng thực trạng logistics.

Thứ ba, đầu tư hạ tầng công nghệ thông tin cần được thực hiện theo lộ trình phù hợp với quy mô doanh nghiệp. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ - chiếm tỷ trọng lớn tại Việt Nam - việc triển khai ảo hóa dữ liệu có thể bắt đầu từ các khâu logistics trọng yếu như quản lý tồn kho hoặc vận tải, sau đó mở rộng sang các khâu khác khi đã đạt được hiệu quả bước đầu. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp kiểm soát chi phí đầu tư và hạn chế rủi ro trong quá trình triển khai.

Thứ tư, phát triển nguồn nhân lực có năng lực khai thác và sử dụng dữ liệu là yếu tố then chốt. Doanh nghiệp cần chú trọng đào tạo đội ngũ quản lý logistics và nhân sự liên quan về tư duy quản trị dựa trên dữ liệu, cũng như kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích thông tin. Thực tế cho thấy, tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam, công nghệ đã được đầu tư nhưng chưa được khai thác hiệu quả do hạn chế về năng lực nhân sự.

Thứ năm, doanh nghiệp cần tăng cường công tác quản trị dữ liệu và bảo mật thông tin trong quá trình ứng dụng ảo hóa dữ liệu. Việc thiết lập cơ chế phân quyền truy cập, kiểm soát chất lượng dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý về an toàn thông tin không chỉ giúp giảm rủi ro mà còn tạo nền tảng bền vững cho việc ứng dụng lâu dài ảo hóa dữ liệu trong quản trị logistics.

Tài liệu tham khảo:

Hiệp hội Logistics Việt Nam (2024). Báo cáo tình hình phát triển ngành logistics Việt Nam năm 2024.

Nguyễn Văn Đức và Lê Thị Mai (2024). Ứng dụng công nghệ thông tin trong logistics: Thực trạng và giải pháp. Tạp chí Công nghệ Thông tin và Kinh tế, 89, 76-83.

Trần Thị Hòa (2023). Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin trong doanh nghiệp logistics ở Việt Nam. Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, số 01-2023, 75-93.

Tuấn Trần (2024). Tăng trưởng nhờ triển khai công nghệ trong logistics. Tạp chí Công nghệ & Quản lý logistics. Truy cập tại: https://vjst.vn/tang-truong-nho-trien-khai-cong-nghe-trong-logistics-64828.html.

Data virtualization and the enhancement of logistics management efficiency in enterprises

Nguyen Thi Trang

Faculty of Commerce, University of Economics - Technology for Industries

Abstract:

Contemporary logistics management faces substantial challenges, notably data fragmentation, limited system interoperability, and constraints in real-time data utilization. In response, data virtualization has emerged as an advanced technological approach that enables integrated access to heterogeneous data sources without physical data replication, thereby enhancing flexibility, transparency, and analytical capability. This study elucidates the theoretical foundations of data virtualization and examines its role in improving logistics management efficiency within enterprises. By analyzing its applications in data integration, real-time monitoring, and decision support, the study highlights how data virtualization can address structural inefficiencies and information silos in logistics operations. Overall, the study contributes to a clearer understanding of the potential of data virtualization in modernizing logistics management amid increasing digital transformation pressures in Vietnamese enterprises.

Keywords: data virtualization, logistics management, digital transformation, business management, operational efficiency.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 1 năm 2026]