Doanh nghiệp Việt trước 'bài kiểm tra dữ liệu' của chuỗi cung ứng toàn cầu

Khi một sản phẩm đi vào thị trường quốc tế, doanh nghiệp không còn chỉ phải đáp ứng yêu cầu về chất lượng, giá thành hay tiến độ giao hàng. Họ ngày càng phải trả lời được những câu hỏi cụ thể: sản phẩm đến từ đâu, sử dụng nguyên liệu gì, quá trình sản xuất phát sinh bao nhiêu khí thải và những thông tin này có thể truy xuất, kiểm toán hay không.

Vấn đề được các chuyên gia đặt ra tại hội thảo về chiến lược ERP vừa tổ chức tại Hà Nội, trong bối cảnh chuyển đổi số của doanh nghiệp đang bước sang giai đoạn mới. Thay vì chỉ số hóa từng công đoạn, yêu cầu hiện nay là tạo ra một hệ thống dữ liệu thống nhất, đủ độ tin cậy để phục vụ quản trị và chứng minh năng lực với đối tác.

Alexander Evchenko, Tổng giám đốc 1C Việt Nam, cho rằng doanh nghiệp hiện không thiếu dữ liệu, nhưng vấn đề là chúng thường nằm phân tán ở nhiều phòng ban và hệ thống.

Đây lại là điểm yếu của không ít doanh nghiệp Việt. Dữ liệu bán hàng có thể nằm trên một hệ thống, kế toán sử dụng phần mềm khác, trong khi kho và sản xuất tiếp tục được quản lý bằng Excel hoặc các ứng dụng độc lập.

Nhân viên sau đó phải nhập lại, đối soát hoặc tổng hợp thủ công để lập báo cáo. Hệ quả không chỉ là tốn thời gian mà còn có thể xuất hiện nhiều con số khác nhau cho cùng một chỉ tiêu.

Từ cạnh tranh bằng giá đến khả năng chứng minh

TS Bùi Thanh Minh, Phó giám đốc Văn phòng Ban IV, Ủy ban Phát triển Kinh tế Tư nhân, cho rằng luật chơi thương mại quốc tế đang dịch chuyển. Nếu trước đây doanh nghiệp có thể tạo lợi thế chủ yếu nhờ giá thành, lao động hoặc tài nguyên, những yếu tố này hiện không còn đủ.

Theo ông Minh, ba lớp dữ liệu doanh nghiệp cần đặc biệt quan tâm gồm truy xuất và xuất xứ; phát thải ở cấp độ sản phẩm; dữ liệu vận hành có khả năng kiểm toán.

TS Bùi Thanh Minh, Phó giám đốc Văn phòng Ban IV, Ủy ban Phát triển Kinh tế Tư nhân, cho rằng luật chơi thương mại quốc tế đang dịch chuyển.

Sức ép này ngày càng rõ khi các thị trường lớn triển khai những cơ chế liên quan đến carbon, chống phá rừng và truy xuất chuỗi cung ứng. Doanh nghiệp xuất khẩu vì thế không chỉ phải sản xuất đúng tiêu chuẩn mà còn phải có dữ liệu để chứng minh sản phẩm được tạo ra như thế nào, nguyên liệu đến từ đâu và phát sinh lượng phát thải bao nhiêu.

Dữ liệu từ một công cụ phục vụ quản trị nội bộ đang trở thành một phần trong hồ sơ năng lực của doanh nghiệp.

Theo ông Minh, môi trường kinh doanh còn thay đổi nhanh bởi sự phân mảnh thương mại, rủi ro địa chính trị và các tiêu chuẩn mới trong chuỗi cung ứng. Những yêu cầu về xuất xứ, phát thải carbon, lao động, tiêu thụ năng lượng hay tỷ lệ giá trị nội địa ngày càng phải được chứng minh bằng dữ liệu.

Niềm tin giữa các đối tác, theo ông, vì vậy không thể chỉ dựa trên cam kết mà phải được xây dựng từ những thông tin có khả năng kiểm chứng.

Điều này đặc biệt quan trọng với ESG. Doanh nghiệp không thể chỉ tuyên bố sản phẩm "xanh" hay xây dựng một báo cáo ESG đẹp mà thiếu dữ liệu thực tế phía sau. Với doanh nghiệp xuất khẩu, thông tin cần chứng minh có thể trải rộng từ tiêu thụ điện, lao động, tỷ lệ giá trị nội địa đến nguồn gốc nguyên liệu và phát thải.

Khả năng quản trị dữ liệu cũng đang liên quan ngày càng chặt với tiếp cận vốn. Khi dữ liệu tài chính và vận hành minh bạch, doanh nghiệp có thêm căn cứ chứng minh dòng tiền, hợp đồng và năng lực tham gia chuỗi cung ứng với ngân hàng, nhà đầu tư và đối tác.

Theo ông Minh, vì vậy chuẩn hóa dữ liệu không nên chỉ được coi là một khoản chi phí để tuân thủ. Dữ liệu được quản trị tốt có thể giúp doanh nghiệp minh bạch tài chính, truy xuất nguồn gốc, nâng năng suất và củng cố niềm tin với đối tác.

Ở chiều ngược lại, dữ liệu rời rạc và quy trình thủ công tạo ra những "điểm mù" trong quản trị, khiến doanh nghiệp chậm phát hiện tồn kho lớn, sử dụng nguyên vật liệu kém hiệu quả, máy móc ngừng hoạt động hay những khoản chi phí bất thường.

Bài toán dữ liệu càng trở nên cấp thiết khi doanh nghiệp muốn ứng dụng AI

Ông Mr Alexander Evchenko, Tổng Giám đốc 1C Việt Nam cho biết: Dù trí tuệ nhân tạo được nhiều doanh nghiệp quan tâm, dữ liệu phân mảnh và thiếu chuẩn hóa vẫn là một trong những điểm nghẽn. Nếu mỗi bộ phận sử dụng cách ghi nhận khác nhau, AI khó tạo ra kết quả đủ tin cậy để hỗ trợ quyết định.

Nói cách khác, AI không thể tự sửa những bất cập tồn tại trong hệ thống dữ liệu đầu vào. Việc đưa công cụ phân tích mới lên một nền dữ liệu thiếu nhất quán thậm chí có thể làm vấn đề quản trị phức tạp hơn.

Một hướng được các chuyên gia đề cập là xây dựng hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), kết nối dữ liệu từ mua hàng, kho, sản xuất, bán hàng đến kế toán và tài chính.

Thay vì mỗi phòng ban duy trì một tập dữ liệu riêng, hệ thống tích hợp hướng đến nguyên tắc một giao dịch khi phát sinh có thể đồng thời cập nhật cho các bộ phận liên quan, giảm nhập liệu lại và sai lệch thông tin.

Thực tế tại một số doanh nghiệp cho thấy quá trình tích hợp dữ liệu thường diễn ra trong thời gian dài.

Nhu cầu này đặc biệt lớn trong sản xuất, nơi doanh nghiệp phải đồng thời quản lý kế hoạch sản xuất, nguyên vật liệu, định mức, phân xưởng, giá thành và chuỗi cung ứng.

Trong bán lẻ, bài toán cũng phức tạp khi doanh nghiệp bán hàng cùng lúc tại cửa hàng, website, mạng xã hội và sàn thương mại điện tử. Nếu các kênh không kết nối, nhà quản lý khó biết chính xác tồn kho, đơn hàng hay dòng tiền tại một thời điểm.

Các hệ thống ERP thế hệ mới vì thế đang được phát triển theo hướng cập nhật tồn kho theo thời gian thực, hỗ trợ dự báo nhu cầu, kết nối chuỗi cung ứng và nhiều kênh bán hàng. Xu hướng điện toán đám mây cũng giúp doanh nghiệp giảm yêu cầu đầu tư hạ tầng máy chủ ban đầu.

Tuy nhiên, các chuyên gia lưu ý ERP không phải bài toán mua một phần mềm rồi đưa vào sử dụng.

Rào cản có thể xuất hiện từ chi phí đầu tư và duy trì, thiếu nhân lực công nghệ, tâm lý ngại thay đổi quy trình đến nguy cơ gián đoạn hoạt động khi chuyển từ hệ thống cũ. Với doanh nghiệp quy mô lớn, quá trình này phức tạp hơn do lượng dữ liệu lịch sử và số bộ phận tham gia nhiều.

Do đó, trước khi số hóa, doanh nghiệp cần xác định dữ liệu nào là dữ liệu gốc, bộ phận nào chịu trách nhiệm cập nhật, cơ chế kiểm tra dữ liệu ra sao và những quy trình nào phải thay đổi.

Đây về bản chất là quá trình tái cấu trúc quản trị, thay vì một dự án công nghệ đơn thuần.

Ông Alexander Evchenko, Tổng giám đốc 1C Việt Nam, cho rằng doanh nghiệp hiện không thiếu dữ liệu, nhưng vấn đề là chúng thường nằm phân tán ở nhiều phòng ban và hệ thống.

Khi mỗi bộ phận sử dụng một nguồn thông tin riêng, doanh nghiệp khó hình thành bức tranh thống nhất về dòng tiền, hoạt động sản xuất - kinh doanh và hiệu quả vận hành.

Theo ông, dữ liệu chỉ tạo ra giá trị khi được kết nối, nhất quán và quản trị đúng cách. Một môi trường dữ liệu tích hợp có thể giúp lãnh đạo nhìn rõ quy trình và dòng tiền, phát hiện sớm thất thoát hoặc điểm nghẽn, đồng thời giảm công sức lập báo cáo và hỗ trợ dự báo.

Việc chuẩn hóa còn tạo nền tảng chung khi doanh nghiệp mở thêm chi nhánh, nhà máy hoặc dòng sản phẩm. Nếu quy mô tăng nhưng dữ liệu và quy trình vẫn vận hành rời rạc, độ phức tạp quản trị sẽ tăng nhanh.

Thực tế tại một số doanh nghiệp cho thấy quá trình tích hợp dữ liệu thường diễn ra trong thời gian dài. Đại diện Tập đoàn Tonmat cho biết doanh nghiệp đã nâng cấp từ giải pháp quản lý bán hàng lên ERP, đồng thời phát triển hệ thống Dashboard BI phục vụ 17 chi nhánh và hơn 1.500 đại lý. Đại diện Midomax cho biết hệ thống được triển khai từ năm 2017 và tiếp tục tùy biến, chuyển dữ liệu lịch sử khi nâng cấp ERP năm 2026.

Tuy nhiên, công nghệ mới chỉ giải quyết một phần bài toán. Nếu quy trình chưa được chuẩn hóa và mỗi phòng ban tiếp tục sử dụng một chuẩn dữ liệu khác nhau, việc bổ sung ERP, Big Data hay AI có thể chỉ chuyển sự phân mảnh từ môi trường thủ công sang môi trường số.

Bà Phạm Hoài Anh - Giám đốc Thương mại (CCO), 1C Việt Nam cho rằng: Sự khác biệt vì thế không còn nằm ở việc doanh nghiệp "có phần mềm" hay chưa, mà là có tạo ra được nguồn dữ liệu đáng tin cậy hay không.

Khi các yêu cầu về truy xuất nguồn gốc, phát thải và minh bạch chuỗi cung ứng ngày càng mở rộng, khả năng quản trị dữ liệu không chỉ quyết định hiệu quả nội bộ. Nó đang dần trở thành một điều kiện để doanh nghiệp chứng minh năng lực với đối tác và giữ vị trí trong chuỗi cung ứng.

Bà Phạm Hoài Anh - Giám đốc Thương mại (CCO), 1C Việt Nam cho rằng: Dữ liệu về xuất xứ, phát thải và vận hành ngày càng trở thành “tấm vé” để doanh nghiệp tham gia chuỗi cung ứng quốc tế, trong khi hệ thống quản trị phân mảnh khiến không ít doanh nghiệp Việt gặp khó khi phải chứng minh các thông tin này.

Khi dữ liệu đã trở thành một phần của luật chơi thương mại, khoảng cách giữa doanh nghiệp có hệ thống quản trị chuẩn hóa và doanh nghiệp còn vận hành bằng những "ốc đảo dữ liệu" có thể được đo bằng chính khả năng tiếp cận thị trường.