Cách tự động hóa nhập liệu

Cách giảm tình trạng này không đơn thuần là dùng công cụ nhập liệu nhanh hơn. Doanh nghiệp cần tổ chức lại luồng dữ liệu để một thông tin chỉ được tạo tại nguồn phù hợp, sau đó tự động chuyển đến những bộ phận có nhu cầu sử dụng.

Một hệ thống hiệu quả thường dựa trên bốn nguyên tắc:

·         Mỗi dữ liệu quan trọng có một nguồn tạo hoặc nguồn quản lý chính

·         Các hệ thống trao đổi dữ liệu bằng kết nối tự động thay vì sao chép thủ công

·         Trường dữ liệu được chuẩn hóa để các bộ phận hiểu và sử dụng thống nhất

·         Con người chỉ xử lý ngoại lệ, xác minh hoặc phê duyệt khi cần thiết

Xác định dữ liệu đang bị nhập lại giữa các bộ phận

Trước khi tự động hóa, doanh nghiệp cần biết chính xác dữ liệu nào đang bị nhập nhiều lần, ai nhập, nhập vào đâu và vì sao phải nhập lại. Nếu bỏ qua bước này, doanh nghiệp có thể tự động hóa một quy trình vốn không cần tồn tại.

Cách đơn giản nhất là lập bản đồ luồng dữ liệu cho một quy trình cụ thể, chẳng hạn từ khi tiếp nhận khách hàng đến khi xuất hóa đơn.

Với mỗi thông tin, cần ghi nhận:

·         Bộ phận tạo dữ liệu đầu tiên

·         Hệ thống hoặc biểu mẫu tiếp nhận dữ liệu

·         Các bộ phận sử dụng lại dữ liệu

·         Số lần dữ liệu được nhập hoặc sao chép

·         Cách dữ liệu được chuyển giao

·         Người chịu trách nhiệm kiểm tra

·         Lỗi thường phát sinh

Ví dụ, một đơn hàng có thể đi qua chuỗi thao tác sau:

1.    Kinh doanh nhập tên khách hàng, sản phẩm và số lượng vào hệ thống quản lý khách hàng

2.    Nhân viên vận hành sao chép thông tin sang bảng theo dõi giao hàng

3.    Kho nhập lại mã sản phẩm và số lượng vào phần mềm kho

4.    Kế toán nhập lại thông tin khách hàng và giá trị đơn hàng để lập chứng từ

5.    Chăm sóc khách hàng sao chép số điện thoại và mã đơn sang công cụ hỗ trợ

Trong luồng này, vấn đề không nằm ở một thao tác đơn lẻ mà ở việc dữ liệu không được truyền xuyên suốt giữa các hệ thống.

Doanh nghiệp nên ưu tiên xử lý những điểm có:

·         Tần suất nhập lại cao

·         Nhiều trường dữ liệu trùng nhau

·         Khối lượng giao dịch lớn

·         Tỷ lệ sai sót đáng kể

·         Ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng, doanh thu hoặc vận hành

·         Quy tắc xử lý rõ ràng và ít ngoại lệ

Không phải mọi thao tác nhập lại đều nên được tự động hóa. Nếu dữ liệu cần đánh giá chuyên môn, xác minh từ nhiều nguồn hoặc phê duyệt có trách nhiệm, con người vẫn cần tham gia. Mục tiêu là loại bỏ việc sao chép máy móc, không phải loại bỏ mọi điểm kiểm soát.

Thiết lập một nguồn dữ liệu chuẩn cho từng loại thông tin

Tự động hóa chỉ bền vững khi doanh nghiệp xác định được hệ thống nào là nguồn dữ liệu chuẩn cho từng nhóm thông tin. Đây thường được gọi là nguồn dữ liệu chính hoặc nguồn sự thật duy nhất.

Nguồn dữ liệu chuẩn không nhất thiết là một phần mềm duy nhất cho toàn doanh nghiệp. Mỗi nhóm dữ liệu có thể thuộc về một hệ thống khác nhau:

·         Thông tin khách hàng được quản lý trong hệ thống quan hệ khách hàng

·         Thông tin nhân sự được quản lý trong hệ thống nhân sự

·         Tồn kho được quản lý trong hệ thống kho hoặc hoạch định nguồn lực

·         Hóa đơn và công nợ được quản lý trong hệ thống kế toán

·         Trạng thái hỗ trợ được quản lý trong hệ thống dịch vụ khách hàng

Khi một trường dữ liệu thay đổi, hệ thống nguồn phải là nơi cập nhật chính. Các hệ thống khác nhận dữ liệu mới thông qua kết nối tự động, thay vì để từng bộ phận sửa riêng.

Cơ chế này giúp ngăn ba vấn đề phổ biến.

Thứ nhất là dữ liệu không đồng nhất. Một khách hàng có thể mang nhiều tên, địa chỉ hoặc số điện thoại khác nhau trong các hệ thống nếu mỗi bộ phận tự duy trì bản sao.

Thứ hai là không xác định được dữ liệu nào đúng. Khi hai hệ thống có thông tin khác nhau, nhân viên phải kiểm tra thủ công hoặc hỏi lại khách hàng.

Thứ ba là cập nhật không lan truyền. Bộ phận kinh doanh sửa địa chỉ giao hàng nhưng kho vẫn sử dụng bản ghi cũ vì không nhận được thay đổi.

Để thiết lập nguồn dữ liệu chuẩn, doanh nghiệp cần quy định rõ:

·         Hệ thống sở hữu từng nhóm dữ liệu

·         Bộ phận chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu

·         Trường nào được phép chỉnh sửa tại từng hệ thống

·         Hệ thống nào chỉ được đọc dữ liệu

·         Điều kiện tạo mới, cập nhật, hợp nhất hoặc vô hiệu hóa bản ghi

·         Cách xử lý khi hai nguồn cung cấp thông tin mâu thuẫn

Một hiểu lầm thường gặp là chỉ cần tập trung toàn bộ dữ liệu vào một kho chung. Kho dữ liệu có thể hỗ trợ báo cáo và phân tích, nhưng không mặc nhiên trở thành nơi vận hành hoặc chỉnh sửa mọi thông tin. Doanh nghiệp vẫn phải xác định hệ thống nào chịu trách nhiệm tạo và duy trì từng dữ liệu gốc.

Chuẩn hóa trường dữ liệu và mã định danh

Hai hệ thống chỉ có thể trao đổi dữ liệu chính xác khi chúng hiểu cùng một thông tin theo cùng một cách. Vì vậy, chuẩn hóa dữ liệu phải được thực hiện trước hoặc đồng thời với tự động hóa.

Các bộ phận thường sử dụng tên trường khác nhau cho cùng một khái niệm. Ví dụ:

·         “Mã KH”, “Customer ID” và “Số khách hàng”

·         “Ngày giao”, “Ngày dự kiến giao” và “Ngày hoàn tất”

·         “Doanh thu”, “Giá trị đơn” và “Tổng thanh toán”

Những tên gọi này có thể giống nhau về mặt ngôn ngữ nhưng khác nhau về định nghĩa nghiệp vụ. Nếu không làm rõ, hệ thống có thể đồng bộ đúng định dạng nhưng sai ý nghĩa.

Mỗi trường quan trọng cần được xác định tối thiểu theo các yếu tố:

·         Tên chuẩn

·         Định nghĩa nghiệp vụ

·         Kiểu dữ liệu

·         Định dạng

·         Đơn vị tính

·         Giá trị bắt buộc hoặc tùy chọn

·         Danh sách giá trị hợp lệ

·         Hệ thống nguồn

·         Quy tắc kiểm tra

·         Quyền tạo và chỉnh sửa

Mã định danh là thành phần đặc biệt quan trọng. Tên khách hàng, tên sản phẩm hoặc địa chỉ có thể thay đổi và trùng lặp. Một mã định danh ổn định giúp các hệ thống nhận biết rằng những bản ghi khác nhau đang nói về cùng một đối tượng.

Ví dụ, thay vì đối chiếu khách hàng bằng tên doanh nghiệp, hệ thống nên sử dụng mã khách hàng nội bộ. Thay vì đồng bộ sản phẩm bằng tên thương mại, hệ thống nên sử dụng mã sản phẩm hoặc đơn vị lưu kho.

Nếu chưa có mã định danh chung, việc tự động hóa dễ tạo bản ghi trùng. Hệ thống nhận không tìm thấy kết quả khớp chính xác nên tạo một khách hàng hoặc sản phẩm mới, dù đối tượng đó đã tồn tại.

Doanh nghiệp cũng cần thiết kế quy tắc chuyển đổi khi hai hệ thống sử dụng cấu trúc khác nhau. Chẳng hạn, một hệ thống lưu họ tên trong một trường, trong khi hệ thống khác tách thành họ và tên. Quy tắc chuyển đổi phải xác định cách tách, ghép và xử lý những trường hợp không đầy đủ.

Kết nối hệ thống để dữ liệu tự động luân chuyển

Sau khi xác định nguồn dữ liệu và chuẩn hóa trường thông tin, doanh nghiệp có thể lựa chọn phương thức kết nối phù hợp. Không có một phương thức duy nhất cho mọi tình huống.

Tích hợp qua API

API cho phép một hệ thống gửi, nhận hoặc cập nhật dữ liệu trực tiếp với hệ thống khác. Đây thường là lựa chọn phù hợp khi phần mềm có khả năng tích hợp và dữ liệu cần được truyền gần thời gian thực.

Ví dụ, khi kinh doanh chuyển một cơ hội sang trạng thái đã ký, hệ thống có thể tự động:

·         Tạo đơn hàng

·         Chuyển thông tin khách hàng sang hệ thống kế toán

·         Gửi yêu cầu chuẩn bị hàng cho kho

·         Tạo nhiệm vụ triển khai cho bộ phận vận hành

·         Thông báo cho người phụ trách

API giúp giảm độ trễ và hạn chế phụ thuộc vào tệp trung gian. Tuy nhiên, việc triển khai cần xử lý quyền truy cập, giới hạn kết nối, lỗi truyền dữ liệu, thay đổi cấu trúc và cơ chế thử lại.

Nền tảng tự động hóa quy trình

Nền tảng tự động hóa có thể kết nối nhiều ứng dụng bằng mô hình sự kiện và hành động. Khi một sự kiện xảy ra trong hệ thống nguồn, nền tảng sẽ thực hiện các bước đã thiết lập ở hệ thống đích.

Phương thức này phù hợp với quy trình có logic tương đối rõ, chẳng hạn:

·         Có khách hàng mới thì tạo hồ sơ chăm sóc

·         Đơn hàng được duyệt thì cập nhật kế hoạch giao

·         Hóa đơn quá hạn thì gửi thông báo cho người phụ trách

·         Phiếu hỗ trợ được đóng thì cập nhật trạng thái khách hàng

Ưu điểm là triển khai nhanh hơn so với xây dựng toàn bộ tích hợp riêng. Giới hạn là quy trình phức tạp, lưu lượng lớn hoặc yêu cầu kiểm soát chặt có thể cần kiến trúc kỹ thuật chuyên biệt hơn.

Nhập và xuất dữ liệu theo lô

Trao đổi dữ liệu bằng tệp có thể phù hợp khi hệ thống cũ không hỗ trợ kết nối trực tiếp hoặc dữ liệu không cần cập nhật tức thời.

Để giảm thao tác thủ công, quy trình cần tự động hóa cả việc:

·         Trích xuất tệp

·         Đặt tên và lưu trữ

·         Kiểm tra cấu trúc

·         Chuyển đổi định dạng

·         Nhập vào hệ thống đích

·         Ghi nhận kết quả

·         Cảnh báo bản ghi lỗi

Nếu nhân viên vẫn phải tải tệp, chỉnh cột và nhập lại bằng tay, doanh nghiệp mới chỉ chuyển hình thức nhập liệu chứ chưa thực sự tự động hóa luồng dữ liệu.

Tự động hóa giao diện

Trong trường hợp phần mềm không có API hoặc chức năng nhập dữ liệu phù hợp, công cụ tự động hóa giao diện có thể mô phỏng thao tác của người dùng.

Phương thức này có thể giải quyết tạm thời một số điểm nghẽn, nhưng thường nhạy cảm với thay đổi bố cục, tên trường, cửa sổ hoặc quyền truy cập. Vì vậy, nó nên được quản lý như một giải pháp có điều kiện, kèm giám sát lỗi và kế hoạch thay thế khi có phương thức tích hợp ổn định hơn.

Thiết kế quy trình xử lý lỗi và ngoại lệ

Một luồng tự động không thể chỉ bao gồm trường hợp thành công. Dữ liệu có thể thiếu, sai định dạng, trùng lặp, không khớp danh mục hoặc bị hệ thống đích từ chối.

Nếu không có cơ chế xử lý ngoại lệ, doanh nghiệp có thể giảm thời gian nhập liệu nhưng lại tăng thời gian tìm lỗi.

Mỗi luồng tự động cần xác định:

·         Điều kiện dữ liệu hợp lệ

·         Phản hồi khi thiếu trường bắt buộc

·         Cách xử lý bản ghi trùng

·         Số lần thử lại khi kết nối thất bại

·         Người nhận cảnh báo

·         Thời hạn xử lý ngoại lệ

·         Cách ghi nhật ký

·         Quy trình khôi phục dữ liệu

·         Điều kiện dừng luồng tự động

Có thể chia kết quả xử lý thành ba nhóm:

1.    Bản ghi hợp lệ được xử lý hoàn toàn tự động

2.    Bản ghi có thể sửa bằng quy tắc chuẩn hóa

3.    Bản ghi cần con người kiểm tra

Cách phân loại này giữ cho phần lớn dữ liệu đi qua hệ thống mà không cần can thiệp, đồng thời không che giấu những trường hợp có rủi ro.

Doanh nghiệp cũng cần tránh tự động ghi đè dữ liệu quan trọng khi chưa xác định rõ hệ thống nguồn. Ví dụ, nếu cả hệ thống kinh doanh và kế toán đều được phép cập nhật địa chỉ khách hàng, kết nối hai chiều có thể khiến dữ liệu mới bị thay thế bằng bản cũ.

Với dữ liệu nhạy cảm, quy trình phải áp dụng quyền truy cập tối thiểu cần thiết. Một kết nối chỉ nên được đọc hoặc chỉnh sửa đúng các trường phục vụ nhiệm vụ của nó. Nhật ký cần ghi nhận thời điểm, nguồn, nội dung thay đổi và kết quả xử lý để có thể truy vết khi xảy ra sự cố.

Triển khai theo từng quy trình và đo hiệu quả

Tự động hóa toàn bộ dữ liệu giữa các bộ phận trong một lần thường tạo phạm vi quá lớn. Cách thực tế hơn là chọn một quy trình có giá trị rõ ràng, triển khai thử, đo kết quả rồi mở rộng.

Một quy trình thử nghiệm phù hợp thường có:

·         Nhiều thao tác nhập lại

·         Dữ liệu đầu vào tương đối ổn định

·         Quy tắc nghiệp vụ rõ

·         Số lượng ngoại lệ có thể kiểm soát

·         Chủ sở hữu quy trình cụ thể

·         Kết quả có thể đo lường

Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần ghi nhận đường cơ sở. Các chỉ số nên bao gồm:

·         Số lần một bản ghi được nhập hoặc sao chép

·         Số trường phải nhập thủ công

·         Thời gian xử lý trung bình cho mỗi giao dịch

·         Tổng số giờ nhập liệu trong một kỳ

·         Tỷ lệ bản ghi có lỗi

·         Số bản ghi trùng

·         Thời gian từ khi dữ liệu được tạo đến khi bộ phận sau nhận được

·         Số ngoại lệ cần can thiệp

·         Chi phí sửa lỗi hoặc đối soát

Sau khi tự động hóa, doanh nghiệp đo lại cùng một tập chỉ số. Hiệu quả không nên chỉ được đánh giá bằng số thao tác đã loại bỏ. Một luồng chỉ được xem là cải thiện khi giảm khối lượng nhập liệu mà không làm suy giảm chất lượng dữ liệu, khả năng kiểm soát hoặc tính liên tục của quy trình.

Có thể tính tỷ lệ giảm thời gian nhập liệu theo công thức:

Tỷ lệ giảm thời gian = (Thời gian trước tự động hóa − Thời gian sau tự động hóa) / Thời gian trước tự động hóa × 100%

Tỷ lệ xử lý tự động có thể được theo dõi bằng:

Tỷ lệ xử lý tự động = Số giao dịch không cần can thiệp / Tổng số giao dịch × 100%

Ngoài ra, cần theo dõi tỷ lệ ngoại lệ và tỷ lệ lỗi sau đồng bộ. Nếu thời gian nhập liệu giảm nhưng lỗi dữ liệu tăng, quy trình chưa đạt mục tiêu tổng thể.

Sau giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp nên chuẩn hóa tài liệu tích hợp, người phụ trách, cơ chế giám sát và quy trình thay đổi. Khi một hệ thống bổ sung trường mới hoặc thay đổi cấu trúc, các luồng liên quan phải được kiểm tra trước khi cập nhật vào môi trường vận hành.

Lộ trình tự động hóa nhập liệu giữa các bộ phận

Một lộ trình triển khai có thể thực hiện theo sáu bước.

1.    Chọn một quy trình có tình trạng nhập liệu lặp lại rõ ràng

2.    Lập bản đồ dữ liệu từ điểm tạo đến các điểm sử dụng

3.    Xác định hệ thống nguồn và chủ sở hữu của từng nhóm dữ liệu

4.    Chuẩn hóa trường dữ liệu, mã định danh và quy tắc kiểm tra

5.    Chọn phương thức kết nối và thiết kế xử lý ngoại lệ

6.    Đo kết quả, hoàn thiện kiểm soát rồi mở rộng sang quy trình tiếp theo

Trách nhiệm cũng cần được phân chia rõ:

·         Bộ phận nghiệp vụ xác định ý nghĩa dữ liệu và quy tắc vận hành

·         Bộ phận công nghệ thiết kế kết nối, bảo mật và giám sát

·         Chủ sở hữu dữ liệu chịu trách nhiệm về chất lượng và quyền sử dụng

·         Người quản lý quy trình đánh giá hiệu quả xuyên phòng ban

·         Người dùng cuối phản hồi ngoại lệ và vấn đề thực tế

Không nên giao toàn bộ dự án cho bộ phận công nghệ. Nhập liệu lặp lại thường bắt nguồn từ cách các bộ phận thiết kế quy trình và phân chia trách nhiệm. Công nghệ có thể tự động chuyển dữ liệu, nhưng không thể tự quyết định dữ liệu nào đúng, ai sở hữu dữ liệu hoặc ngoại lệ nào được chấp nhận.

Giảm nhập liệu lặp lại đòi hỏi doanh nghiệp chuyển từ tư duy tự động hóa từng thao tác sang thiết kế một luồng dữ liệu thống nhất. Thông tin nên được tạo một lần tại nguồn có trách nhiệm, chuẩn hóa bằng định nghĩa và mã định danh chung, sau đó tự động phân phối đến các hệ thống cần sử dụng.

Điểm khởi đầu phù hợp là một quy trình có khối lượng nhập lại lớn, quy tắc rõ và kết quả đo được. Khi đã kiểm soát nguồn dữ liệu, kết nối, ngoại lệ và quyền truy cập, doanh nghiệp có thể mở rộng tự động hóa mà không làm tăng rủi ro vận hành.