Swivel Chair Automation là gì? (phần 2)

Khi tìm hiểu về RPA và các phương thức tự động hóa từ các bài nghiên cứu của nước ngoài, chúng tôi vẫn bắt gặp thuật ngữ này “Swivel Chair Automation”. Các bạn có tự hỏi Swivel Chair Automation là gì không? Và tại sao nó lại được gọi là “Swivel Chair”? Tiếp nối phần trước của bài blog, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về công cụ tự động hóa này.  

2.  Chuẩn hóa dữ liệu

Các giải pháp nằm trong nhóm SCA dĩ nhiên giúp chúng ta đẩy nhanh tiến độ công việc, ví dụ như nhập liệu nhanh hơn. Tuy nhiên, nhanh hơn không có nghĩa là sẽ chất lượng hơn. 

Một điểm bất lợi của SCA là khó có thể liên kết giữa các phần mềm và hệ thống với nhau, trong khi phần lớn các đầu công việc lặp đi lặp lại yêu cầu người dùng phải di chuyển giữa nhiều hệ thống khác nhau (hệ thống nội bộ và hệ thống bên ngoài như website, phần mềm doanh nghiệp, hệ thống pháp lý, và các ứng dụng trên máy tính như Excel. Mỗi lần di chuyển như vậy sẽ kéo theo các lượt log-in, log-out, copy file từ hệ thống này sang hệ thống kia… Bởi vậy, sẽ không hề lạ khi chỉ trong tích tắc, cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp sẽ xuất hiện những file có version giống nhau bị copy duplicate do tâm lý “đề phòng sợ mất file” của nhân viên, hay đôi khi các file cần giữ thì lại bị mất vì lỡ copy đè. Và giữa các hệ thống khác nhau, chúng ta liệu có bao nhiêu thời gian để lọc lại các thông tin, làm đẹp data, và đảm bảo data được đồng bộ hóa (synchronize) giữa các file và giữa các hệ thống?

Khi dữ liệu không được chuẩn hóa, thì công tác tìm kiếm và rà soát thông tin cũng sẽ mất nhiều thời gian và công sức hơn nhiều. Một cuộc khảo sát hơn 1200 người của IDC cho thấy 40% thời gian làm việc của nhân viên xử lý thông tin dành cho việc tìm kiếm và tổ chức lại thông tin. Đáng chú ý là, trong số thời gian xử lý thông tin này, trung bình một tuần, các nhân viên sẽ phí khoảng 6.0 giờ làm việc để giải quyết những khó khăn liên quan đến dữ liệu, như thu thập thông tin từ nhiều nguồn file khác nhau, tìm nhưng không thấy tài liệu, tạo lại tài liệu vì bản gốc hoặc bản chính xác bị mất hoặc không thể tìm thấy…

Odoo • Text and Image

IDC đã chỉ ra khoảng thời gian bị lãng phí trong quá trình tạo và quản lý tài liệu có thể tiêu tốn một tổ chức/công ty đến 9,071$ (tương đương gần 200 triệu VND) trên một nhân viên trong một năm. Chi phí phát sinh liên quan đến việc tạo và quản lý dữ liệu càng trở nên lớn hơn khi chúng ta tính toán trên toàn bộ công ty. Như bảng ở trên cho thấy, thời gian phải dành để giải quyết những vấn đề về tạo và quản lý dữ liệu chiếm tới 9.8% trên toàn bộ năng suất của doanh nghiệp. Như vậy, với một công ty 1000 người, làm giảm thời gian giải quyết khó khăn về dữ liệu cũng tương đương với việc thuê thêm 98 nhân viên mới. 

Tạo và quản lý dữ liệu mới chỉ là hai đầu việc chính liên quan đến thông tin dữ liệu. Ngoài ra, chúng ta còn có rất nhiều hoạt động khác như review, phê duyệt tài liệu… cũng mất thời gian không kém. Báo cáo của IDC đã ước tính từ thời gian bị lãng phí trong tất cả các hoạt động liên quan đến thông tin – dữ liệu, một công ty có thể mất 19,732USD trên đầu nhân viên thông tin mỗi năm (tương đương thuê thêm 213 người). (Chú ý: các số liệu của IDC trong khảo sát này được lấy tại 6 nước là Mỹ, Anh, Pháp, Đức, Úc và Nhật). 

Nguồn tham khảo:

    1.  http://barchard.faculty.unlv.edu//doubleentry/Double%20Entry%20APS%202009%20handout.pdf

    2.  https://ungerboeck.com/resources/when-good-info-goes-bad-the-real-cost-of-human-data-errors-part-1-of-2

    3.  https://protecture.org.uk/to-bcc-or-not-to-bcc/

   4. Whitepaper: Bridging the information worker productivity gap: New challenges and opportunities for IT (Melissa Webster)

Về Office Robot

Đội giải pháp RPA của NTT DATA Việt Nam tập hợp các chuyên gia Nhật Bản với kiến thức triển khai trên khắp châu Á – Thái Bình Dương, và đội kĩ thuật giàu kinh nghiệm, có thể nhanh chóng hỗ trợ khách hàng, là các doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam. Để biết thêm thông tin về RPA nói chung, và sản phẩm Office Robot nói riêng, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua đường link này.