Ланац снабдевања података
Подаци су постали највеће богатство предузећа. Што су подаци већи, сложенији су с њима. Управљање и анализа података постаје изазовније и из њих добијате пожељно пословно разумевање. Главни циљ је омогућити пословним људима да доносе боље одлуке на основу анализе огромних скупова података.
Ако проток података није правилан, посао неће бити у могућности извући максималне користи од својих података. Подаци би требали лако да пролазе кроз организацију и њене екосистеме.
Из тог разлога, важно је створити ланац снабдевања подацима који ће радити на пословним циљевима и створити окружење које ће им помоћи да се ти циљеви остваре.
Шта је ланац испоруке података?
Пре него што уђете у ланац снабдевања подацима. прво да видимо шта је ланац снабдевања?
Велики ланац снабдевања подацима процес је кроз који нешто улази у неку организацију, пролази кроз трансформацију и долази као нешто што вреди што људи могу користити.
Ланац снабдевања подацима такође је исти као и сваки други ланац снабдевања где се подаци уносе са једног краја система, а у следећем кораку се трансформишу помоћу аналитике. Коначно, доноси се као скуп корисних увида у организацију који се могу користити за даљња унапређења пословања. Аналитичар ланца снабдевања подацима ући ће у организацију изведену из различитих извора попут веб локација, друштвених мрежа, мобилних апликација, блогова, ЦРМ-а и других. Ланац снабдевања подацима више је повезан са стандардизацијом података.
Предности ланца снабдевања подацима
Кључне предности коришћења ланца снабдевања подацима су наведене ниже
- Оптимизира оперативну ефикасност
- Побољшава пословну окретност
- Смањује застој података
- Лак за смештај нових извора података
- Подесиво за обраду великих података у будућности
- Побољшава квалитет података и истовремено испуњава захтеве купаца
- Помаже у проналажењу нових модела монетизације где подаци служе као средство
- Брзо обрађује податке
- Повећава приход компаније помажући им у доношењу бољих одлука.
- Побољшајте однос са клијентима
Зашто је изградња великог ланца снабдевања података важнија?
-
Квалитет података важнији је од количине
Велики ланац снабдевања подацима је најлакши начин за побољшање ефикасности било које организације. Стога би се компаније требале увијек фокусирати на квалитету података и сазнати више извора из којих се могу добити квалитетни подаци.
-
Више података је битно
Много компанија је у процесу тражења више података. Поред ове компаније треба да покушају да креирају и своје податке. Стварање нових извора података може бити велика предност за компанију.
-
Усредсређивање на ваше пословне циљеве
Најважније је да сви људи у компанији, од особља до ЦИО-а, морају да знају пословне циљеве. Подаци би требали бити усмјерени према пословним циљевима. У томе ће вам помоћи велики ланац испоруке података.
-
Широка употреба података
Велики ланац снабдевања подацима који се набавља из различитих извора требало би правилно користити у организацији. Из тог разлога, компанија мора да користи различите стратегије и технологије.
Компоненте ланца снабдевања података
Важне компоненте ланца снабдевања подацима дате су у даљем тексту
- Соурцинг и прикупљање података - укључује пословне процесе као услугу, оутсоурцинг пословних процеса и Цровдсоурцинг. Цровдсоурцинг се сматра заменом за традиционални метод оутсоурцинга. Овде мноштво значи људе заједничког интереса. Дијеле рјешења у корист организације која се зове цровдсоурцер
- Квалитет података и чишћење података - Висококвалитетни подаци су веома драгоцена имовина која повећава корисничко искуство. Да би побољшали такво искуство, компаније би требало да користе прилагођена решења и продавци како би дали најбоље резултате. Квалитет података Као услуга (ДКааС) мора чинити главни дио квалитета података јер слиједи централизирани приступ. Алати отвореног кода су најбољи за рад са неуредним скуповима података.
- Обогаћивање података - Кориштење великих алата за податке као што је Хадооп компоненте за обогаћивање података могу брже обрадити податке и пружити брже и боље резултате.
- Управљање подацима - Напредне карактеристике складишта података надилазе традиционално складиште података и нуде успешну пословну интелигенцију. Они су једноставни и приступачни. Системи датотека са кластерима отвореног кода, попут ХДФС-а и других, могу решити неке од највећих изазова ланца снабдевања подацима.
- Испорука података - Достава података укључује визуализацију података, класификацију база података, интеграцију друштвених медија, кориштење пријатељске испоруке података и података као услуга (ДааС)
Аналитичар ланца снабдевања подацима
Аналитичар ланца снабдевања подацима је архитектура модерног процеса ланца снабдевања подацима. Ако се изврши на правилан начин, аналитичар ланца снабдевања подацима дозволиће компанијама да искористе више извора и побољшаће откривање података у великој мери. Аналитичар ланца снабдевања подацима помоћи ће организацији да се суочи са три главна ограничења. О њима се разговара под темама аналитичара ланца снабдевања подацима:
-
Кретање
Да би стекли дубинско знање о подацима, предузећа их морају добити из различитих извора, а затим користити одговарајући систем за обраду и чување. При премештању података не сме бити губитка ни појединачних података, а убрзање помаже у томе. Доноси тачне податке у организацију и осигурава да се могу брзо обрадити.
-
Обрада
Обрада података углавном зависи од обима и врсте података. Организације ће очекивати да ће систем израчунати податке брже него икад. Технологија аналитичара ланца добављача података помоћи ће у преради обраде података који долазе и поједноставити податке са постојећим подацима организације како би се лакше донијеле паметније одлуке. Убрзање података помаже у брзој обради података побољшањем хардверских и софтверских компоненти и помаже у побољшању ефикасности.
-
Интерактивност
Интерактивност значи употребљивост података. Постоји пуно решења која ће вам помоћи да добијете очекиване резултате од задатих упита. Сада су развијени нови програмски језици за подршку системима. Убрзање података помаже корисницима да премосте јаз између инфраструктуре и апликација. Ово такође помаже да се брзо доставе резултати упита.
5 корака за изградњу ланца снабдевања подацима
Овде је наведено 5 корака за изградњу ланца снабдевања подацима
-
Платформа за услуге података
Први и најважнији корак у креирању ланца снабдевања података је да започнемо с одабиром платформе за услугу преноса података која помаже компанији да има лак приступ подацима из различитих извора кад год им затреба. Преко ове платформе података корисници могу имати приступ великом скупу података директно. Податковну платформу можете купити од продавца. То може бити једна платформа података или може бити комбинација различитих платформи које пружају разни добављачи.
Данас постоје и засебне платформе података које помажу у добијању података из једног одређеног извора. Али све ове платформе функционишу кроз заједнички стандардни протокол приступа. У последње време многе организације су почеле да користе АПИ платформе за управљање.
-
Убрзање података путем ланца снабдевања
Следећи корак у овом процесу је интегрисање података из различитих извора. У прошлости компаније разликују између често коришћених информација и мање релевантних података. Значајнији подаци се чувају у системима високих перформанси, а мање релевантни се чувају у спорије изведеним системима. Али сада организације могу да повећају брзину података. Подаци су људима у организацији доступни великом брзином и то помаже у стицању више знања из тих података.
-
Унапређење откривања података
Традиционалне БИ методе захтевају више детаља од научника за податке или стручњака за анализу података да би добили одговор на прописано пословно питање. Али сада због алата за откривање података, чак и пре него што компаније започну са испитивањем, разазнају сопствена питања која би требало да настану од компанија након што се детаљно упознају са подацима.
-
Остваривање вредности података
У завршној фази ланца снабдевања подацима који се трансформише могу се сада делити и приступати. Компаније могу боље да схвате податке и стекну знање из њих. Они могу доносити одлуке на основу података. Да би се повећала вредност података, они се могу делити са добављачима, партнерима и купцима компаније.
-
Когнитивно рачунање
Когнитивно рачунање је метода где се машина учи да користи податке, учи из њих и открива шта се са њима може учинити. Ланац снабдевања подацима пружа дугорочно решење. У старијој методи може се наћи решење за одређени задатак или појединачни пословни случај. Али путем система машинског учења могу се добити више знања из података као искуства, они се могу чувати и они ће их моћи користити у будућности када постоји иста ситуација.
Изградња бољег ланца снабдевања подацима
Организација која има инфраструктуру за прикупљање, обраду, анализу и дистрибуцију података у ланцу снабдевања моћи ће да управља својим залихама без губитка пословних прилика. Купце је тешко предвидјети ових дана. Као резултат тога, многа предузећа се окрећу ка производњи усмереној на потражњу. Ланци снабдевања подацима који могу да идентификују и одговоре на захтеве предузећа помоћи ће им да постигну своје производне планове, моделе дистрибуције, дефинишу своје маркетиншке стратегије и тако даље.
Ланац испоруке података мора бити једноставан и интегрисан. Велики изазов подацима је приступ и анализа података у различитим форматима и структурама, који се налази у локалној апликацији или у облаку. То је највећи изазов са којим се дугорочно суочавају аналитичари података. Научник података или аналитичар података требао би бити упознат са СКЛ-ом како би премоштио јаз између тих изазова и ријешио сложене проблеме у подацима.
Доносиоци одлука у ланцу снабдевања такође се више ослањају на квалитетне податке. Подаци о квалитету помажу у доношењу паметних одлука на основу тачних доступних информација. Организација треба да осигура да су подаци који се користе у процесу одлучивања у ланцу снабдевања чисти и тачни. Да бисте максимално искористили потенцијал лидера ланаца добављача података требало би да следите ове једноставне кораке.
-
Радите са тачним подацима у реалном времену
Главни фактор опскрбне мреже је конзистентност података. Недостатак доследности података главни је проблем са којим се суочава већина компанија. Једна важна метода за добијање тачних података је анализа времена МРП података који улазе у организацију. Компаније такође могу да користе радне токове за прикупљање података и проверу за проналажење непотпуних записа у вашем систему. Честа ревизија се такође може радити како би се откриле грешке у подацима.
Мобилна технологија помаже да се побољшају подаци у стварном времену и да се интегришу у мреже опскрбе. Мобилни уређаји се могу користити за тренутно слање и примање података било где и било када.
-
Уклоните непотребне податке и процесе
Непотпуни и непотребни подаци губљење су времена у процесу ланца снабдевања. Компанија би требала имати независно рјешење за аутоматизацију АП-а за провјеру података за тросмјерно подударање. Један од начина за проналажење непотребних података јесте процена подручја мреже напајања где се вишеструки процеси користе за стриминг података у интегрисани систем. Ово ће вам помоћи да сегментирате непотребне податке у целој компанији и редовно сегментирате вредне податке. Као резултат, подаци ће бити доследнији и поузданији за доношење бољих одлука.
-
Централизовано решење података
Главни изазов мреже ланаца за опскрбу подацима је све већа количина података сваки дан. Истина је да што више података увек не значи и боље податке. Због спајања и аквизиција, мреже ланаца за опскрбу подацима често расту. Дакле, организације морају пронаћи начине за комбиновање података из различитих извора и од велике количине добављача.
Најбоље решење је примена система сарадње у ланцу снабдевања који ће вам помоћи да стратешки прегледате своје податке. Овај приказ може помоћи да се подаци сортирају на потребне дијелове и генеришу извјештаји у стварном времену.
Закључак
Ланац снабдевања подацима биће главни фокус многих предузећа у наредним годинама. Одабир исправних кључних елемената и услуга ланца снабдевања подацима помоћи ће повећању продуктивности и оптимизацији пословања за све промене на тржишту.
повезани чланци
Ово је водич за ланац снабдевања подацима? Овде такође расправљамо о 5 корака за изградњу ланаца испоруке података заједно са предностима и његовим компонентама. Такође можете да прочитате Велики ланац снабдевања подацима -
- 9 Важни начини за побољшање управљања ланцима снабдевања
- Дата Сциентист вс Дата Енгинеер - 7 невероватних поређења
- Дата Сциентист вс Бусинесс Аналист - Откријте 5 изванредних разлика
- Упознајте најбоље 7 разлике између Дата Мининг Вс анализе података