Lanț de furnizare de date
Datele au devenit cel mai mare atu al unei afaceri. Cu cât datele sunt mai mari, devin mai complexe. Devine mai dificil să gestionați și să analizați datele și să obțineți înțelegeri de afaceri dezirabile din date. Obiectivul principal este de a permite oamenilor de afaceri să ia decizii mai bune pe baza analizei seturilor de date imense.
Dacă fluxul de date nu este adecvat, activitatea nu va putea să obțină beneficiile maxime din datele lor. Datele ar trebui să curgă cu ușurință printr-o organizație și ecosistemele acesteia.
Din acest motiv, este important să se creeze un lanț de furnizare de date care să facă datele să acționeze în direcția obiectivelor de afaceri și să creeze un mediu care să ajute la atingerea acestor obiective.
Ce este un lanț de furnizare de date?
Înainte de a intra în lanțul de furnizare a datelor. mai întâi, să vedem ce este un lanț de aprovizionare?
Un lanț mare de furnizare de date este un proces prin care ceva intră într-o organizație, suferă o transformare și vine ca o valoare de valoare care poate fi folosită de oameni.
Un lanț de furnizare de date este la fel ca orice alt lanț de furnizare în care datele sunt introduse de la un capăt al sistemului și în pasul următor sunt transformate folosind analitice. În cele din urmă, este furnizat ca un set de informații utile despre organizație, care pot fi utilizate pentru orice îmbunătățiri suplimentare în afaceri. Analistul lanțului de furnizare de date va intra în organizație este derivat din diverse surse precum site-uri web, rețele sociale, aplicații mobile, bloguri, CRM și altele. Lanțul de furnizare a datelor este legat mai mult de standardizarea datelor.
Beneficiile lanțului de furnizare a datelor
Avantajele principale ale utilizării unui lanț de furnizare de date sunt enumerate mai jos
- Optimizează eficiența operațională
- Îmbunătățește agilitatea afacerilor
- Reduce latența datelor
- Ușor de acomodat noi surse de date
- Reglabil pentru a gestiona date mari în viitor
- Îmbunătățește calitatea datelor și, în același timp, satisface cerințele clienților
- Ajută la aflarea de noi modele de monetizare în care datele sunt drept activ
- Procesează rapid datele
- Crește veniturile companiei ajutându-i să ia decizii mai bune.
- Îmbunătățirea relației cu clienții
De ce construirea unui lanț de furnizare de date Big este mai importantă?
-
Calitatea datelor este mai importantă decât cantitatea
Lanțul mare de furnizare de date este cel mai simplu mod de a îmbunătăți eficacitatea oricărei organizații. Așadar, companiile ar trebui să se concentreze întotdeauna pe calitatea datelor și să afle mai multe surse din care pot fi obținute date de calitate.
-
Mai multe date contează foarte mult
Căutarea mai multor date este în proces de multe companii. Pe lângă aceasta, companiile ar trebui să încerce, de asemenea, să creeze propriile lor date. Crearea de noi surse de date poate fi un mare avantaj pentru companie.
-
Concentrându-vă pe obiectivele dvs. de afaceri
Cel mai important este că toți oamenii din companie, de la personal la CIO ar trebui să cunoască obiectivele de afaceri. Datele trebuie orientate către obiectivele de afaceri. Marele lanț de furnizare de date va ajuta acest lucru.
-
Utilizare pe scară largă a datelor
Lanțul mare de furnizare de date care este achiziționat din diverse surse ar trebui utilizat în mod corespunzător în cadrul organizației. Din acest motiv, compania trebuie să folosească diverse strategii și tehnologii.
Componente ale lanțului de furnizare a datelor
Componentele importante ale unei lanțuri de furnizare a datelor sunt prezentate mai jos
- Sourcing and Colectionare de date - Aceasta include Procesul de afaceri ca serviciu, externalizarea proceselor de afaceri și Crowdsourcing. Crowdsourcing este considerat ca un substitut pentru metoda tradițională de externalizare. Aici mulțime înseamnă oameni cu interes comun. Ei împărtășesc soluții în beneficiul organizației care se numește crowdsourcer
- Calitatea și curățarea datelor - datele de înaltă calitate sunt un avantaj foarte valoros care crește experiența utilizatorului. Pentru a îmbunătăți o astfel de experiență, companiile ar trebui să utilizeze soluții personalizate și furnizori pentru a oferi cele mai bune rezultate. Calitatea datelor ca serviciu (DQaaS) trebuie să constituie o parte majoră a calității datelor, deoarece urmează o abordare centralizată. Instrumentele cu sursă deschisă sunt cele mai bune pentru a lucra cu seturi de date dezordonate.
- Îmbogățirea datelor - Folosind instrumente de date mari precum Hadoop, componentele de îmbogățire a datelor pot prelucra datele mai repede și pot oferi rezultate mai rapide și mai bune.
- Gestionarea datelor - Caracteristicile avansate ale depozitului de date depășesc depozitul de date tradițional și oferă informații de afaceri de succes. Sunt ușoare și accesibile. Sistemele de fișiere grupate cu surse deschise precum HDFS și altele pot rezolva unele dintre cele mai mari provocări ale lanțului de furnizare de date.
- Livrare de date - Livrarea de date include vizualizarea datelor, clasificarea bazelor de date, integrarea rețelelor de socializare, utilizarea de date prietenoase și furnizarea de date ca serviciu (DaaS)
Analist de lanț de furnizare de date
Analistul lanțului de furnizare de date este arhitectura procesului modern de lanț de furnizare de date. Dacă este făcut într-un mod adecvat, analistul lanțului de furnizare de date va permite companiilor să utilizeze mai multe surse de date și să îmbunătățească descoperirea datelor într-o mare măsură. Analistul lanțului de furnizare de date va ajuta organizația să facă față a trei limitări majore. Acestea sunt discutate pe temele analistului lanțului de furnizare de date:
-
Circulaţie
Pentru a obține cunoștințe în profunzime cu privire la datele, întreprinderile trebuie să le deruleze din diverse surse și apoi folosiți un sistem de procesare și stocare adecvat. În timp ce mutați datele, nu ar trebui să existe pierderi chiar și de date unice, iar accelerarea ajută la realizarea acestui lucru. Acesta aduce date exacte în organizație și se asigură că acestea pot fi procesate rapid.
-
Prelucrare
Prelucrarea datelor depinde în principal de volumul și tipul de date. Organizațiile se așteaptă ca sistemul să facă calcule pe date mai repede ca niciodată. Tehnologia de analiză a lanțului de furnizare de date va ajuta la prelucrarea în prealabil a datelor care intră și eficientizează datele cu datele existente ale organizației pentru a ajuta la luarea deciziilor mai inteligente. Accelerarea datelor ajută la prelucrarea rapidă a datelor prin îmbunătățirea componentelor hardware și software și ajută la îmbunătățirea eficienței.
-
Interactivitate
Interactivitate înseamnă usabilitatea datelor. Există o mulțime de soluții care să ajute la obținerea rezultatelor așteptate de la întrebările date. Acum există noi limbaje de programare dezvoltate pentru a sprijini sistemele. Accelerarea datelor îi ajută pe utilizatori să elimine diferența dintre infrastructură și aplicații. Acest lucru ajută, de asemenea, la livrarea rapidă a rezultatelor interogării.
5 pași pentru a construi un lanț de furnizare de date
Aici sunt enumerate cele 5 etape pentru construirea unui lanț de furnizare de date
-
Platforma de servicii de date
Primul și cel mai important pas în crearea unui lanț de furnizare de date este să înceapă cu selectarea unei platforme de servicii de date care ajută compania să aibă acces facil la date din diverse surse ori de câte ori au nevoie. Prin această platformă de date, utilizatorii pot avea acces direct la un grup mare de date direct. Platforma de date poate fi achiziționată de la un furnizor. Poate fi o singură platformă de date sau poate fi o combinație de diverse platforme furnizate de diverși furnizori.
Astăzi există, de asemenea, platforme de date separate care ajută la obținerea de date dintr-o anumită sursă. Dar toate aceste platforme funcționează printr-un protocol standard de acces comun. Recent, multe organizații au început să folosească platforme de management API.
-
Accelerarea datelor prin lanțul de aprovizionare
Următorul pas în acest proces este integrarea datelor din diverse surse. În trecut, companiile fac distincție între informațiile frecvent utilizate și datele mai puțin relevante. Datele mai relevante sunt stocate pe sisteme performante și mai puțin relevante sunt stocate în sisteme cu performanță lentă. Însă acum organizațiile pot crește viteza datelor. Datele sunt accesibile persoanelor din organizație la o viteză mare, iar acest lucru ajută la obținerea mai multor cunoștințe din date.
-
Avansarea descoperirii datelor
Metodele tradiționale de BI necesită mai multe detalii de la oamenii de știință sau profesioniști în analiza datelor pentru a obține un răspuns pentru o întrebare de afaceri prescrisă. Însă acum, din cauza instrumentelor de descoperire a datelor, chiar înainte ca întreprinderile să înceapă să pună la îndoială, ei discerne propriile întrebări care sunt de așteptat să apară de la companii după ce au luat cunoștință despre detalii.
-
Realizarea valorii datelor
În etapa finală a lanțului de furnizare de date care este transformat poate fi acum împărtășit și accesibil. Companiile pot înțelege mai bine datele și obțin cunoștințe din aceasta. Ele pot lua decizii pe baza datelor. Pentru a crește valoarea datelor, acestea pot fi partajate cu furnizorii, partenerii și clienții companiei.
-
Calcul cognitiv
Calculul cognitiv este o metodă prin care aparatul este învățat să utilizeze datele, să învețe de la ea și să afle ce se poate face cu acestea. Lanțul de furnizare de date oferă o soluție pe termen lung. În metoda mai veche, o soluție poate fi găsită pentru o sarcină specifică sau un caz de afaceri unic. Dar prin sistemele de învățare automată pot obține mai multe cunoștințe din date ca experiență, ele pot fi stocate și le pot folosi în viitor atunci când există aceeași situație.
Construirea unui lanț de furnizare de date mai bun
O organizație care are infrastructura de captare, procesare, analiză și distribuire a datelor pe lanțul de aprovizionare va putea să își gestioneze stocurile fără a pierde oportunități de afaceri. Clienților le este greu de prevăzut aceste zile. Drept urmare, multe întreprinderi se îndreaptă către producția bazată pe cerere. Lanțurile de furnizare de date care pot identifica și răspunde la cererea afacerii îi vor ajuta să își îndeplinească programele de producție, modelele de distribuție, să-și definească strategiile de marketing etc.
Lanțul de furnizare a datelor trebuie păstrat simplu și integrat. O mare provocare cu datele este accesarea și analizarea datelor în diferite formate și structuri, care se află în aplicația la fața locului sau în cloud. Este cea mai mare provocare cu care se confruntă analiștii de date pe termen lung. Omul de știință de date sau analistul de date ar trebui să fie familiarizat cu SQL pentru a rezolva diferența dintre aceste provocări și pentru a rezolva problemele complexe din date.
Factorii de decizie în lanțul de aprovizionare se bazează mai mult pe date de calitate. Datele de calitate ajută la luarea deciziilor inteligente pe baza informațiilor precise disponibile. Organizația trebuie să se asigure că datele utilizate în procesul de luare a deciziilor în lanțul de aprovizionare sunt curate și precise. Pentru a maximiza potențialul liderilor lanțului de furnizare de date, trebuie să urmați acești pași simpli.
-
Lucrați cu date precise, în timp real
Principalul factor în rețeaua de aprovizionare este de a avea o consistență a datelor. Lipsa consecvenței datelor este o problemă majoră cu care se confruntă majoritatea companiilor. O metodă importantă de obținere a datelor exacte este analizarea calendarului datelor MRP care intră în organizație. De asemenea, companiile pot utiliza fluxuri de lucru de captare și validare a datelor pentru a găsi înregistrări incomplete în sistemul dvs. Auditul frecvent se poate face și pentru a afla eventualele erori în date.
Tehnologia mobilă ajută la îmbunătățirea datelor în timp real și la integrarea acestora în rețelele de aprovizionare. Dispozitivele mobile pot fi utilizate pentru a trimite și primi date instantaneu oriunde, oricând.
-
Eliminați datele și procesele inutile
Datele incomplete și inutile reprezintă o pierdere de timp în procesul lanțului de aprovizionare. Compania ar trebui să aibă o soluție de automatizare AP independentă pentru a verifica datele pentru a se potrivi cu trei căi. O modalitate de a afla date inutile este evaluarea zonelor din rețeaua de aprovizionare în care se utilizează mai multe procese pentru a transmite datele într-un sistem integrat. Acest lucru va ajuta la segmentarea datelor inutile în întreprindere și la segmentarea datelor valoroase pe o frecvență regulată. Drept urmare, datele vor fi mai consecvente și mai fiabile pentru a lua decizii mai bune.
-
Soluție centralizată de date
Provocarea majoră a rețelei de lanț de furnizare de date este cantitatea sa din ce în ce mai mare de informații. Adevărul este că cu cât mai multe date nu înseamnă întotdeauna date mai bune. Datorită fuziunilor și achizițiilor, rețelele de lanț de furnizare de date cresc frecvent. Astfel, organizațiile trebuie să găsească modalități de a combina date din diverse surse și de la o cantitate mare de furnizori.
Cea mai bună soluție este să implementați un sistem de colaborare în lanțul de aprovizionare, care vă va ajuta să vizualizați în mod strategic datele dumneavoastră. Această vizualizare poate ajuta la sortarea datelor în părțile necesare și la generarea de rapoarte cu informații în timp real.
Concluzie
Lanțul de furnizare de date va fi un obiectiv major al multor întreprinderi în următorii ani. Selectarea elementelor cheie și a serviciilor corecte ale lanțului de furnizare a datelor va ajuta la creșterea productivității și la optimizarea activității pentru orice schimbare a pieței.
Articole similare
Acesta a fost un ghid pentru ceea ce este un lanț de furnizare de date? Aici vom discuta și despre cei 5 pași pentru a construi un lanț de furnizare de date împreună cu Beneficiile și componentele sale. De asemenea, puteți citi lanțul de furnizare de date Big-
- 9 modalități importante de a îmbunătăți gestionarea lanțului de aprovizionare
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparații uimitoare
- Data scientist vs Business Analyst - Aflați cele 5 deosebiri minunate
- Cunoașteți cea mai bună diferență între analiza de date Vs Data Mining