Lanac opskrbe podacima
Podaci su postali najveće bogatstvo poslovanja. Što su podaci veći, složeniji su s njima. Upravljanje i analiziranje podataka postaje izazovniji i dobivate poželjno poslovno razumijevanje podataka. Glavni cilj je omogućiti poslovnim ljudima da donose bolje odluke na temelju analize ogromnih skupova podataka.
Ako protok podataka nije pravilan, posao od svojih podataka neće biti u mogućnosti izvući maksimalne koristi. Podaci bi trebali lako teći kroz organizaciju i njene ekosustave.
Iz tog razloga, važno je stvoriti lanac opskrbe podataka koji podaci djeluju u skladu s poslovnim ciljevima i stvoriti okruženje koje će im pomoći u postizanju tih ciljeva.
Što je lanac opskrbe podacima?
Prije nego što uđete u lanac isporuke podataka. prvo, da vidimo što je lanac opskrbe?
Veliki lanac opskrbe podacima proces je kroz koji nešto ulazi u organizaciju, prolazi kroz transformaciju i dolazi kao nešto vrijedno što ljudi mogu koristiti.
Lanac opskrbe podacima također je isti kao i svaki drugi lanac opskrbe gdje se podaci unose s jednog kraja sustava, a u sljedećem se koraku transformiraju koristeći analitiku. Konačno, donosi se kao skup korisnih uvida u organizaciju koji se mogu koristiti za daljnja poboljšanja u poslovanju. Analitičar lanca opskrbnog unosa podataka ući će u organizaciju izvedenu iz različitih izvora poput web stranica, društvenih mreža, mobilnih aplikacija, blogova, CRM-a i drugih. Lanac opskrbe podataka više je povezan sa standardizacijom podataka.
Prednosti lanca opskrbe podacima
Niže su navedene ključne prednosti korištenja lanca opskrbe podacima
- Optimizira operativnu efikasnost
- Poboljšava poslovnu okretnost
- Smanjuje kašnjenje podataka
- Jednostavan za smještaj novih izvora podataka
- Podesivo za obradu velikih podataka u budućnosti
- Poboljšava kvalitetu podataka i istovremeno ispunjava zahtjeve kupaca
- Pomaže u pronalaženju novih modela zarađivanja gdje podaci služe kao prednost
- Brzo obrađuje podatke
- Povećava prihode tvrtke pomažući im u donošenju boljih odluka.
- Poboljšajte odnos s kupcima
Zašto je izgradnja velikog lanca opskrbe podataka važnija?
-
Kvaliteta podataka važnija je od količine
Veliki lanac opskrbe podacima je najlakši način za poboljšanje učinkovitosti bilo koje organizacije. Stoga bi se tvrtke uvijek trebale usredotočiti na kvalitetu podataka i saznati više izvora iz kojih se mogu dobiti podaci o kvaliteti.
-
Više podataka je važno
Mnoge su tvrtke u potrazi za više podataka. Uz to, tvrtke bi također trebale pokušati stvoriti vlastite podatke. Stvaranje novih izvora podataka može biti velika prednost za tvrtku.
-
Usmjerenost na vaše poslovne ciljeve
Najvažnije je da svi ljudi u tvrtki, od osoblja do CIO-a, trebaju znati poslovne ciljeve. Podaci bi trebali biti usmjereni prema poslovnim ciljevima. U tome će vam pomoći lanac opskrbe velikim podacima.
-
Široka uporaba podataka
Veliki lanac opskrbe podacima koji se nabavlja iz različitih izvora treba pravilno koristiti u organizaciji. Zbog toga tvrtka mora koristiti razne strategije i tehnologije.
Dijelovi lanca opskrbe podacima
Važne komponente lanca opskrbe podacima dane su u nastavku
- Sourcing i prikupljanje podataka - uključuje poslovne procese kao uslugu, outsourcing poslovnih procesa i Crowdsourcing. Crowdsourcing se smatra nadomjestakom tradicionalne metode outsourcinga. Ovdje gomila znači ljude koji imaju zajednički interes. Dijele rješenja u korist organizacije koja se zove crowdsourcer
- Kvaliteta i čišćenje podataka - Visokokvalitetni podaci vrlo su vrijedna imovina koja povećava korisničko iskustvo. Da bi poboljšale takvo iskustvo, tvrtke bi trebale koristiti prilagođena rješenja i dobavljače za postizanje najboljih rezultata. Kvaliteta podataka Kao usluga (DQaaS) mora činiti glavni dio kvalitete podataka jer slijedi centralizirani pristup. Alati otvorenog koda najbolji su za rad s neurednim skupovima podataka.
- Obogaćivanje podataka - Korištenje velikih alata za podatke kao što je Hadoop komponente za obogaćivanje podataka mogu brže obraditi podatke i pružiti brže i bolje rezultate.
- Upravljanje podacima - Napredne značajke skladišta podataka nadilaze tradicionalno skladište podataka i nude uspješnu poslovnu inteligenciju. Jednostavni su i pristupačni. Datotečni sustavi s otvorenim klasom poput HDFS-a i drugih mogu riješiti neke od najvećih izazova u lancu opskrbe podacima.
- Dostava podataka - isporuka podataka uključuje vizualizaciju podataka, klasificiranje baza podataka, integraciju društvenih medija, korištenje prijateljske isporuke podataka i podataka kao usluga (DaaS)
Analitičar lanca napajanja podataka
Analitičar lanca dobavljača podataka arhitektura je suvremenog procesa lanca opskrbe podacima. Analitičar lanca opskrbe podacima ako se to napravi na pravilan način, kompanijama će omogućiti da iskoriste više izvora podataka i uvelike poboljšaju otkrivanje podataka. Analitičar lanca opskrbe podacima pomoći će organizaciji da se suoči sa tri glavna ograničenja. Raspravlja se o temama analitičara lanca opskrbe podacima:
-
Pokret
Da bi stekli dubinsko znanje o podacima, tvrtke ih moraju dobivati iz različitih izvora, a zatim upotrijebiti odgovarajući sustav za obradu i pohranu. Prilikom pomicanja podataka ne bi trebalo gubiti ni pojedinačne podatke, a ubrzanje im pomaže. Donosi točne podatke u organizaciju i osigurava da se mogu brzo obraditi.
-
Obrada
Obrada podataka uglavnom ovisi o količini i vrsti podataka. Organizacije očekuju da će sustav izračunati podatke brže nego ikad prije. Tehnologija analitičara lanca opskrbe podacima pomoći će u preradi obrade podataka koji dolaze i pojednostaviti podatke s postojećim podacima organizacije kako bi pomogla donijeti pametnije odluke. Ubrzanje podataka pomaže u brzoj obradi podataka poboljšanjem hardverskih i softverskih komponenti i pomaže u poboljšanju učinkovitosti.
-
interaktivnost
Interaktivnost znači upotrebljivost podataka. Puno je rješenja pomoću kojih možete dobiti očekivane rezultate iz danih upita. Sada su razvijeni novi programski jezici za podršku sustava. Ubrzanje podataka pomaže korisnicima da premoste jaz između infrastrukture i aplikacija. To također pomaže u brzoj isporuci rezultata upita.
5 koraka za izgradnju lanca opskrbe podacima
Ovdje su navedeni 5 koraka za izgradnju lanca opskrbe podacima
-
Platforma za obradu podataka
Prvi i najvažniji korak u stvaranju lanca opskrbe podataka je započeti s odabirom platforme za podatkovne usluge koja će pomoći kompaniji da ima lak pristup podacima iz različitih izvora kad god im zatreba. Kroz ovu podatkovnu platformu korisnici mogu imati pristup velikom skupu podataka. Podatkovnu platformu možete kupiti od dobavljača. To može biti jedinstvena podatkovna platforma ili može biti kombinacija različitih platformi koje nude različiti dobavljači.
Danas postoje i zasebne platforme podataka koje pomažu u dobivanju podataka iz jednog određenog izvora. No sve te platforme funkcioniraju kroz zajednički standardni protokol pristupa. U posljednje vrijeme mnoge su organizacije počele koristiti API-je za upravljanje platformama.
-
Ubrzanje podataka putem opskrbnog lanca
Sljedeći korak u ovom procesu je integriranje podataka iz različitih izvora. U prošlosti tvrtke razlikuju između često korištenih informacija i manje relevantnih podataka. Važniji podaci pohranjuju se u sustave visokih performansi, a manje relevantni pohranjuju se u sporo uspješnim sustavima. Ali sada organizacije mogu povećati brzinu podataka. Podaci su ljudima u organizaciji dostupni velikom brzinom i to pomaže u stjecanju više znanja iz podataka.
-
Unapređenje otkrivanja podataka
Tradicionalne BI metode zahtijevaju više detalja od stručnjaka za podatke ili stručnjaka za analizu podataka da bi dobili odgovor na propisano poslovno pitanje. Ali sada zbog alata za otkrivanje podataka, čak i prije nego što tvrtke počnu ispitivati, razaznaju vlastita pitanja koja bi se trebala pojaviti od tvrtki nakon što se detaljno upoznaju s podacima.
-
Shvaćanje vrijednosti podataka
U posljednjoj fazi lanca opskrbe podataka koji se transformiraju sada mogu biti zajednički i dostupni. Tvrtke mogu bolje razumjeti podatke i iz njih steći znanje. Oni mogu donositi odluke na temelju podataka. Da bi se povećala vrijednost podataka, isti se mogu podijeliti s dobavljačima, partnerima i kupcima tvrtke.
-
Kognitivno računanje
Kognitivno računanje je metoda gdje se stroj uči koristiti podatke, učiti iz njih i saznati što se s tim može učiniti. Lanac opskrbe podacima pruža dugoročno rješenje. U starijoj se metodi može pronaći rješenje za određeni zadatak ili pojedinačni poslovni slučaj. Ali sustavima strojnog učenja može se dobiti više znanja iz podataka kao iskustva, oni se mogu pohraniti i oni će ih moći koristiti u budućnosti kada postoji ista situacija.
Izgradnja boljeg lanca opskrbe podacima
Organizacija koja ima infrastrukturu za prikupljanje, obradu, analizu i distribuciju podataka u lancu opskrbe moći će upravljati svojim zalihama bez gubitka poslovnih prilika. Kupce je teško predvidjeti ovih dana. Kao rezultat toga, mnoga poduzeća okreću se prema potražnji. Lanci opskrbe podacima koji mogu prepoznati i odgovoriti na potražnju poslovanja pomoći će im da postignu svoje proizvodne planove, modele distribucije, definiraju svoje marketinške strategije i tako dalje.
Lanac opskrbe podacima mora biti jednostavan i integriran. Veliki izazov podacima je pristup i analiza podataka u različitim formatima i strukturama, koji se nalazi u lokalnoj aplikaciji ili u oblaku. To je najveći izazov s kojim se dugoročno suočavaju analitičari podataka. Znanstvenik podataka ili analitičar podataka trebao bi biti upoznat sa SQL-om kako bi premoštio jaz između tih izazova i riješio složene probleme u podacima.
Donositelji odluka u lancu nabave također se više oslanjaju na kvalitetne podatke. Podaci o kvaliteti pomažu u donošenju pametnih odluka na temelju točnih dostupnih podataka. Organizacija bi trebala biti sigurna da su podaci korišteni u procesu odlučivanja u lancu opskrbe čistim i točnim. Da biste maksimizirali potencijal vođa lanaca opskrbnih podataka treba slijediti ove jednostavne korake.
-
Radite s točnim podacima u stvarnom vremenu
Glavni faktor opskrbne mreže je konzistentnost podataka. Nedostatak dosljednosti podataka glavni je problem s kojim se suočava većina tvrtki. Jedna važna metoda dobivanja točnih podataka je analiza vremena MRP podataka koji ulaze u organizaciju. Tvrtke također mogu koristiti tijekove prikupljanja i provjere podataka za pronalaženje nepotpunih zapisa u vašem sustavu. Česta revizija se također može učiniti kako bi se otkrile pogreške u podacima.
Mobilna tehnologija pomaže poboljšati podatke u stvarnom vremenu i integrirati ih s opskrbnim mrežama. Mobilni uređaji mogu se odmah slati i primati podatke bilo gdje i bilo kada.
-
Uklonite nepotrebne podatke i procese
Nepotpuni i nepotrebni podaci gubljenje su vremena u procesu lanca opskrbe. Tvrtka bi trebala imati neovisno rješenje za automatizaciju AP-a za provjeru podataka za trosmjerno podudaranje. Jedan od načina pronalaženja nepotrebnih podataka jest procijeniti područja opskrbne mreže u kojima se za strujanje podataka u integrirani sustav koristi više postupaka. To će pomoći segmentirati nepotrebne podatke u poduzeću i segmentirati vrijedne podatke na redovnoj frekvenciji. Kao rezultat toga, podaci će biti konzistentniji i pouzdaniji za donošenje boljih odluka.
-
Centralizirano rješenje podataka
Glavni izazov mreže lanaca opskrbe podataka je sve veća količina podataka svaki dan. Istina je da što više podataka uvijek ne znači i bolje podatke. Zbog spajanja i akvizicija, mreže lanca opskrbe podacima često rastu. Stoga organizacije moraju pronaći načine za kombiniranje podataka iz različitih izvora i od velike količine dobavljača.
Najbolje rješenje je implementirati sustav suradnje u lancu opskrbe koji će vam pomoći da strateški pregledate svoje podatke. Ovaj prikaz može vam pomoći razvrstati podatke u potrebne dijelove i generirati izvještaje u stvarnom vremenu.
Zaključak
Lanac opskrbe podacima bit će glavni fokus mnogih poduzeća u narednim godinama. Odabir ispravnih ključnih elemenata i usluga lanca opskrbe podacima pomoći će povećanju produktivnosti i optimiziranju poslovanja za sve promjene na tržištu.
povezani članci
Ovo je vodič za ono što je lanac opskrbe podacima? Ovdje također raspravljamo o 5 koraka za izgradnju lanaca opskrbe podacima zajedno s prednostima i njegovim komponentama. Također možete pročitati Veliki lanac opskrbe podataka -
- 9 Važna načina za poboljšanje upravljanja lancem opskrbe
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi
- Data Scientist vs Business Analyst - Otkrijte 5 nevjerojatnih razlika
- Znajte najbolje 7 razlike između Data Mining VS analize podataka