Łańcuch dostaw danych
Dane stały się największym zasobem firmy. Im większe dane, tym bardziej skomplikowane jest zajmowanie się nimi. Zarządzanie danymi i analizowanie danych oraz uzyskiwanie pożądanego zrozumienia biznesu na podstawie danych staje się coraz trudniejsze. Głównym celem jest umożliwienie przedsiębiorcom podejmowania lepszych decyzji na podstawie analizy ogromnych zbiorów danych.
Jeśli przepływ danych nie jest prawidłowy, firma nie będzie w stanie czerpać maksymalnych korzyści z ich danych. Dane powinny łatwo przepływać przez organizację i jej ekosystemy.
Z tego powodu ważne jest stworzenie łańcucha dostaw danych, który sprawi, że dane będą działać w kierunku celów biznesowych i stworzyć środowisko, które pomoże osiągnąć te cele.
Co to jest łańcuch dostaw danych?
Przed wejściem do łańcucha dostaw danych. najpierw zobaczmy, co to jest łańcuch dostaw?
Łańcuch dostaw dużych danych jest procesem, w którym coś wchodzi do organizacji, przechodzi transformację i staje się czymś wartościowym, z którego mogą korzystać ludzie.
Łańcuch dostaw danych jest również taki sam, jak każdy inny łańcuch dostaw, w którym dane są wprowadzane z jednego końca systemu, aw następnym etapie są przetwarzane za pomocą analizy. Wreszcie jest dostarczany jako zestaw użytecznych informacji o organizacji, które można wykorzystać do dalszych ulepszeń w biznesie. Analityk łańcucha dostaw danych wejdzie do organizacji pochodzi z różnych źródeł, takich jak strony internetowe, sieci społecznościowe, aplikacje mobilne, blogi, CRM i inne. Łańcuch dostaw danych jest bardziej związany ze standaryzacją danych.
Korzyści z łańcucha dostaw danych
Najważniejsze zalety korzystania z łańcucha dostaw danych wymieniono poniżej
- Optymalizuje wydajność operacyjną
- Poprawia sprawność biznesową
- Zmniejsza opóźnienie danych
- Łatwo pomieścić nowe źródła danych
- Możliwość dostosowania do obsługi dużych danych w przyszłości
- Poprawia jakość danych, a jednocześnie spełnia wymagania klientów
- Pomaga znaleźć nowe modele monetyzacji, w których dane stanowią zasób
- Przetwarza dane szybko
- Zwiększa przychody firmy, pomagając im w podejmowaniu lepszych decyzji.
- Popraw relacje z klientami
Dlaczego budowanie łańcucha dostaw Big Data jest ważniejsze?
-
Jakość danych jest ważniejsza niż ilość
Łańcuch dostaw dużych zbiorów danych to najprostszy sposób na poprawę efektywności każdej organizacji. Firmy powinny więc zawsze koncentrować się na jakości danych i znajdować więcej źródeł, z których można uzyskać dane wysokiej jakości.
-
Więcej danych ma duże znaczenie
Poszukiwanie większej ilości danych jest przetwarzane przez wiele firm. Oprócz tego firmy powinny również próbować tworzyć własne dane. Tworzenie nowych źródeł danych może być dużą zaletą dla firmy.
-
Koncentracja na celach biznesowych
Najważniejsze jest to, że wszyscy ludzie w firmie, od personelu po CIO, powinni znać cele biznesowe. Dane powinny być ukierunkowane na cele biznesowe. Pomoże w tym łańcuch dostaw dużych zbiorów danych.
-
Szerokie wykorzystanie danych
Łańcuch dostaw dużych zbiorów danych pozyskiwany z różnych źródeł powinien być właściwie wykorzystywany w organizacji. Z tego powodu firma musi stosować różne strategie i technologie.
Składniki łańcucha dostaw danych
Ważne elementy łańcucha dostaw danych podano poniżej
- Pozyskiwanie i gromadzenie danych - obejmuje to proces biznesowy jako usługę, outsourcing procesów biznesowych i crowdsourcing. Crowdsourcing jest uważany za substytut tradycyjnej metody outsourcingu. Tutaj tłum oznacza ludzi o wspólnym zainteresowaniu. Dzielą się rozwiązaniami na rzecz organizacji zwanej crowdsourcer
- Jakość danych i czyszczenie - Dane wysokiej jakości są bardzo cennym zasobem, który zwiększa komfort użytkowania. Aby poprawić takie doświadczenie, firmy powinny korzystać z niestandardowych rozwiązań i dostawców, aby dawać najlepsze wyniki. Jakość danych jako usługa (DQaaS) musi stanowić większą część jakości danych, ponieważ jest ona scentralizowana. Narzędzia typu open source są najlepsze do pracy z nieporządnymi zestawami danych.
- Wzbogacanie danych - przy użyciu narzędzi do dużych zbiorów danych, takich jak Hadoop, składniki wzbogacania danych mogą przetwarzać dane szybciej i zapewniać szybsze i lepsze wyniki.
- Zarządzanie danymi - zaawansowane funkcje hurtowni danych wykraczają poza tradycyjną hurtownię danych i oferują udane analizy biznesowe. Są łatwe i niedrogie. Klastrowe systemy plików typu open source, takie jak HDFS i inne, mogą rozwiązać niektóre z największych wyzwań w łańcuchu dostaw danych.
- Dostarczanie danych - dostarczanie danych obejmuje wizualizację danych, klasyfikację baz danych, integrację z mediami społecznościowymi, korzystanie z przyjaznego dostarczania danych i danych jako usługi (DaaS)
Analityk łańcucha dostaw danych
Analityk łańcucha dostaw danych to architektura nowoczesnego procesu łańcucha dostaw danych. Jeśli zostanie to wykonane we właściwy sposób, analityk łańcucha dostaw danych pozwoli firmom wykorzystać więcej źródeł danych i znacznie poprawić wykrywanie danych. Analityk łańcucha dostaw danych pomoże organizacji zmierzyć się z trzema głównymi ograniczeniami. Są one omawiane pod tematami analityka łańcucha dostaw danych:
-
Ruch
Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat danych, firmy muszą uzyskać je z różnych źródeł, a następnie użyć odpowiedniego systemu przetwarzania i przechowywania. Podczas przenoszenia danych nie powinno być utraty nawet pojedynczych danych, a przyspieszenie to pomaga. Dostarcza dokładne dane do organizacji i zapewnia ich szybkie przetwarzanie.
-
Przetwarzanie
Przetwarzanie danych zależy głównie od ilości i rodzaju danych. Organizacje będą oczekiwać, że system wykona obliczenia danych szybciej niż kiedykolwiek. Technologia analityków łańcucha dostaw danych pomoże wstępnie przetworzyć dane, które się do nich pojawią, i usprawni dane w stosunku do istniejących danych organizacji, aby pomóc w podejmowaniu mądrzejszych decyzji. Przyspieszenie danych pomaga w szybkim przetwarzaniu danych poprzez poprawę sprzętu i oprogramowania oraz pomaga w poprawie wydajności.
-
Interaktywność
Interaktywność oznacza użyteczność danych. Istnieje wiele rozwiązań, które pomogą uzyskać oczekiwane wyniki z danych zapytań. Teraz opracowano nowe języki programowania do obsługi systemów. Akceleracja danych pomaga użytkownikom wypełnić lukę między infrastrukturą a aplikacjami. Pomaga to również szybko dostarczyć wyniki zapytania.
5 kroków do zbudowania łańcucha dostaw danych
Poniżej wymieniono 5 kroków do zbudowania łańcucha dostaw danych
-
Platforma usług danych
Pierwszym i najważniejszym krokiem w tworzeniu łańcucha dostaw danych jest rozpoczęcie od wyboru platformy usług danych, która pomaga firmie mieć łatwy dostęp do danych z różnych źródeł, kiedy tylko tego potrzebują. Dzięki tej platformie danych użytkownicy mogą mieć bezpośredni dostęp do dużej puli danych. Platformę danych można kupić od dostawcy. Może to być pojedyncza platforma danych lub kombinacja różnych platform dostarczanych przez różnych dostawców.
Obecnie istnieją również osobne platformy danych, które pomagają pozyskiwać dane z jednego konkretnego źródła. Ale wszystkie te platformy działają poprzez wspólny standardowy protokół dostępu. Ostatnio wiele organizacji zaczęło korzystać z platform zarządzania API.
-
Przyspieszenie danych poprzez łańcuch dostaw
Kolejnym krokiem w tym procesie jest integracja danych z różnych źródeł. W przeszłości firmy rozróżniały często używane informacje od mniej istotnych danych. Bardziej odpowiednie dane są przechowywane w systemach o wysokiej wydajności, a mniej istotne są przechowywane w systemach o niskiej wydajności. Ale teraz organizacje mogą zwiększyć szybkość danych. Dane są szybko dostępne dla osób w organizacji, co pomaga w zdobywaniu większej wiedzy z danych.
-
Postęp w wykrywaniu danych
Tradycyjne metody BI wymagają więcej informacji od analityków danych lub analityka danych, aby uzyskać odpowiedź na zadane pytanie biznesowe. Ale teraz, dzięki narzędziom do odkrywania danych, nawet zanim firmy zaczną zadawać pytania, dostrzegają własne pytania, które powinny pojawić się w firmach po szczegółowym zapoznaniu się z danymi.
-
Realizacja wartości danych
W końcowej fazie przekształconego łańcucha dostaw danych można teraz udostępniać i udostępniać. Firmy mogą lepiej zrozumieć dane i uzyskać z nich wiedzę. Mogą podejmować decyzje na podstawie danych. Aby zwiększyć wartość danych, można je udostępniać dostawcom, partnerom i klientom firmy.
-
Informatyka poznawcza
Obliczenia kognitywne to metoda polegająca na uczeniu maszyny, jak wykorzystywać dane, wyciągać z nich wnioski i dowiedzieć się, co można z nimi zrobić. Łańcuch dostaw danych stanowi rozwiązanie długoterminowe. W starszej metodzie można znaleźć rozwiązanie dla konkretnego zadania lub pojedynczego przypadku biznesowego. Ale dzięki systemom uczenia maszynowego można uzyskać więcej wiedzy z danych, ponieważ doświadczenie może być przechowywane i mogą z nich korzystać w przyszłości, gdy wystąpi taka sama sytuacja.
Budowanie lepszego łańcucha dostaw danych
Organizacja posiadająca infrastrukturę do przechwytywania, przetwarzania, analizowania i dystrybucji danych w całym łańcuchu dostaw będzie mogła zarządzać swoimi zapasami bez utraty jakichkolwiek szans biznesowych. W dzisiejszych czasach trudno jest przewidzieć klientów. W rezultacie wiele przedsiębiorstw zwraca się w kierunku produkcji sterowanej popytem. Łańcuchy dostaw danych, które mogą zidentyfikować i odpowiedzieć na zapotrzebowanie firmy, pomogą im osiągnąć harmonogram produkcji, modele dystrybucji, zdefiniować strategie marketingowe i tak dalej.
Łańcuch dostaw danych musi być prosty i zintegrowany. Dużym wyzwaniem związanym z danymi jest dostęp do danych i ich analiza w różnych formatach i strukturach, które znajdują się w aplikacji lokalnej lub w chmurze. Jest to największe wyzwanie dla analityków danych w perspektywie długoterminowej. Naukowiec lub analityk danych powinien znać SQL, aby wypełnić lukę między tymi wyzwaniami i rozwiązać złożone problemy w danych.
Decydenci w łańcuchu dostaw również bardziej polegają na danych wysokiej jakości. Dane wysokiej jakości pomagają podejmować trafne decyzje na podstawie dostępnych dokładnych informacji. Organizacja powinna upewnić się, że dane wykorzystane w procesie decyzyjnym w łańcuchu dostaw są czyste i dokładne. Aby zmaksymalizować potencjał liderów łańcucha dostaw danych, należy wykonać te proste kroki.
-
Pracuj z dokładnymi danymi w czasie rzeczywistym
Głównym czynnikiem w sieci dostaw jest spójność danych. Brak spójności danych jest poważnym problemem, z którym boryka się większość firm. Jedną z ważnych metod uzyskiwania dokładnych danych jest analiza czasu dostarczania danych MRP do organizacji. Firmy mogą również wykorzystywać przepływy pracy związane z przechwytywaniem i weryfikacją danych, aby znaleźć niekompletne rekordy w systemie. Można również przeprowadzać częste kontrole w celu wykrycia błędów w danych.
Technologia mobilna pomaga ulepszać dane w czasie rzeczywistym i integrować je z sieciami zasilającymi. Urządzeń mobilnych można używać do natychmiastowego wysyłania i odbierania danych w dowolnym miejscu i czasie.
-
Wyeliminuj niepotrzebne dane i procesy
Niekompletne i niepotrzebne dane to strata czasu w procesie łańcucha dostaw. Firma powinna mieć niezależne rozwiązanie do automatyzacji AP, aby sprawdzić dane pod kątem dopasowania trójstronnego. Jednym ze sposobów na znalezienie niepotrzebnych danych jest ocena obszarów sieci zasilającej, w których do strumieniowego przesyłania danych do zintegrowanego systemu wykorzystuje się wiele procesów. Pomoże to segmentować niepotrzebne dane w całym przedsiębiorstwie i segmentować cenne dane na regularnych częstotliwościach. W rezultacie dane będą bardziej spójne i niezawodne, aby podejmować lepsze decyzje.
-
Scentralizowane rozwiązanie danych
Głównym wyzwaniem sieci łańcucha danych jest rosnąca ilość informacji każdego dnia. Prawda jest taka, że więcej danych zawsze nie oznacza lepszych danych. Z powodu fuzji i przejęć sieci łańcucha danych często rosną. Dlatego organizacje muszą znaleźć sposoby łączenia danych z różnych źródeł i od dużej liczby dostawców.
Najlepszym rozwiązaniem jest wdrożenie systemu współpracy w łańcuchu dostaw, który pomoże ci strategicznie przeglądać dane. Ten widok może pomóc w sortowaniu danych na niezbędne części i generowaniu raportów z informacjami w czasie rzeczywistym.
Wniosek
Łańcuch dostaw danych będzie głównym przedmiotem zainteresowania wielu przedsiębiorstw w nadchodzących latach. Wybór odpowiednich kluczowych elementów i usług łańcucha dostaw danych pomoże zwiększyć wydajność i zoptymalizować działalność pod kątem wszelkich zmian na rynku.
Powiązane artykuły
To był przewodnik po łańcuchu dostaw danych? Tutaj omawiamy również 5 kroków do zbudowania łańcucha dostaw danych wraz z Korzyściami i jego komponentami. Możesz także przeczytać łańcuch dostaw Big Data -
- 9 ważnych sposobów usprawnienia zarządzania łańcuchem dostaw
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 niesamowitych porównań
- Data Scientist vs. Business Analyst - Odkryj 5 niesamowitych różnic
- Poznaj 7 najlepszych różnic między Data Mining a Data Analysis