Dodavatelský řetězec dat
Data se stala největším aktivem firmy. Čím větší jsou data, tím je složitější s nimi nakládat. Správa a analýza dat a získání žádoucího obchodního porozumění z těchto dat je stále náročnější. Hlavním cílem je umožnit podnikatelům lépe se rozhodovat na základě analýzy obrovských datových sad.
Pokud tok dat není správný, pak podnik nebude schopen z jejich dat odvodit maximální výhody. Data by měla snadno procházet organizací a jejími ekosystémy.
Z tohoto důvodu je důležité vytvořit dodavatelský řetězec dat, který zajistí, aby data fungovala směrem k obchodním cílům, a vytvořit prostředí, které těmto cílům pomůže.
Co je datový dodavatelský řetězec?
Před vstupem do dodavatelského řetězce dat. nejprve se podívejme, co je dodavatelský řetězec?
Velký dodavatelský řetězec dat je proces, kterým něco vstupuje do organizace, prochází transformací a přichází jako něco hodnotného, které mohou lidé použít.
Datový dodavatelský řetězec je také stejný jako jakýkoli jiný dodavatelský řetězec, kde jsou data zadávána z jednoho konce systému a v dalším kroku je transformována pomocí analýzy. Nakonec je dodáván jako soubor užitečných poznatků o organizaci, které lze použít pro další zlepšení v podnikání. Do organizace vstoupí analytik dodavatelského řetězce dat, který je odvozen z různých zdrojů, jako jsou webové stránky, sociální sítě, mobilní aplikace, blogy, CRM a další. Datový dodavatelský řetězec souvisí spíše se standardizací dat.
Výhody datového dodavatelského řetězce
Hlavní výhody používání datového dodavatelského řetězce jsou uvedeny níže
- Optimalizuje provozní efektivitu
- Zlepšuje obchodní obratnost
- Snižuje latenci dat
- Snadné přizpůsobení novým zdrojům dat
- Nastavitelné pro zpracování velkých dat v budoucnosti
- Zvyšuje kvalitu dat a zároveň splňuje požadavky zákazníků
- Pomáhá najít nové modely zpeněžení, kde data slouží jako aktivum
- Zpracovává data rychle
- Zvyšuje příjmy společnosti tím, že jim pomáhá přijímat lepší rozhodnutí.
- Posílení vztahů se zákazníky
Proč je budování dodavatelského řetězce velkých dat důležitější?
-
Kvalita dat je důležitější než kvantita
Velký dodavatelský řetězec dat je nejjednodušší způsob, jak zlepšit účinnost jakékoli organizace. Společnosti by se proto měly vždy soustředit na kvalitu údajů a hledat více zdrojů, z nichž lze odvodit kvalitní údaje.
-
Více dat záleží hodně
Hledání dalších dat je v procesu mnoha společností. Kromě toho by se společnosti měly také snažit vytvořit vlastní data. Vytváření nových zdrojů dat může být pro společnost velkou výhodou.
-
Zaměření na vaše obchodní cíle
Nejdůležitější věc je, že všichni lidé ve společnosti, od zaměstnanců po CIO, by měli znát obchodní cíle. Údaje by měly směřovat k obchodním cílům. Pomůže to velký dodavatelský řetězec dat.
-
Široké využití dat
Velký dodavatelský řetězec dat, který je získáván z různých zdrojů, by měl být v organizaci správně používán. Z tohoto důvodu musí společnost využívat různé strategie a technologie.
Součásti dodavatelského řetězce dat
Níže jsou uvedeny důležité součásti datového dodavatelského řetězce
- Sběr a sběr dat - zahrnuje obchodní procesy jako službu, outsourcing obchodních procesů a Crowdsourcing. Crowdsourcing je považován za náhražku tradiční metody outsourcingu. Zde dav znamená lidi se společným zájmem. Sdílejí řešení ve prospěch organizace, která se nazývá crowdsourcer
- Kvalita a čištění dat - Vysoce kvalitní data jsou velmi cenným aktivem, které zvyšuje uživatelský komfort. Pro zlepšení této zkušenosti by společnosti měly používat řešení vytvořená na míru a dodavatelé, aby poskytovali nejlepší výsledky. Kvalita dat Jako služba (DQaaS) musí tvořit hlavní část kvality dat, protože sleduje centralizovaný přístup. Nástroje s otevřeným zdrojovým kódem jsou nejlepší pro práci s chaotickými datovými sadami.
- Obohacování dat - S využitím nástrojů velkých dat, jako je Hadoop, mohou komponenty obohacení dat zpracovávat data rychleji a poskytovat rychlejší a lepší výsledky.
- Správa dat - Pokročilé funkce datového skladu přesahují tradiční datový sklad a nabízejí úspěšnou obchodní inteligenci. Jsou snadné a cenově dostupné. Souborové systémy s otevřeným zdrojovým souborem, jako je HDFS a další, mohou vyřešit některé z největších výzev dodavatelského řetězce dat.
- Doručování dat - Doručování dat zahrnuje vizualizaci dat, klasifikaci databází, integraci sociálních médií, použití přátelského doručování dat a Data as a Service (DaaS).
Analytik dodavatelského řetězce dat
Analytik dodavatelského řetězce dat je architektura moderního procesu dodavatelského řetězce dat. Pokud se to provede správným způsobem, analytik dodavatelského řetězce umožní společnostem využívat více zdrojů dat a do značné míry zlepší vyhledávání dat. Analytik dodavatelského řetězce údajů pomůže organizaci čelit třem hlavním omezením. Jsou diskutovány v rámci témat analytika dodavatelského řetězce dat:
-
Hnutí
K získání podrobných znalostí o datech je musí podniky odvodit z různých zdrojů a poté použít vhodný systém zpracování a skladování. Při pohybu dat by nemělo dojít ke ztrátě ani jediných dat a zrychlení to pomáhá. Přináší do organizace přesná data a zajišťuje, že je lze rychle zpracovat.
-
zpracovává se
Zpracování dat závisí hlavně na objemu a typu dat. Organizace očekávají, že systém provede výpočet dat rychleji než kdykoli předtím. Technologie analytiků dodavatelského řetězce pomůže předběžně zpracovat data, která přicházejí, a zefektivňuje data s existujícími daty organizace, aby pomohla dělat chytřejší rozhodnutí. Zrychlení dat pomáhá v rychlém zpracování dat zlepšováním hardwarových a softwarových komponent a pomáhá zvyšovat efektivitu.
-
Interaktivita
Interaktivita znamená použitelnost dat. Existuje mnoho řešení, která vám pomohou získat očekávané výsledky z daných dotazů. Nyní jsou vyvinuty nové programovací jazyky pro podporu systémů. Zrychlení dat pomáhá uživatelům překlenout propast mezi infrastrukturou a aplikacemi. To také pomáhá rychle poskytovat výsledky dotazu.
5 kroků k vybudování dodavatelského řetězce dat
Zde je uvedeno 5 kroků k vybudování dodavatelského řetězce dat
-
Platforma datových služeb
Prvním a nejdůležitějším krokem při vytváření řetězce dodavatelských dat je začít výběrem platformy datových služeb, která pomůže společnosti mít snadný přístup k datům z různých zdrojů, kdykoli je potřebují. Prostřednictvím této datové platformy mohou uživatelé mít přístup k velkému souboru dat přímo. Datovou platformu lze zakoupit od dodavatele. Může to být jediná datová platforma nebo to může být kombinace různých platforem poskytovaných různými prodejci.
Dnes existují také samostatné datové platformy, které pomáhají odvodit data z jednoho konkrétního zdroje. Všechny tyto platformy však fungují prostřednictvím společného standardního přístupového protokolu. V poslední době začalo mnoho organizací používat platformy pro správu rozhraní API.
-
Zrychlení dat prostřednictvím dodavatelského řetězce
Dalším krokem v tomto procesu je integrace dat z různých zdrojů. V minulosti společnosti rozlišovaly mezi často používanými informacemi a méně relevantními údaji. Relevantnější data jsou uložena ve vysoce výkonných systémech a méně relevantní jsou uložena v systémech s nízkým výkonem. Nyní však organizace mohou zvýšit rychlost dat. Data jsou přístupná lidem v organizaci velkou rychlostí, což pomáhá získávat více informací z dat.
-
Pokročilé vyhledávání dat
Tradiční metody BI vyžadují od vědců nebo analytiků dat další podrobnosti, aby získali odpověď na předepsanou obchodní otázku. Nyní však kvůli nástrojům na vyhledávání dat ještě předtím, než společnosti začnou dotazovat, rozeznají své vlastní otázky, které se od společností očekávají poté, co se podrobně o datech dozví.
-
Realizace hodnoty dat
V konečné fázi transformovaného dodavatelského řetězce dat lze nyní sdílet a zpřístupnit. Společnosti mohou data lépe porozumět a získat z nich znalosti. Na základě těchto údajů mohou činit rozhodnutí. Aby se zvýšila hodnota dat, lze je sdílet s dodavateli, partnery a zákazníky společnosti.
-
Kognitivní výpočetní technika
Kognitivní výpočetní technika je metoda, při které se stroj naučí využívat data, poučit se z nich a zjistit, co s tím lze udělat. Datový dodavatelský řetězec poskytuje dlouhodobé řešení. U starší metody lze nalézt řešení pro konkrétní úkol nebo jediný obchodní případ. Ale prostřednictvím strojového učení systémy mohou získat více znalostí z dat jako zkušenost, mohou být uloženy a mohou je použít v budoucnu, když existuje stejná situace.
Budování lepšího dodavatelského řetězce dat
Organizace, která má infrastrukturu pro sběr, zpracování, analýzu a distribuci dat v dodavatelském řetězci, bude schopna spravovat své zásoby bez ztráty obchodních příležitostí. Zákazníkům je dnes těžké předvídat. V důsledku toho se mnoho podniků obrací k poptávkové výrobě. Datové dodavatelské řetězce, které dokážou identifikovat a reagovat na poptávku podniku, jim pomohou dosáhnout harmonogramů výroby, distribučních modelů, definovat své marketingové strategie atd.
Datový dodavatelský řetězec musí být udržován jednoduchý a integrovaný. Velkou výzvou pro data je přístup k datům a jejich analýza v různých formátech a strukturách, které jsou v aplikaci on-premise nebo v cloudu. Je to největší výzva, se kterou se datoví analytici v dlouhodobém horizontu potýkají. Vědec údajů nebo analytik dat by měl být obeznámen s SQL, aby překlenul mezeru mezi těmito výzvami a vyřešil složité problémy v datech.
Tvůrci dodavatelského řetězce se také více spoléhají na kvalitní údaje. Kvalitní data pomáhají činit inteligentní rozhodnutí na základě přesných dostupných informací. Organizace by se měla ujistit, že data použitá v rozhodovacím procesu v dodavatelském řetězci jsou čistá a přesná. Chcete-li maximalizovat potenciál vedoucího dodavatelského řetězce dat, měli by postupovat podle těchto jednoduchých kroků.
-
Pracujte s přesnými daty v reálném čase
Hlavním faktorem v napájecí síti je datová konzistence. Nedostatek konzistence dat je hlavním problémem, kterému čelí většina společností. Jednou z důležitých metod pro získání přesných dat je analýza načasování dat MRP, která vstupují do organizace. Společnosti mohou také použít pracovní postupy pro sběr a ověření dat k nalezení neúplných záznamů ve vašem systému. Pro zjištění případných chyb v datech lze také provádět časté audity.
Mobilní technologie pomáhá vylepšovat data v reálném čase a integrovat je do dodavatelských sítí. Mobilní zařízení lze použít k okamžitému odesílání a přijímání dat kdekoli a kdykoli.
-
Odstraňte nepotřebná data a procesy
Neúplná a zbytečná data jsou ztrátou času v procesu dodavatelského řetězce. Společnost by měla mít nezávislé řešení automatizace AP, aby mohla zkontrolovat data pro třícestné porovnávání. Jedním ze způsobů, jak zjistit zbytečná data, je zhodnotit oblasti zásobovací sítě, ve kterých se používá více procesů pro streamování dat do integrovaného systému. To pomůže segmentovat zbytečná data v rámci podniku a rozdělit cenná data na pravidelnou frekvenci. Výsledkem bude, že data budou konzistentnější a spolehlivější pro lepší rozhodování.
-
Centralizované datové řešení
Hlavní výzvou sítě datového dodavatelského řetězce je rostoucí množství informací každý den. Pravda je, že čím více dat, vždy to neznamená lepší data. Díky fúzím a akvizicím se sítě dodavatelského řetězce dat často rozšiřují. Organizace tedy musí najít způsoby, jak kombinovat data z různých zdrojů a od velkého množství dodavatelů.
Nejlepší řešení je implementace systému spolupráce v dodavatelském řetězci, který vám pomůže strategicky prohlížet vaše data. Toto zobrazení může pomoci třídit data do nezbytných částí a generovat zprávy o informacích v reálném čase.
Závěr
Dodavatelský řetězec dat bude v příštích letech hlavním cílem mnoha podniků. Výběr správných klíčových prvků a služeb datového dodavatelského řetězce pomůže zvýšit produktivitu a optimalizovat podnikání pro jakékoli změny na trhu.
Související články
Byl to průvodce tím, co je datový dodavatelský řetězec? Zde také diskutujeme 5 kroků k vybudování dodavatelského řetězce dat spolu s výhodami a jejími komponenty. Můžete si také přečíst řetězec Big Data Supply Chain-
- 9 Důležité způsoby, jak zlepšit správu dodavatelského řetězce
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných srovnání
- Data Scientist vs Business Analyst - Zjistěte 5 úžasných rozdílů
- Seznamte se s nejlepším 7 rozdílem mezi analýzou dat těžby dat Vs