5 trin til at oprette en dataforsyningskæde - Fordele - komponenter

Dataforsyningskæde

Data er blevet det største aktiv i en virksomhed. Jo større data det bliver mere kompliceret at håndtere dem. Det bliver mere udfordrende at administrere og analysere dataene og få ønskelig forretningsforståelse fra dataene. Hovedmålet er at gøre det muligt for forretningsfolk at træffe bedre beslutninger baseret på analyse af enorme datasæt.

Hvis dataflyten ikke er korrekt, vil virksomheden ikke være i stand til at udnytte de maksimale fordele ved deres data. Dataene skal nemt flyde gennem en organisation og dens økosystemer.

Af denne grund er det vigtigt at oprette en dataforsyningskæde, der får dataene til at arbejde mod de forretningsmæssige mål og skabe et miljø, der hjælper med at nå disse mål.

Hvad er en dataforsyningskæde?

Før du går ind i dataforsyningskæden. lad os først se, hvad er en forsyningskæde?

En big data supply chain er en proces, hvorigennem noget går ind i en organisation, gennemgår en transformation og kommer som noget af værdi, som kan bruges af folket.

En dataforsyningskæde er også den samme som enhver anden forsyningskæde, hvor en data indtastes fra den ene ende af systemet, og i det næste trin transformeres de ved hjælp af analytics. Endelig leveres det som et sæt af nyttige indsigter om organisationen, der kan bruges til yderligere forbedringer i virksomheden. Analyse af dataforsyningskæden kommer ind i organisationen stammer fra forskellige kilder som websteder, sociale netværk, mobile apps, blogs, CRM og andre. Data Supply chain er mere relateret til standardisering af data.

Fordelene ved dataforsyningskæden

De vigtigste fordele ved at bruge en dataforsyningskæde er vist nedenfor

• Optimerer driftseffektiviteten
• Forbedrer forretnings agility
• Reducerer datataten
• Let at rumme nye datakilder
• Justerbar til håndtering af store data i fremtiden
• Forbedrer datakvaliteten og imødekommer på samme måde kundens krav
• Hjælper med at finde ud af nye indtægtsmodeller, hvor data fungerer som et aktiv
• Behandler dataene hurtigt
• Øger virksomhedens indtægter ved at hjælpe dem med at tage bedre beslutninger.
• Forbedre kundeforholdet

Hvorfor er det vigtigere at opbygge en Big data supply chain?

• Datakvalitet er vigtigere end kvantitet

Big data supply chain er den nemmeste måde at forbedre effektiviteten af ​​enhver organisation. Så virksomheder bør altid fokusere på kvaliteten af ​​dataene og finde ud af flere kilder, hvorfra kvalitetsdata kan udledes.

• Flere data betyder meget

Søg efter flere data er i en proces af mange virksomheder. Derudover bør virksomheder også forsøge at oprette deres egne data. Oprettelse af nye datakilder kan være en stor fordel for virksomheden.

• Med fokus på dine forretningsmæssige mål

Den vigtigste ting er, at alle mennesker i virksomheden, fra personale til CIO, skal kende de forretningsmæssige mål. Dataene skal rettes mod de forretningsmæssige mål. Den store dataforsyningskæde vil hjælpe med at gøre det.

• Bred brug af data

Den store dataforsyningskæde, der er erhvervet fra forskellige kilder, skal bruges korrekt i organisationen. Af denne grund skal virksomheden bruge forskellige strategier og teknologier.

Komponenter i dataforsyningskæden

De vigtige komponenter i en dataforsyningskæde er vist nedenfor

• Datasourcing og indsamling - Dette inkluderer forretningsprocesser som en service, outsourcing af forretningsprocesser og Crowdsourcing. Crowdsourcing betragtes som en erstatning for traditionel outsourcing-metode. Her betyder skare mennesker med fælles interesse. De deler løsninger til fordel for organisationen, der kaldes crowddsourcer
• Datakvalitet og rensning - Højkvalitetsdata er et meget værdifuldt aktiv, der øger brugeroplevelsen. For at forbedre en sådan oplevelse bør virksomheder bruge specialbyggede løsninger og leverandører for at give de bedste resultater. Datakvalitet som en tjeneste (DQaaS) skal udgøre en væsentlig del af datakvaliteten, da den følger en centraliseret tilgang. Open source-værktøjer er de bedste til at arbejde med rodede datasæt.
• Datainrikning - Ved hjælp af big data-værktøjer som Hadoop kan databerigelseskomponenter behandle dataene hurtigere og give hurtigere og bedre resultater.
• Datastyring - Avancerede datalagerfunktioner går ud over det traditionelle datalager og tilbyder succesfuld forretningsinformation. De er lette og overkommelige. Open source klyngede filsystemer som HDFS og andre kan løse nogle af de største udfordringer i dataforsyningskæden.
• Data levering - Data levering inkluderer datavisualisering, klassificering af databaser, integration af sociale medier, brugervenlig data levering og Data As a Service (DaaS)

Data Supply Chain Analyst

Data supply chain analytiker er arkitekturen for den moderne dataforsyningskæde proces. Hvis det gøres på en ordentlig måde, vil analytikeren af ​​dataforsyningskæden lade virksomhederne til at udnytte flere datakilder og forbedre dataopdagelsen i vid udstrækning. Analyse af dataforsyningskæden vil hjælpe organisationen med at stå over for tre store begrænsninger. De diskuteres under emnerne af dataforsyningskæde-analytiker:

• Bevægelse

For at få indgående kendskab til de data, er virksomheder nødt til at udlede dem fra forskellige kilder og derefter bruge passende behandlings- og lagringssystem. Mens der flyttes data, bør der ikke være et tab af endda enkeltdata, og acceleration hjælper med at gøre det. Det bringer nøjagtige data ind i organisationen og sørger for, at de kan behandles hurtigt.

• Forarbejdning

Behandlingen af ​​data afhænger hovedsageligt af datamængden og typen af ​​data. Organisationer forventer, at systemet foretager beregninger på dataene hurtigere end nogensinde. Analysteknologi til dataforsyning hjælper med at forarbejde de data, der kommer ind, og strømline dataene med de eksisterende data fra organisationen for at hjælpe med at træffe smartere beslutninger. Datacceleration hjælper med hurtig behandling af data ved at forbedre hardware- og softwarekomponenterne og hjælper med at forbedre effektiviteten.

• Interaktivitet

Interaktivitet betyder brugbarheden af ​​dataene. Der er mange løsninger, der hjælper med at få forventede resultater fra givne forespørgsler. Nu er der nye programmeringssprog udviklet til at understøtte systemerne. Datacceleration hjælper brugerne med at bygge bro mellem infrastrukturen og applikationerne. Dette hjælper også med at levere forespørgselsresultaterne hurtigt.

5 trin til at oprette en dataforsyningskæde

Her er vist de 5 trin til opbygning af en dataforsyningskæde

1. Datatjenesteplatform

Det første og vigtigste trin i oprettelsen af ​​en dataforsyningskæde er at begynde med at vælge en datatjenesteplatform, der hjælper virksomheden med at få let adgang til dataene fra forskellige kilder, når de har brug for dem. Gennem denne dataplatform kan brugerne have adgang til en stor pulje af data direkte. Dataplatformen kan købes fra en leverandør. Det kan være en enkelt dataplatform, eller det kan være en kombination af forskellige platforme leveret af forskellige leverandører.

I dag er der også separate dataplatformer, der hjælper med at udlede data fra en bestemt kilde. Men alle disse platforme fungerer gennem en fælles standardadgangsprotokol. For nylig er mange organisationer begyndt at bruge API-administrationsplatforme.

2. Fremskyndelse af data gennem forsyningskæden

Det næste trin i denne proces er at integrere dataene fra forskellige kilder. I fortiden skelner virksomheder mellem den hyppigt anvendte information og mindre relevante data. De mere relevante data gemmes på højtydende systemer, og de mindre relevante gemmes i langsomt udførende systemer. Men nu kan organisationer øge hastigheden på dataene. Dataene er tilgængelige for folk i organisationen med stor hastighed, og dette hjælper med at få mere viden fra dataene.

3. Fremme af dataopdagelse

Traditionelle BI-metoder kræver flere detaljer fra dataforskerne eller dataanalytikeren for at få et svar på et ordineret forretningsspørgsmål. Men nu på grund af dataopdagelsesværktøjerne, selv før virksomhederne begynder at stille spørgsmål, skelner de deres egne spørgsmål, som forventes at opstå fra virksomhederne, efter at de har fået kendskab til dataene i detaljer.

4. Realisering af dataværdi

I den sidste fase af dataforsyningskæden, der transformeres, kan nu deles og tilgængelig. Virksomheder kan forstå dataene bedre og få viden fra dem. De kan træffe beslutninger baseret på dataene. For at øge værdien af ​​dataene kan de deles med virksomhedens leverandører, partnere og kunder.

5. Kognitiv computing

Kognitiv computing er en metode, hvor maskinen læres at udnytte dataene, lære af dem og finde ud af, hvad der kan gøres med dem. Dataforsyningskæden giver en langsigtet løsning. I ældre metode kan der findes en løsning på en bestemt opgave eller en enkelt forretningssag. Men gennem maskinlæringssystemer kan systemer få mere viden fra data som erfaring, de kan gemmes, og de kan bruge dem i fremtiden, når der eksisterer den samme situation.

Opbygning af en bedre dataforsyningskæde

En organisation, der har infrastrukturen til at fange, behandle, analysere og distribuere data på tværs af forsyningskæden, vil være i stand til at styre deres varebeholdninger uden at miste forretningsmuligheder. Det er vanskeligt at forudsige kunder i disse dage. Som et resultat drejer mange virksomheder mod efterspørgselsdrevet produktion. Dataforsyningskæder, der kan identificere og imødekomme virksomhedens efterspørgsel, hjælper dem med at nå deres produktionsplaner, distributionsmodeller, definere deres markedsføringsstrategier og så videre.

Dataforsyningskæden skal holdes enkel og integreret. En stor udfordring med data er at få adgang til og analysere dataene i forskellige formater og strukturer, som er i stedet-applikationen eller i skyen. Det er den største udfordring, som dataanalytikere står overfor på lang sigt. Dataforskeren eller dataanalytikeren skal være bekendt med SQL for at bygge bro mellem disse udfordringer og løse de komplekse problemer i data.

Beslutningstagere af forsyningskæden stoler også mere på kvalitetsdata. Kvalitetsdata hjælper med at tage smarte beslutninger baseret på de nøjagtige oplysninger, der er tilgængelige. Organisationen skal sørge for, at de data, der bruges i beslutningsprocessen i forsyningskæden, er rene og nøjagtige. For at maksimere potentialet hos dataforsyningsledere skal de følge disse enkle trin.

• Arbejd med nøjagtige data i realtid

Den vigtigste faktor i forsyningsnetværket er at have en datakonsistens. Mangel på datakonsistens er et stort problem, som de fleste virksomheder står overfor. En vigtig metode til at få nøjagtige data er at analysere tidspunktet for MRP-data, der indgår i organisationen. Virksomheder kan også bruge datafangst og validering af arbejdsgange til at finde ufuldstændige poster i dit system. Hyppig revision kan også udføres for at finde ud af eventuelle fejl i data.

Mobil teknologi hjælper med at forbedre data i realtid og integrere dem med forsyningsnetværket. Mobile enheder kan bruges til at sende og modtage data med det samme hvor som helst og når som helst.

• Fjern unødvendige data og processer

Ufuldstændige og unødvendige data er spild af tid i forsyningskæden. Virksomheden skal have en uafhængig AP-automatiseringsløsning til at kontrollere dataene for trevejs-matching. En måde at finde ud af unødvendige data er at evaluere de områder i forsyningsnetværket, hvor flere processer bruges til at streame dataene til et integreret system. Dette vil hjælpe med at segmentere unødvendige data på tværs af virksomheden og segmentere de værdifulde data på en regelmæssig frekvens. Som et resultat vil dataene være mere konsistente og pålidelige for at træffe bedre beslutninger.

• Centraliseret dataløsning

Den største udfordring med dataforsyningskædenetværket er det stigende antal oplysninger hver dag. Sandheden er, at jo flere data ikke altid betyder bedre data. På grund af fusioner og erhvervelser vokser dataforsyningskædenet ofte. Så organisationer skal finde måder at kombinere data fra forskellige kilder og fra en stor mængde leverandører.

Den bedste løsning er at implementere et forsyningskæden-samarbejdssystem, som hjælper dig med at se dine data strategisk. Denne visning kan hjælpe med at sortere data i nødvendige dele og generere rapporter om information i realtid.

Konklusion

Dataforsyningskæden vil være et stort fokus for mange virksomheder i de kommende år. Valg af de rigtige nøgleelementer og tjenester i Data Supply Chain vil medvirke til at øge produktiviteten og optimere forretningen til ændringer i markedet.

relaterede artikler

Dette har været en guide til hvad er en dataforsyningskæde? Her diskuterer vi også de 5 trin til opbygning af en dataforsyningskæde sammen med Fordele og dens komponenter. Du kan også læse Big data supply chain-

1. 9 Vigtige måder at forbedre styring af forsyningskæder
2. Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
3. Data Scientist vs Business Analyst - Find ud af de 5 Awesome forskelle
4. Kend den bedste 7 forskel mellem datamining og dataanalyse