5 steg för att bygga en dataförsörjningskedja - Fördelar - Komponenter

Innehållsförteckning:

Anonim

Data Supply Chain

Data har blivit den största tillgången i ett företag. Ju större uppgifterna blir mer komplexa att hantera. Det blir mer utmanande att hantera och analysera data och få önskad affärsförståelse från uppgifterna. Huvudmålet är att göra det möjligt för affärsmän att fatta bättre beslut baserat på analys av enorma datasätt.

Om dataflödet inte är korrekt kommer företaget inte att kunna dra maximal nytta av sina uppgifter. Uppgifterna ska flyta enkelt genom en organisation och dess ekosystem.

Av detta skäl är det viktigt att skapa en dataförsörjningskedja som gör att uppgifterna fungerar mot affärsmålen och skapa en miljö för att uppnå dessa mål.

Vad är en dataförsörjningskedja?

Innan du går in i dataförsörjningskedjan. låt oss först se vad är en leveranskedja?

En storförsörjningskedja är en process genom vilken något går in i en organisation, genomgår en omvandling och kommer som något av värde som kan användas av folket.

En dataförsörjningskedja är också densamma som alla andra leveranskedjor där en data matas in från systemets ena ände och i nästa steg transformeras den med hjälp av analys. Slutligen levereras det som en uppsättning användbara insikter om organisationen som kan användas för ytterligare förbättringar i verksamheten. Analysen av dataförsörjningskedjan kommer in i organisationen härrör från olika källor som webbplatser, sociala nätverk, mobilappar, bloggar, CRM och andra. Dataförsörjningskedjan är mer relaterad till standardisering av data.

Fördelarna med dataförsörjningskedjan

Nedan listas de viktigaste fördelarna med att använda en dataförsörjningskedja

  • Optimerar driftseffektiviteten
  • Förbättrar företagets smidighet
  • Minskar datatiden
  • Lätt att ta emot nya datakällor
  • Justerbar för att hantera stora data i framtiden
  • Förbättrar datakvaliteten och uppfyller samtidigt kundens krav
  • Hjälper till att ta reda på nya intäktsmodeller där data fungerar som en tillgång
  • Behandlar data snabbt
  • Ökar företagets intäkter genom att hjälpa dem att fatta bättre beslut.
  • Förbättra kundrelationen

Varför är det viktigare att bygga en Big Data-leveranskedja?

  • Datakvalitet är viktigare än kvantitet

Big data supply chain är det enklaste sättet att förbättra effektiviteten i alla organisationer. Så företag bör alltid fokusera på kvaliteten på uppgifterna och ta reda på fler källor från vilka kvalitetsdata kan härledas.

  • Mer data betyder mycket

Sök efter mer data är i en process av många företag. Utöver detta bör företag också försöka skapa sina egna data. Att skapa nya datakällor kan vara en stor fördel för företaget.

  • Fokusera på dina affärsmål

Det viktigaste är att alla människor i företaget, från personal till CIO ska känna till affärsmålen. Uppgifterna ska riktas mot affärsmålen. Den stora datatillförselkedjan kommer att hjälpa till.

  • Bred användning av data

Den stora datatillförselkedjan som förvärvas från olika källor bör användas korrekt i organisationen. Av detta skäl måste företaget använda olika strategier och tekniker.

Komponenter i dataförsörjningskedjan

De viktiga komponenterna i en dataförsörjningskedja anges nedan

  • Datasourcing och insamling - Detta inkluderar affärsprocess som en tjänst, outsourcing av affärsprocesser och Crowdsourcing. Crowdsourcing betraktas som en ersättning för traditionell outsourcing-metod. Här betyder publiken människor med gemensamt intresse. De delar lösningar till förmån för organisationen som kallas folkmassan
  • Datakvalitet och rengöring - Data av hög kvalitet är en mycket värdefull tillgång som ökar användarupplevelsen. För att förbättra sådana erfarenheter bör företag använda specialbyggda lösningar och leverantörer för att ge bästa resultat. Datakvalitet som en tjänst (DQaaS) måste utgöra en viktig del av datakvaliteten eftersom den följer en centraliserad strategi. Öppna källkodsverktyg är de bästa för att arbeta med smutsiga datasätt.
  • Datainrikning - Med hjälp av big data-verktyg som Hadoop kan datorikningskomponenterna bearbeta data snabbare och ge snabbare och bättre resultat.
  • Datahantering - Avancerade datalagerfunktioner går utöver det traditionella datalageret och erbjuder framgångsrik affärsinformation. De är enkla och prisvärda. Öppna källkodade filsystem som HDFS och andra kan lösa några av de största utmaningarna i dataförsörjningskedjan.
  • Data Delivery - Dataleverans inkluderar datavisualisering, klassificering av databaser, integration av sociala medier, användarvänlig datalagring och Data As a Service (DaaS)

Data Supply Chain Analyst

Analys av dataförsörjningskedjan är arkitekturen för den moderna dataförsörjningsprocessen. Om det görs på ett korrekt sätt kommer analytikerns analytikerkedja att låta företagen utnyttja fler datakällor och förbättra upptäckten av data till stor del. Analys av dataförsörjningskedjan hjälper organisationen att möta tre stora begränsningar. De diskuteras under ämnen för analytiker av dataförsörjningskedjan:

  • Rörelse

För att få fördjupad kunskap om dataföretagen behöver de härledas från olika källor och sedan använda lämpligt bearbetnings- och lagringssystem. När du flyttar data bör det inte förlora ens ensam data och acceleration hjälper till att göra det. Det ger exakta data till organisationen och ser till att de kan behandlas snabbt.

  • bearbetning

Behandlingen av data beror huvudsakligen på volym och typ av data. Organisationer förväntar sig att systemet gör beräkningar på data snabbare än någonsin. Analysteknologi för dataförsörjningskedjor hjälper dig att förbereda data som kommer in och effektivisera uppgifterna med organisationens befintliga data för att göra smartare beslut. Dataacceleration hjälper till med snabb bearbetning av data genom att förbättra hårdvaru- och programvarukomponenterna och hjälper till att förbättra effektiviteten.

  • Interaktivitet

Interaktivitet betyder användbarheten för data. Det finns många lösningar för att få förväntade resultat från givna frågor. Nu har det utvecklats nya programmeringsspråk för att stödja systemen. Dataacceleration hjälper användarna att överbrygga klyftan mellan infrastruktur och applikationer. Detta hjälper också till att leverera frågeställningarna snabbt.

5 steg för att bygga en dataförsörjningskedja

Här listas de fem stegen för att bygga en datakälla

  1. Datatjänstplattform

Det första och främsta steget i att skapa en dataförsörjningskedja är att börja med att välja en datatjänstplattform som hjälper företaget att ha enkel åtkomst till informationen från olika källor närhelst de behöver det. Genom denna dataplattform kan användarna ha tillgång till en stor pool av data direkt. Dataplattformen kan köpas från en leverantör. Det kan vara en enda dataplattform eller det kan vara en kombination av olika plattformar som tillhandahålls av olika leverantörer.

Idag finns det också separata dataplattformar som hjälper till att hämta data från en viss källa. Men alla dessa plattformar fungerar genom ett gemensamt standardåtkomstprotokoll. Nyligen har många organisationer börjat använda API-hanteringsplattformar.

  1. Accelerera data genom leveranskedjan

Nästa steg i denna process är att integrera data från olika källor. Tidigare skiljer företag mellan den ofta använda informationen och mindre relevant information. Ju mer relevant information lagras på system med hög prestanda och desto mindre relevant lagras i system med långsam prestanda. Men nu kan organisationer öka datahastigheten. Uppgifterna är tillgängliga för människorna i organisationen med stor hastighet och det hjälper till att få mer kunskap från uppgifterna.

  1. Främja upptäckt av data

Traditionella BI-metoder kräver mer information från datavetenskapsmän eller dataanalytiker för att få svar på en föreskriven affärsfråga. Men nu på grund av verktygen för upptäckt av data, redan innan företagen börjar ifrågasätta, urskiljer de sina egna frågor som förväntas uppstå från företagen efter att ha fått kännedom om uppgifterna i detalj.

  1. Förverkligar datavärde

I det sista steget av datatillförselkedjan som transformeras kan nu delas och vara tillgängligt. Företag kan förstå uppgifterna bättre och få kunskap från dem. De kan fatta beslut baserat på uppgifterna. För att öka värdet på uppgifterna kan det delas med företagets leverantörer, partners och kunder.

  1. Kognitiv beräkning

Kognitiv beräkning är en metod där maskinen lärs att utnyttja data, lära av dem och ta reda på vad som kan göras med det. Dataförsörjningskedjan ger en långsiktig lösning. I äldre metod kan en lösning hittas för en specifik uppgift eller ett enskilt affärsfall. Men genom maskininlärningssystem kan man få mer kunskap från data som erfarenhet, det kan lagras och de kan använda det i framtiden när det finns samma situation.

Bygga en bättre dataförsörjningskedja

En organisation som har infrastruktur för att fånga, bearbeta, analysera och distribuera data över hela leveranskedjan kommer att kunna hantera sina lager utan att förlora några affärsmöjligheter. Det är svårt att förutsäga kunder i dag. Som ett resultat vänder många företag sig mot efterfrågedrivet produktion. Dataförsörjningskedjor som kan identifiera och svara på företagets efterfrågan hjälper dem att uppnå sina produktionsscheman, distributionsmodeller, definiera sina marknadsföringsstrategier och så vidare.

Dataförsörjningskedjan måste hållas enkel och integrerad. En stor utmaning med data är att komma åt och analysera data i olika format och strukturer som finns i lokala applikationen eller i molnet. Det är den största utmaningen som dataanalytikerna står inför på lång sikt. Datavetenskapsmannen eller dataanalytiker bör vara bekanta med SQL för att överbrygga klyftan mellan dessa utmaningar och lösa de komplexa problemen i data.

Beslutsfattare i leverantörskedjan förlitar sig också mer på kvalitetsdata. Kvalitetsdata hjälper dig att fatta smarta beslut baserat på exakt tillgänglig information. Organisationen bör se till att de uppgifter som används i beslutsprocessen i leveranskedjan är rena och korrekta. För att maximera potentialen för dataförsörjningsledarna bör dessa enkla steg följas.

  • Arbeta med exakta data i realtid

Den viktigaste faktorn i leveransnätverket är att ha en datakonsistens. Brist på datakonsistens är ett stort problem som de flesta företag står inför. En viktig metod för att få korrekt information är att analysera tidpunkten för MRP-data som kommer in i organisationen. Företag kan också använda datafångst- och valideringsarbetsflöden för att hitta ofullständiga poster i ditt system. Frekvent revision kan också göras för att ta reda på eventuella datafel.

Mobilteknologi hjälper dig att förbättra data i realtid och integrera dem i leverantörsnätverk. Mobila enheter kan användas för att skicka och ta emot data omedelbart var som helst, när som helst.

  • Eliminera onödiga data och processer

Ofullständig och onödig information är ett slöseri med tid i leveranskedjan. Företaget bör ha en oberoende AP-automatiseringslösning för att kontrollera uppgifterna för trevägsmatchning. Ett sätt att ta reda på onödiga data är att utvärdera områdena i leverantörsnätverket där flera processer används för att strömma data till ett integrerat system. Detta hjälper till att segmentera onödiga data över hela företaget och segmentera värdefulla data på en regelbunden frekvens. Som ett resultat kommer uppgifterna att vara mer konsekventa och pålitliga för att fatta bättre beslut.

  • Centraliserad datalösning

Den stora utmaningen med dataförsörjningskedjanätverk är dess ökande mängd information varje dag. Sanningen är att ju mer data inte alltid betyder bättre data. På grund av sammanslagningar och förvärv växer datatillförselnätet ofta. Så organisationer måste hitta sätt att kombinera data från olika källor och från en stor mängd leverantörer.

Den bästa lösningen är att implementera ett samarbetssystem för leveranskedjan som hjälper dig att strategiskt se dina data. Den här vyn kan hjälpa till att sortera data i nödvändiga delar och generera rapporter i realtidinformation.

Slutsats

Dataförsörjningskedjan kommer att vara ett stort fokus för många företag under de kommande åren. Att välja rätt nyckelelement och tjänster i Data Supply Chain hjälper till att öka produktiviteten och optimera verksamheten för eventuella förändringar på marknaden.

relaterade artiklar

Detta har varit en guide till vad som är en dataförsörjningskedja? Här diskuterar vi också de fem stegen för att bygga en dataförsörjningskedja tillsammans med Benefits och dess komponenter. Du kanske också läser Big data supply chain-

  1. 9 viktiga sätt att förbättra hantering av leveranskedjan
  2. Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser
  3. Data Scientist vs Business Analyst - Ta reda på de 5 enorma skillnaderna
  4. Vet den bästa 7 skillnaden mellan Data Mining Vs Data Analys