5 passaggi per costruire una catena di fornitura di dati - Vantaggi - componenti

Catena di fornitura dei dati

I dati sono diventati la più grande risorsa di un'azienda. Più grandi sono i dati, diventa più complesso gestirli. Diventa più difficile gestire e analizzare i dati e ottenere una comprensione aziendale desiderabile dai dati. L'obiettivo principale è consentire agli uomini d'affari di prendere decisioni migliori in base all'analisi di enormi set di dati.

Se il flusso di dati non è corretto, l'azienda non sarà in grado di trarre i massimi benefici dai propri dati. I dati dovrebbero fluire facilmente attraverso un'organizzazione e i suoi ecosistemi.

Per questo motivo, è importante creare una catena di fornitura di dati che faccia sì che i dati lavorino verso gli obiettivi aziendali e creino un ambiente per raggiungere tali obiettivi.

Che cos'è una catena di fornitura di dati?

Prima di entrare nella catena di fornitura dei dati. prima, vediamo cos'è una catena di approvvigionamento?

Una grande catena di fornitura di dati è un processo attraverso il quale qualcosa entra in un'organizzazione, subisce una trasformazione e arriva come qualcosa di valore che può essere utilizzato dalle persone.

Una catena di approvvigionamento di dati è uguale a qualsiasi altra catena di approvvigionamento in cui i dati vengono immessi da un'estremità del sistema e nel passaggio successivo vengono trasformati mediante l'analisi. Infine, viene fornito come un insieme di informazioni utili sull'organizzazione che possono essere utilizzate per eventuali ulteriori miglioramenti negli affari. L'analista della catena di fornitura dei dati entrerà nell'organizzazione derivata da varie fonti come siti Web, social network, app mobili, blog, CRM e altri. La catena di fornitura dei dati è più legata alla standardizzazione dei dati.

Vantaggi della catena di fornitura dei dati

I principali vantaggi dell'utilizzo di una catena di fornitura dei dati sono elencati di seguito

• Ottimizza l'efficienza operativa
• Migliora l'agilità aziendale
• Riduce la latenza dei dati
• Facile da ospitare nuove origini dati
• Regolabile per gestire dati di grandi dimensioni in futuro
• Migliora la qualità dei dati e allo stesso tempo soddisfa le esigenze dei clienti
• Aiuta a scoprire nuovi modelli di monetizzazione in cui i dati fungono da risorsa
• Elabora i dati velocemente
• Aumenta le entrate dell'azienda aiutandole a prendere decisioni migliori.
• Migliora la relazione con il cliente

Perché costruire una catena di fornitura di Big Data è più importante?

• La qualità dei dati è più importante della quantità

La catena di fornitura di big data è il modo più semplice per migliorare l'efficacia di qualsiasi organizzazione. Pertanto le aziende dovrebbero sempre concentrarsi sulla qualità dei dati e scoprire più fonti da cui è possibile ricavare i dati di qualità.

• Più dati contano molto

La ricerca di ulteriori dati è in corso un processo da parte di molte aziende. Oltre a ciò, le aziende dovrebbero anche provare a creare i propri dati. La creazione di nuove fonti di dati può essere un grande vantaggio per l'azienda.

• Concentrarsi sugli obiettivi aziendali

La cosa più importante è che tutte le persone dell'azienda, dallo staff al CIO, debbano conoscere gli obiettivi aziendali. I dati dovrebbero essere diretti verso gli obiettivi aziendali. La catena di fornitura dei big data aiuterà a farlo.

• Ampio uso dei dati

La catena di fornitura di big data acquisita da varie fonti dovrebbe essere utilizzata correttamente all'interno dell'organizzazione. Per questo motivo, l'azienda deve utilizzare varie strategie e tecnologie.

Componenti della catena di fornitura dei dati

Di seguito sono riportati i componenti importanti di una catena di fornitura di dati

• Sourcing e raccolta dei dati - Questo include Business Process as a Service, Business process outsourcing e Crowdsourcing. Il crowdsourcing è considerato un sostituto del tradizionale metodo di outsourcing. Qui folla significa persone con interesse comune. Condividono soluzioni a beneficio dell'organizzazione che si chiama crowdsourcer
• Qualità e pulizia dei dati - I dati di alta qualità sono una risorsa molto preziosa che aumenta l'esperienza dell'utente. Per migliorare tale esperienza, le aziende dovrebbero utilizzare soluzioni e fornitori personalizzati per ottenere i migliori risultati. Data Quality as a Service (DQaaS) deve costituire una parte importante della qualità dei dati poiché segue un approccio centralizzato. Gli strumenti open source sono i migliori per lavorare con set di dati disordinati.
• Arricchimento dei dati : utilizzando strumenti per big data come Hadoop, i componenti per l'arricchimento dei dati possono elaborare i dati più rapidamente e fornire risultati più rapidi e migliori.
• Gestione dei dati - Le funzionalità avanzate di data warehouse vanno oltre il tradizionale data warehouse e offrono business intelligence di successo. Sono facili e convenienti. I file system cluster open source come HDFS e altri possono risolvere alcune delle maggiori sfide della catena di fornitura dei dati.
• Consegna dei dati - La consegna dei dati include la visualizzazione dei dati, la classificazione dei database, l'integrazione dei social media, la consegna dei dati intuitiva e il Data As a Service (DaaS)

Analista della catena di fornitura dei dati

L'analista della catena di fornitura dei dati è l'architettura per il moderno processo della catena di fornitura dei dati. Se fatto in modo adeguato, l'analista della catena di fornitura dei dati consentirà alle aziende di sfruttare più fonti di dati e migliorare la scoperta dei dati in larga misura. L'analista della catena di fornitura dei dati aiuterà l'organizzazione ad affrontare tre principali limiti. Sono discussi sotto gli argomenti dell'analista della catena di fornitura dei dati:

• Movimento

Per ottenere una conoscenza approfondita dei dati, le aziende devono ricavarli da varie fonti e quindi utilizzare un sistema di elaborazione e archiviazione appropriato. Mentre si spostano i dati non dovrebbe esserci una perdita anche di dati singoli e l'accelerazione aiuta a farlo. Fornisce dati accurati nell'organizzazione e si assicura che possano essere elaborati rapidamente.

• in lavorazione

Il trattamento dei dati dipende principalmente dal volume e dal tipo di dati. Le organizzazioni si aspettano che il sistema esegua calcoli sui dati più rapidamente che mai. La tecnologia dell'analista della catena di fornitura dei dati aiuterà a pre-elaborare i dati che arrivano e ottimizzerà i dati con i dati esistenti dell'organizzazione per aiutare a prendere decisioni più intelligenti. L'accelerazione dei dati aiuta a elaborare rapidamente i dati migliorando i componenti hardware e software e aiuta a migliorare l'efficienza.

• interattività

Interattività significa usabilità dei dati. Esistono molte soluzioni per ottenere i risultati previsti da determinate query. Ora ci sono nuovi linguaggi di programmazione sviluppati per supportare i sistemi. L'accelerazione dei dati aiuta gli utenti a colmare il divario tra l'infrastruttura e le applicazioni. Questo aiuta anche a fornire rapidamente i risultati della query.

5 passaggi per costruire una catena di fornitura di dati

Di seguito sono elencati i 5 passaggi per creare una catena di fornitura di dati

1. Piattaforma di servizi dati

Il primo e principale passo nella creazione di una catena di fornitura di dati è quello di iniziare a selezionare una piattaforma di servizi dati che aiuti l'azienda ad avere un facile accesso ai dati da varie fonti ogni volta che ne hanno bisogno. Attraverso questa piattaforma di dati, gli utenti possono accedere direttamente a un ampio pool di dati. La piattaforma dati può essere acquistata da un fornitore. Può essere una singola piattaforma dati o può essere una combinazione di varie piattaforme fornite da vari fornitori.

Oggi esistono anche piattaforme di dati separate che aiutano a ricavare dati da una determinata fonte. Ma tutte queste piattaforme funzionano attraverso un protocollo di accesso standard comune. Di recente molte organizzazioni hanno iniziato a utilizzare le piattaforme di gestione API.

2. Accelerazione dei dati attraverso la catena di approvvigionamento

Il prossimo passo in questo processo è l'integrazione dei dati provenienti da varie fonti. In passato le aziende distinguevano tra le informazioni utilizzate di frequente e i dati meno rilevanti. Più i dati rilevanti vengono archiviati su sistemi ad alte prestazioni e meno rilevanti vengono archiviati in sistemi ad alte prestazioni. Ma ora le organizzazioni possono aumentare la velocità dei dati. I dati sono accessibili alle persone dell'organizzazione a grande velocità e questo aiuta ad acquisire maggiori conoscenze dai dati.

3. Avanzamento del rilevamento dei dati

I metodi di BI tradizionali richiedono maggiori dettagli dai data scientist o dai professionisti dell'analisi dei dati per ottenere una risposta a una domanda aziendale prescritta. Ma ora a causa degli strumenti di rilevazione dei dati, anche prima che le aziende inizino a interrogarsi, discernono le loro stesse domande che dovrebbero sorgere dalle aziende dopo aver imparato a conoscere i dati in dettaglio.

4. Realizzare il valore dei dati

Nella fase finale della catena di fornitura dei dati che viene trasformata, ora può essere condivisa e accessibile. Le aziende possono comprendere meglio i dati e acquisirne conoscenza. Possono prendere decisioni in base ai dati. Al fine di aumentare il valore dei dati, possono essere condivisi con fornitori, partner e clienti dell'azienda.

5. Informatica cognitiva

Il cognitive computing è un metodo in cui viene insegnato alla macchina come sfruttare i dati, imparare da esso e scoprire cosa si può fare con esso. La catena di fornitura dei dati offre una soluzione a lungo termine. Nel metodo precedente, è possibile trovare una soluzione per un'attività specifica o un singolo caso aziendale. Ma attraverso i sistemi di apprendimento automatico è possibile ottenere maggiori conoscenze dai dati come esperienza, possono essere archiviati e possono utilizzarli in futuro quando esiste la stessa situazione.

Costruire una migliore catena di fornitura dei dati

Un'organizzazione che dispone dell'infrastruttura per acquisire, elaborare, analizzare e distribuire i dati attraverso la catena di approvvigionamento sarà in grado di gestire i propri inventari senza perdere opportunità commerciali. Oggi è difficile prevedere i clienti. Di conseguenza, molte aziende si stanno orientando verso una produzione guidata dalla domanda. Le catene di fornitura di dati in grado di identificare e rispondere alla domanda dell'azienda li aiuteranno a raggiungere i loro programmi di produzione, i modelli di distribuzione, definire le loro strategie di marketing e così via.

La catena di fornitura dei dati deve essere semplice e integrata. Una grande sfida con i dati è l'accesso e l'analisi dei dati in diversi formati e strutture che si trovano nell'applicazione locale o nel cloud. È la più grande sfida affrontata dagli analisti di dati a lungo termine. Lo scienziato di dati o l'analista di dati dovrebbero avere familiarità con SQL per colmare il divario tra queste sfide e risolvere i complessi problemi nei dati.

Anche i decisori della catena di approvvigionamento si affidano maggiormente a dati di qualità. I dati di qualità aiutano a prendere decisioni intelligenti in base alle informazioni accurate disponibili. L'organizzazione dovrebbe assicurarsi che i dati utilizzati nel processo decisionale della catena di approvvigionamento siano puliti e accurati. Per massimizzare il potenziale dei leader della catena di approvvigionamento dei dati, seguire questi semplici passaggi.

• Lavora con dati precisi in tempo reale

Il fattore principale nella rete di fornitura è la coerenza dei dati. La mancanza di coerenza dei dati è un grave problema che la maggior parte delle aziende deve affrontare. Un metodo importante per ottenere dati precisi è analizzare i tempi dei dati MRP che entrano nell'organizzazione. Le aziende possono anche utilizzare i flussi di lavoro di acquisizione e convalida dei dati per trovare record incompleti nel sistema. È inoltre possibile eseguire controlli frequenti per scoprire eventuali errori nei dati.

La tecnologia mobile aiuta a migliorare i dati in tempo reale e integrarli con le reti di approvvigionamento. I dispositivi mobili possono essere utilizzati per inviare e ricevere dati istantaneamente ovunque, in qualsiasi momento.

• Elimina dati e processi non necessari

Dati incompleti e non necessari sono una perdita di tempo nel processo della catena di approvvigionamento. L'azienda dovrebbe disporre di una soluzione di automazione AP indipendente per controllare i dati per la corrispondenza a tre vie. Un modo per scoprire dati non necessari è la valutazione delle aree della rete di approvvigionamento in cui vengono utilizzati più processi per lo streaming dei dati in un sistema integrato. Ciò contribuirà a segmentare i dati non necessari in tutta l'azienda e segmentare i dati preziosi su una frequenza regolare. Di conseguenza, i dati saranno più coerenti e affidabili per prendere decisioni migliori.

• Soluzione di dati centralizzata

La principale sfida della rete della catena di fornitura dei dati è la crescente quantità di informazioni ogni giorno. La verità è che più dati non significano sempre dati migliori. A causa delle fusioni e acquisizioni, le reti della catena di fornitura dei dati crescono frequentemente. Quindi le organizzazioni devono trovare il modo di combinare i dati provenienti da varie fonti e da una grande quantità di fornitori.

La soluzione migliore è implementare un sistema di collaborazione nella catena di approvvigionamento che ti aiuterà a visualizzare strategicamente i tuoi dati. Questa vista può aiutare a ordinare i dati in parti necessarie e generare report di informazioni in tempo reale.

Conclusione

La catena di fornitura dei dati sarà al centro di molte imprese nei prossimi anni. La selezione degli elementi chiave e dei servizi corretti della catena di fornitura dei dati contribuirà ad aumentare la produttività e ottimizzare il business per eventuali cambiamenti nel mercato.

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