Andmete tarneahel
Andmetest on saanud ettevõtte suurim vara. Mida suuremad andmed, seda keerukamaks on sellega tegelemine. Andmete haldamine ja analüüsimine ning nendest soovitava äritegevuse mõistmine muutub keerukamaks. Peamine eesmärk on võimaldada ärimeestel tohutute andmekogumite analüüsi põhjal paremaid otsuseid teha.
Kui andmevoog pole õige, ei suuda ettevõte oma andmetest maksimaalset kasu saada. Andmed peaksid liikuma hõlpsalt läbi organisatsiooni ja selle ökosüsteemide.
Sel põhjusel on oluline luua andmete tarneahel, mis paneb andmed töötama ärieesmärkide poole ja looma keskkonna, mis aitaks neid eesmärke saavutada.
Mis on andmete tarneahel?
Enne andmete tarneahelasse sisenemist. kõigepealt vaatame, mis on tarneahel?
Suur andmete tarneahel on protsess, mille kaudu midagi siseneb organisatsiooni, läbib ümberkujundamise ja on väärtusväärtus, mida inimesed saavad kasutada.
Andmete tarneahel on samasugune nagu mis tahes teises tarneahelas, kus andmed sisestatakse süsteemi ühest otsast ja järgmisel sammul muudetakse need analüütiliste andmete abil. Lõpuks antakse see kasulike teadmiste kogumina organisatsiooni kohta, mida saab kasutada äri edasiseks täiustamiseks. Andmete tarneahela analüütik siseneb organisatsiooni on saadud erinevatest allikatest, nagu veebisaidid, sotsiaalsed võrgustikud, mobiilirakendused, ajaveebid, CRM ja teised. Andmete tarneahel on rohkem seotud andmete standardiseerimisega.
Andmete tarneahela eelised
Allpool on loetletud peamised andmeedastuse tarneahela kasutamise eelised
- Optimeerib töö efektiivsust
- Parandab ettevõtte paindlikkust
- Vähendab andmete latentsust
- Lihtne majutada uusi andmeallikaid
- Reguleeritav tulevikus suurte andmete töötlemiseks
- Parandab andmete kvaliteeti ja vastab samal ajal klientide nõudmistele
- Aitab välja selgitada uusi monetiseerimismudeleid, kus andmed on vara
- Töötleb andmeid kiiresti
- Suurendab ettevõtte tulusid, aidates neil paremaid otsuseid vastu võtta.
- Parandada kliendisuhet
Miks on suure andmeedastusketi loomine olulisem?
-
Andmete kvaliteet on olulisem kui kvantiteet
Suur andmete tarneahel on lihtsaim viis mis tahes organisatsiooni tõhususe suurendamiseks. Nii et ettevõtted peaksid alati keskenduma andmete kvaliteedile ja leidma rohkem allikaid, millest kvaliteetseid andmeid saab tuletada.
-
Rohkem andmeid on oluline
Lisateavet otsivad paljud ettevõtted. Lisaks sellele peaksid ettevõtted proovima luua ka oma andmeid. Uute andmeallikate loomine võib olla ettevõtte jaoks suur eelis.
-
Keskendumine oma ärieesmärkidele
Kõige tähtsam on, et kõik ettevõtte inimesed, alates personalist kuni CIO-ni, teaksid ärieesmärke. Andmed peaksid olema suunatud ärieesmärkide saavutamisele. Suur andmeedastuskett aitab seda teha.
-
Andmete laialdane kasutamine
Erinevatest allikatest hangitud suurt andmeedastusketti tuleks organisatsioonis korralikult kasutada. Sel põhjusel peab ettevõte kasutama erinevaid strateegiaid ja tehnoloogiaid.
Andmete tarneahela komponendid
Allpool on toodud andmete esitamise ahela olulised komponendid
- Andmete allhange ja kogumine - see hõlmab äriprotsesse teenusena, äriprotsesside sisseostmist ja rahvahulga allhanget. Crowdsourcingut peetakse traditsioonilise allhankeviisi asendajaks. Siin tähendab rahvahulk ühise huviga inimesi. Nad jagavad lahendusi selle organisatsiooni kasuks, keda nimetatakse rahvamassiks
- Andmete kvaliteet ja puhastamine - kvaliteetsed andmed on väga väärtuslik vara, mis suurendab kasutajakogemust. Sellise kogemuse parandamiseks peaksid ettevõtted parimate tulemuste saavutamiseks kasutama eritellimusel ehitatud lahendusi ja müüjaid. Andmete kvaliteet teenusena (DQaaS) peab moodustama suurema osa andmete kvaliteedist, kuna see järgib tsentraliseeritud lähenemisviisi. Räpakate andmekogumitega töötamiseks on kõige parem kasutada avatud lähtekoodiga tööriistu.
- Andmete rikastamine - selliste suurte andmetööriistade abil nagu Hadoop, saavad andmete rikastamise komponendid andmeid kiiremini töödelda ning kiiremaid ja paremaid tulemusi saada.
- Andmehaldus - täiustatud andmelao funktsioonid ületavad tavapärase andmelao ja pakuvad edukat äriteavet. Need on lihtsad ja taskukohased. Avatud lähtekoodiga rühmitatud failisüsteemid, näiteks HDFS ja teised, saavad lahendada andmeedastuse ahela mõned suurimad väljakutsed.
- Andmete edastamine - andmete edastamine hõlmab andmete visualiseerimist, andmebaaside klassifitseerimist, sotsiaalse meedia integreerimist, sõbraliku andmeedastuse kasutamist ja teenuse Data DaaS (DaaS) kasutamist
Andmete tarneahela analüütik
Andmete tarneahela analüütik on kaasaegse andmete tarneahela protsessi arhitektuur. Kui see on õigesti tehtud, laseb andmete tarneahela analüütik ettevõtetel kasutada rohkem andmeallikaid ja täiustada andmete avastamist suures osas. Andmete tarneahela analüütik aitab organisatsioonil silmitsi seista kolme peamise piiranguga. Neid arutatakse andmete tarneahela analüütiku teemadel:
-
Liikumine
Põhjalike teadmiste saamiseks andmete kohta peavad ettevõtted tuletama need erinevatest allikatest ja kasutama seejärel sobivat töötlemis- ja salvestussüsteemi. Andmete teisaldamisel ei tohiks kaotsi minna isegi üksikuid andmeid ja kiirendus aitab seda teha. See toob organisatsiooni täpseid andmeid ja tagab, et neid saab kiiresti töödelda.
-
Töötlemine
Andmete töötlemine sõltub peamiselt andmete mahust ja tüübist. Organisatsioonid eeldavad, et süsteem arvutab andmeid kiiremini kui kunagi varem. Andmete tarneahela analüütikutehnoloogia aitab saabuvaid andmeid eeltöödelda ja ühtlustab andmeid organisatsiooni olemasolevate andmetega, et aidata arukamaid otsuseid vastu võtta. Andmete kiirendamine aitab andmete kiiret töötlemist riist- ja tarkvara komponentide parendamise kaudu ning tõhususe parandamisel.
-
Interaktiivsus
Interaktiivsus tähendab andmete kasutatavust. Antud päringutest oodatavate tulemuste saamiseks on palju lahendusi. Nüüd on süsteemide toetamiseks välja töötatud uued programmeerimiskeeled. Andmete kiirendus aitab kasutajatel ületada lõhet infrastruktuuri ja rakenduste vahel. See aitab ka päringu tulemusi kiiresti edastada.
5 sammu andmete tarneahela loomiseks
Siin on loetletud 5 etappi andmete tarneahela loomiseks
-
Andmeteenuse platvorm
Esimene ja peamine samm andmete tarneahela loomisel on alustada andmete teenindusplatvormi valimisega, mis aitab ettevõttel hõlpsasti juurde pääseda erinevatest allikatest pärinevatele andmetele, kui nad seda vajavad. Selle andmeplatvormi kaudu saavad kasutajad otse juurdepääsu suurele andmekogule. Andmeplatvormi saab osta müüjalt. See võib olla üks andmeplatvorm või see võib olla erinevate pakkujate pakutavate platvormide kombinatsioon.
Tänapäeval on olemas ka eraldi andmeplatvormid, mis aitavad andmeid saada ühest konkreetsest allikast. Kuid kõik need platvormid töötavad ühise standardse pääsuprotokolli kaudu. Viimasel ajal on paljud organisatsioonid hakanud kasutama API haldusplatvorme.
-
Andmete kiirendamine läbi tarneahela
Selle protsessi järgmine samm on erinevatest allikatest pärinevate andmete integreerimine. Varem eristasid ettevõtted sageli kasutatavat teavet vähem olulistest andmetest. Asjakohasemad andmed salvestatakse suure jõudlusega süsteemides ja vähem asjakohased säilitatakse aeglaselt töötavates süsteemides. Kuid nüüd saavad organisatsioonid andmete kiirust suurendada. Andmed on organisatsiooni inimestele kättesaadavad suure kiirusega ja see aitab saada andmetest rohkem teadmisi.
-
Andmete avastamise edendamine
Traditsioonilised BI-meetodid nõuavad andmeteadlastelt või andmeanalüütika spetsialistidelt lisateavet, et saada vastus ettenähtud äriküsimusele. Kuid nüüd, andmete avastustööriistade tõttu, saavad nad juba enne küsitlemise alustamist teada omaenda küsimusi, mis eeldatavasti tekivad ettevõtetel pärast andmete üksikasjalikku tundmaõppimist.
-
Andmete väärtuse mõistmine
Muudetud andmete tarneahela viimases etapis saab nüüd jagada ja neile pääseb juurde. Ettevõtted saavad andmeid paremini mõista ja neist teadmisi saada. Nad saavad andmete põhjal otsuseid langetada. Andmete väärtuse suurendamiseks saab seda jagada ettevõtte tarnijate, partnerite ja klientidega.
-
Kognitiivne andmetöötlus
Kognitiivne andmetöötlus on meetod, kus masinat õpetatakse andmeid kasutama, sellest õppima ja teada saama, mida sellega teha saab. Andmete tarneahel pakub pikaajalist lahendust. Vanema meetodi korral saab konkreetse lahenduse või konkreetse ettevõtte jaoks lahenduse leida. Kuid masinõppe kaudu saavad süsteemid saada rohkem andmeid andmetest kui kogemusest, neid saab salvestada ja nad saavad seda kasutada ka tulevikus, kui on olemas sama olukord.
Parema andmeedastusketi loomine
Organisatsioon, millel on andmete kogumiseks, töötlemiseks, analüüsimiseks ja levitamiseks tarneahelas infrastruktuur, saab oma varusid hallata, kaotamata ärivõimalusi. Kliente on tänapäeval raske ennustada. Selle tulemusel pöörduvad paljud ettevõtted nõudluspõhise tootmise poole. Andmete tarneahelad, mis suudavad ettevõtte nõudmisi tuvastada ja neile reageerida, aitavad neil saavutada oma tootmisgraafikuid, turustusmudeleid, määratleda turundusstrateegiaid ja nii edasi.
Andmete tarneahel peab olema lihtne ja integreeritud. Suureks väljakutseks andmetega on juurdepääsu saamine andmetele erinevates vormingutes ja struktuurides ning nende analüüsimine, mis asub eelrakenduses või pilves. See on andmeanalüütikute pikas perspektiivis suurim väljakutse. Andmeteadlane või andmeanalüütik peaks SQL-i tundma, et ületada nende väljakutsete vahe ja lahendada andmetes keerukad probleemid.
Tarneahela otsustajad loodavad ka rohkem kvaliteetsetele andmetele. Kvaliteetsed andmed aitavad saadaoleva täpse teabe põhjal teha arukaid otsuseid. Organisatsioon peaks veenduma, et tarneahela otsustusprotsessis kasutatud andmed on puhtad ja täpsed. Andmete tarneahela potentsiaali maksimeerimiseks peaksid juhid järgima neid lihtsaid samme.
-
Töötage täpsete reaalajas andmetega
Tarnevõrgu peamine tegur on andmete järjepidevus. Andmete järjepidevuse puudumine on suur probleem, millega enamus ettevõtteid silmitsi seisab. Üks oluline meetod täpsete andmete saamiseks on organisatsiooni sisenevate MRP andmete ajastuse analüüs. Ettevõtted saavad teie süsteemis mittetäielike kirjete leidmiseks kasutada ka andmete kogumise ja valideerimise töövooge. Andmetes esinevate vigade väljaselgitamiseks võib teha ka sagedast auditeerimist.
Mobiiltehnoloogia aitab täiustada reaalajas olevaid andmeid ja integreerida need tarnevõrkudega. Mobiilseadmeid saab kasutada andmete koheseks saatmiseks ja vastuvõtmiseks ükskõik kus ja igal ajal.
-
Kõrvaldage mittevajalikud andmed ja protsessid
Mittetäielikud ja mittevajalikud andmed on tarneahela protsessis ajaraiskamine. Ettevõttel peaks olema sõltumatu AP-automaatikalahendus, et kontrollida andmeid kolmesuunalise sobitamise osas. Üks viis mittevajalike andmete väljaselgitamiseks on varustusvõrgu piirkondade hindamine, kus andmete integreeritud süsteemi voogesitamiseks kasutatakse mitut protsessi. See aitab kogu ettevõttes mittevajalikke andmeid segmenteerida ja väärtuslikke andmeid regulaarsel sagedusel segmenteerida. Seetõttu on andmed paremate otsuste tegemiseks järjepidevamad ja usaldusväärsemad.
-
Tsentraliseeritud andmelahendus
Andmete tarneahela võrgustiku suurimaks väljakutseks on selle iga päev suurenev teabe hulk. Tõde on see, et rohkem andmeid ei tähenda alati paremaid andmeid. Seoses ühinemiste ja ülevõtmistega kasvab andmeside tarneahela võrgustik sageli. Seega peavad organisatsioonid leidma viise, kuidas ühendada andmeid erinevatest allikatest ja suurelt hulgalt tarnijatelt.
Parim lahendus on tarneahela koostöö süsteemi juurutamine, mis aitab teil oma andmeid strateegiliselt vaadata. See vaade aitab andmeid sorteerida vajalikesse osadesse ja genereerida reaalajas teabe aruandeid.
Järeldus
Andmete tarneahel on lähiaastatel paljude ettevõtete põhirõhk. Andmete tarneahela õigete põhielementide ja teenuste valimine aitab suurendada tootlikkust ja optimeerida äritegevust kõigi turumuudatuste jaoks.
seotud artiklid
See on olnud juhis, mis on andmete tarneahel? Siin arutleme ka andmete tarneahela koos eeliste ja selle komponentide ülesehitamise 5 sammu üle. Võite lugeda ka suurt andmete tarneahelat -
- 9 olulist viisi tarneahela juhtimise parandamiseks
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmastavat võrdlust
- Andmeteadlane vs ärianalüütik - saate teada 5 ägedat erinevust
- Teage parimat 7 erinevust andmete kaevandamise ja andmete analüüsi vahel