Верига за доставка на данни
Данните се превърнаха в най-голямото предимство на бизнеса. Колкото по-големи са данните, толкова по-сложно е да се справят с тях. Става по-предизвикателно да управлявате и анализирате данните и да получавате желано бизнес разбиране от тях. Основната цел е да се даде възможност на бизнесмените да вземат по-добри решения въз основа на анализа на огромни набори от данни.
Ако потокът от данни не е подходящ, тогава бизнесът няма да може да извлече максимални ползи от своите данни. Данните трябва да преминават лесно през организация и нейните екосистеми.
Поради тази причина е важно да се създаде верига за предоставяне на данни, която да кара данните да работят към бизнес целите и да се създаде среда, която да помогне за постигането на тези цели.
Какво представлява веригата за предоставяне на данни?
Преди да влезете във веригата за предоставяне на данни. първо, нека да видим какво е верига за доставки?
Голямата верига за предоставяне на данни е процес, чрез който нещо влиза в организация, претърпява трансформация и идва като нещо ценно, което може да бъде използвано от хората.
Веригата за предоставяне на данни също е същата като всяка друга верига за доставки, където данните се въвеждат от единия край на системата, а в следващата стъпка се трансформират с помощта на анализи. И накрая, той се предоставя като набор от полезни сведения за организацията, които могат да бъдат използвани за всякакви допълнителни подобрения в бизнеса. Анализаторът на веригата за доставки на данни ще влезе в организацията се извлича от различни източници като уебсайтове, социални мрежи, мобилни приложения, блогове, CRM и други. Веригата за предоставяне на данни е по-свързана със стандартизацията на данните.
Предимства на веригата за предоставяне на данни
Основните предимства на използването на верига за предоставяне на данни са изброени по-долу
- Оптимизира оперативната ефективност
- Подобрява ловкостта на бизнеса
- Намалява латентността на данните
- Лесно за настаняване на нови източници на данни
- Регулируем за обработка на големи данни в бъдеще
- Подобрява качеството на данните и в същото време отговаря на изискванията на клиентите
- Помага за намиране на нови модели за осигуряване на приходи, при които данните служат като актив
- Бързо обработва данните
- Увеличава приходите на компанията, като им помага да вземат по-добри решения.
- Засилване на отношенията с клиентите
Защо изграждането на голяма верига за предоставяне на данни е по-важно?
-
Качеството на данните е по-важно от количеството
Голямата верига за предоставяне на данни е най-лесният начин да се подобри ефективността на всяка организация. Така че компаниите винаги трябва да се съсредоточават върху качеството на данните и да откриват повече източници, от които могат да бъдат извлечени качествени данни.
-
Повече данни имат значение много
Търсенето на повече данни е в процес на много компании. В допълнение към това компаниите също трябва да се опитват да създават свои собствени данни. Създаването на нови източници на данни може да бъде голямо предимство за компанията.
-
Фокусиране върху вашите бизнес цели
Най-важното е, че всички хора в компанията, от персонала до CIO, трябва да знаят бизнес целите. Данните трябва да бъдат насочени към бизнес целите. Голямата верига за предоставяне на данни ще помогне за това.
-
Широко използване на данни
Голямата верига за предоставяне на данни, която се придобива от различни източници, трябва да се използва правилно в рамките на организацията. Поради тази причина компанията трябва да използва различни стратегии и технологии.
Компоненти на веригата за предоставяне на данни
По-долу са дадени важните компоненти на веригата за предоставяне на данни
- Избор на данни и събиране - Това включва бизнес процес като услуга, аутсорсинг на бизнес процеси и краудсорсинг. Краудсорсингът се счита за заместител на традиционния метод на аутсорсинг. Тук тълпата означава хора с общ интерес. Те споделят решения в полза на организацията, която се нарича краудсорсер
- Качество на данните и почистване - Висококачествените данни са много ценен актив, който увеличава потребителското изживяване. За да подобрят подобен опит, компаниите трябва да използват индивидуално създадени решения и доставчици, за да дадат най-добри резултати. Качество на данните Като услуга (DQaaS) трябва да представлява основна част от качеството на данните, тъй като следва централизиран подход. Инструментите с отворен код са най-добрите за работа с разхвърляни набори от данни.
- Обогатяване на данни - Използването на големи данни като Hadoop компонентите за обогатяване на данни могат да обработват данните по-бързо и да предоставят по-бързи и по-добри резултати.
- Управление на данни - Разширените характеристики на хранилището на данни надхвърлят традиционния склад за данни и предлагат успешна бизнес информация. Те са лесни и достъпни. Файловите системи с отворен код като HDFS и други могат да решат някои от най-големите предизвикателства на веригата за предоставяне на данни.
- Предаване на данни - Предоставянето на данни включва визуализация на данни, класифициране на бази данни, интеграция на социални медии, използване на приятелска доставка и данни като услуга (DaaS)
Анализ на веригата за доставка на данни
Анализаторът на веригата за доставки на данни е архитектурата на съвременния процес на верига за доставка на данни. Ако е направено по подходящ начин, анализаторът на веригата за предоставяне на данни ще позволи на компаниите да използват повече източници на данни и да подобрят откриването на данни до голяма степен. Анализаторът на веригата за доставки на данни ще помогне на организацията да се изправи пред три основни ограничения. Те се обсъждат по темите на анализатора на веригата за доставки на данни:
-
движение
За да получат задълбочени познания за данните, бизнесът трябва да ги извлече от различни източници и след това да използва подходяща система за обработка и съхранение. Докато премествате данни, не трябва да има загуба дори на единични данни и ускорението помага за това. Той носи точни данни в организацията и гарантира, че те могат да бъдат обработени бързо.
-
обработване
Обработката на данни зависи главно от обема и вида на данните. Организациите ще очакват системата да прави изчисления на данните по-бързо от всякога. Технологията за анализатор на веригата за доставки на данни ще помогне за предварителната обработка на постъпващите данни и опростява данните със съществуващите данни на организацията, за да помогне за вземането на по-интелигентни решения. Ускорението на данните помага за бързата обработка на данни чрез подобряване на хардуерните и софтуерните компоненти и помага за подобряване на ефективността.
-
Интерактивност
Интерактивността означава използваемостта на данните. Има много решения, които да ви помогнат да получите очаквани резултати от зададени заявки. Сега има нови езици за програмиране, разработени за поддръжка на системите. Ускорението на данните помага на потребителите да преодолеят разликата между инфраструктурата и приложенията. Това също помага бързо да се доставят резултатите от заявката.
5 стъпки за изграждане на верига за предоставяне на данни
Тук са изброени 5-те стъпки за изграждане на верига за предоставяне на данни
-
Платформа за обслужване на данни
Първата и най-важна стъпка в създаването на верига за предоставяне на данни е да започнете с избора на платформа за обслужване на данни, която помага на компанията да има лесен достъп до данните от различни източници, когато имат нужда от тях. Чрез тази платформа за данни потребителите могат да имат директен достъп до голям пул от данни. Платформата за данни може да бъде закупена от доставчик. Тя може да бъде единична платформа за данни или може да бъде комбинация от различни платформи, предоставени от различни доставчици.
Днес има и отделни платформи за данни, които помагат за извличане на данни от един конкретен източник. Но всички тези платформи работят чрез общ стандартен протокол за достъп. Напоследък много организации започнаха да използват платформи за управление на API.
-
Ускоряване на данни чрез веригата на доставки
Следващата стъпка в този процес е интегрирането на данните от различни източници. В миналото компаниите разграничават често използваната информация и по-малко релевантните данни. По-подходящите данни се съхраняват във високоефективни системи и по-малко уместните се съхраняват в бавно работещите системи. Но сега организациите могат да увеличат скоростта на данните. Данните са достъпни за хората в организацията с голяма скорост и това помага за получаване на повече знания от данните.
-
Подобряване на откриването на данни
Традиционните BI методи изискват повече подробности от специалистите по данни или специалист по анализи на данни, за да получат отговор на предписан бизнес въпрос. Но сега поради инструментите за откриване на данни, още преди компаниите да започнат да разпитват, те различават собствените си въпроси, които се очаква да възникнат от компаниите, след като се запознаят подробно с данните.
-
Осъзнаване на стойността на данните
В последния етап на веригата за предоставяне на данни, която се трансформира, вече може да бъде споделена и достъпна. Компаниите могат да разберат по-добре данните и да получат знания от тях. Те могат да вземат решения въз основа на данните. За да се увеличи стойността на данните, те могат да бъдат споделени с доставчиците, партньорите и клиентите на компанията.
-
Когнитивно изчисление
Когнитивните изчисления са метод, при който машината се учи да използва данните, да се учи от нея и да открие какво може да се направи с нея. Веригата за предоставяне на данни осигурява дългосрочно решение. При по-стария метод може да се намери решение за конкретна задача или единичен бизнес случай. Но чрез системите за машинно обучение могат да получат повече знания от данни като опит, те могат да се съхраняват и те могат да го използват в бъдеще, когато съществува същата ситуация.
Изграждане на по-добра верига за предоставяне на данни
Организация, която разполага с инфраструктура за улавяне, обработка, анализ и разпространение на данни по веригата на доставки, ще може да управлява своите запаси, без да губи бизнес възможности. Клиентите трудно могат да се предвидят в наши дни. В резултат на това много предприятия се насочват към производство, ориентирано към търсенето. Веригите за предоставяне на данни, които могат да идентифицират и да отговорят на търсенето на бизнеса, ще им помогнат да постигнат своите производствени схеми, модели на дистрибуция, да определят своите маркетингови стратегии и т.н.
Веригата за предоставяне на данни трябва да се поддържа проста и интегрирана. Голямо предизвикателство с данните е достъпът и анализирането на данните в различни формати и структури, което е в локалното приложение или в облака. Това е най-голямото предизвикателство пред анализаторите на данни в дългосрочен план. Ученият данни или анализаторът на данни трябва да е запознат със SQL, за да преодолее разликата между тези предизвикателства и да реши сложните проблеми в данните.
Вземащите решения по веригата за доставки също разчитат повече на качествени данни. Качествените данни помагат да се вземат интелигентни решения въз основа на точната налична информация. Организацията трябва да се увери, че данните, използвани в процеса на вземане на решения по веригата на доставки, са чисти и точни. За да увеличите максимално потенциала на лидерите на веригата за доставка на данни, следвайте тези прости стъпки.
-
Работете с точни данни в реално време
Основният фактор в мрежата за доставка е да има последователност на данните. Липсата на съгласуваност на данните е основен проблем, пред който са изправени повечето компании. Един важен метод за получаване на точни данни е да се анализира времето на MRP данни, които влизат в организацията. Компаниите също могат да използват работни процеси за улавяне на данни и валидиране, за да намерят непълни записи във вашата система. Често може да се направи одит, за да се открият грешки в данните.
Мобилната технология помага за подобряване на данните в реално време и интегрирането им с мрежите за доставка. Мобилните устройства могат да се използват за незабавно изпращане и получаване на данни навсякъде и по всяко време.
-
Елиминирайте ненужните данни и процеси
Непълните и ненужни данни са загуба на време в процеса на веригата на доставки. Компанията трябва да има независимо решение за автоматизация на AP, за да провери данните за трипосочно съвпадение. Един от начините да разберете ненужните данни е да оцените областите на захранващата мрежа, където се използват множество процеси за поточно предаване на данни в интегрирана система. Това ще помогне да се сегментират ненужните данни в предприятието и да се сегментират ценните данни редовно. В резултат на това данните ще бъдат по-последователни и надеждни за вземане на по-добри решения.
-
Централизирано решение за данни
Основното предизвикателство на мрежата за доставки на данни е увеличаващият се обем информация всеки ден. Истината е, че колкото повече данни винаги не означават по-добри данни. Поради сливанията и придобиванията мрежите на веригата за предоставяне на данни нарастват често. Така че организациите трябва да намерят начини да комбинират данни от различни източници и от голямо количество доставчици.
Най-доброто решение е да внедрите система за сътрудничество по веригата на доставки, която ще ви помогне да преглеждате стратегически данните си. Този изглед може да ви помогне да сортирате данните в необходимите части и да генерирате отчети с информация в реално време.
заключение
Веригата за предоставяне на данни ще бъде основен фокус на много предприятия през следващите години. Изборът на правилните ключови елементи и услуги на веригата за доставка на данни ще помогне за повишаване на производителността и оптимизиране на бизнеса за всякакви промени на пазара.
Свързани статии
Това е ръководство за това какво е верига за предоставяне на данни? Тук също обсъждаме 5-те стъпки за изграждане на верига за предоставяне на данни, заедно с Ползите и нейните компоненти. Можете също да прочетете голямата верига за предоставяне на данни-
- 9 важни начина за подобряване на управлението на веригата за доставки
- Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения
- Data Scientist vs Business Analyst - Разберете 5-те страхотни разлики
- Знайте най-добрите 7 разлика между Data Mining VS анализ на данни