5 Schritte zum Aufbau einer Datenlieferkette - Vorteile - Komponenten

Datenlieferkette

Daten sind das größte Kapital eines Unternehmens geworden. Je größer die Daten sind, desto komplexer wird der Umgang damit. Es wird schwieriger, die Daten zu verwalten und zu analysieren und aus den Daten das gewünschte Geschäftsverständnis zu gewinnen. Das Hauptziel besteht darin, den Geschäftsleuten zu ermöglichen, auf der Grundlage der Analyse großer Datenmengen bessere Entscheidungen zu treffen.

Wenn der Datenfluss nicht ordnungsgemäß ist, kann das Unternehmen aus seinen Daten nicht den maximalen Nutzen ziehen. Die Daten sollten problemlos durch eine Organisation und ihre Ökosysteme fließen.

Aus diesem Grund ist es wichtig, eine Datenlieferkette zu erstellen, mit der die Daten auf die Geschäftsziele ausgerichtet werden, und eine Umgebung zu schaffen, die zur Erreichung dieser Ziele beiträgt.

Was ist eine Datenlieferkette?

Vor dem Einstieg in die Data Supply Chain. Lassen Sie uns zunächst sehen, was eine Lieferkette ist.

Eine Big-Data-Lieferkette ist ein Prozess, durch den etwas in eine Organisation eintritt, eine Transformation durchläuft und als etwas von Wert entsteht, das von den Menschen genutzt werden kann.

Eine Datenlieferkette ist auch mit jeder anderen Lieferkette identisch, in der Daten an einem Ende des Systems eingegeben und im nächsten Schritt mithilfe von Analysen transformiert werden. Schließlich wird eine Reihe nützlicher Erkenntnisse über die Organisation geliefert, die für weitere Verbesserungen im Geschäft verwendet werden können. Der Datenlieferkettenanalyst, der in die Organisation eintritt, wird aus verschiedenen Quellen wie Websites, sozialen Netzwerken, mobilen Apps, Blogs, CRM und anderen abgeleitet. Die Datenlieferkette ist eher mit der Standardisierung von Daten verbunden.

Vorteile der Datenlieferkette

Die wichtigsten Vorteile einer Datenlieferkette sind nachfolgend aufgeführt

• Optimiert die betriebliche Effizienz
• Verbessert die geschäftliche Beweglichkeit
• Reduziert die Datenlatenz
• Einfache Aufnahme neuer Datenquellen
• Anpassbar für zukünftige große Datenmengen
• Verbessert die Datenqualität und erfüllt gleichzeitig die Kundenanforderungen
• Hilft bei der Suche nach neuen Monetarisierungsmodellen, bei denen Daten als Aktivposten dienen
• Verarbeitet die Daten schnell
• Steigert den Umsatz des Unternehmens, indem es ihnen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
• Kundenbeziehung verbessern

Warum ist der Aufbau einer Big Data-Lieferkette wichtiger?

• Datenqualität ist wichtiger als Quantität

Die Big-Data-Lieferkette ist der einfachste Weg, um die Effektivität eines Unternehmens zu verbessern. Unternehmen sollten sich daher immer auf die Qualität der Daten konzentrieren und mehr Quellen herausfinden, aus denen sich Qualitätsdaten ableiten lassen.

• Mehr Daten sind sehr wichtig

Die Suche nach weiteren Daten wird von vielen Unternehmen durchgeführt. Darüber hinaus sollten Unternehmen auch versuchen, eigene Daten zu erstellen. Das Erstellen neuer Datenquellen kann für das Unternehmen von großem Vorteil sein.

• Konzentration auf Ihre Geschäftsziele

Das Wichtigste ist, dass alle Mitarbeiter im Unternehmen, vom Mitarbeiter bis zum CIO, die Geschäftsziele kennen. Die Daten sollten auf die Geschäftsziele ausgerichtet sein. Die Big-Data-Lieferkette wird dabei helfen.

• Weit verbreitete Verwendung von Daten

Die Big-Data-Lieferkette, die aus verschiedenen Quellen bezogen wird, sollte innerhalb der Organisation ordnungsgemäß genutzt werden. Aus diesem Grund muss das Unternehmen verschiedene Strategien und Technologien anwenden.

Komponenten der Datenlieferkette

Die wichtigen Komponenten einer Datenlieferkette sind nachfolgend aufgeführt

• Datenbeschaffung und -erfassung - Dies umfasst Business Process as a Service, Geschäftsprozess-Outsourcing und Crowdsourcing. Crowdsourcing wird als Ersatz für traditionelle Outsourcing-Methoden angesehen. Menschenmenge bedeutet hier Menschen mit gemeinsamem Interesse. Sie teilen Lösungen zum Wohle der Organisation, die als Crowdsourcer bezeichnet wird
• Datenqualität und Datenbereinigung - Hochwertige Daten sind ein sehr wertvolles Gut, das die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Um diese Erfahrung zu verbessern, sollten Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen und Anbieter verwenden, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Datenqualität als Service (DQaaS) muss einen wesentlichen Teil der Datenqualität ausmachen, da es sich um einen zentralisierten Ansatz handelt. Open-Source-Tools eignen sich am besten für die Arbeit mit chaotischen Datensätzen.
• Datenanreicherung - Mit Big-Data-Tools wie Hadoop können die Datenanreicherungskomponenten die Daten schneller verarbeiten und schnellere und bessere Ergebnisse liefern.
• Data Management - Erweiterte Data Warehouse-Funktionen gehen über das herkömmliche Data Warehouse hinaus und bieten erfolgreiche Business Intelligence. Sie sind einfach und erschwinglich. Open-Source-Cluster-Dateisysteme wie HDFS und andere können einige der größten Herausforderungen der Datenlieferkette lösen.
• Datenlieferung - Datenlieferung umfasst Datenvisualisierung, Klassifizierung von Datenbanken, Integration in soziale Medien, benutzerfreundliche Datenlieferung und Data As A Service (DaaS).

Data Supply Chain Analyst

Data Supply Chain Analyst ist die Architektur für den modernen Prozess der Datenversorgungskette. Wenn die Datenlieferkettenanalyse ordnungsgemäß durchgeführt wird, können die Unternehmen mehr Datenquellen nutzen und die Datenerfassung in hohem Maße verbessern. Data Supply Chain Analyst wird dem Unternehmen dabei helfen, drei Hauptbeschränkungen zu überwinden. Sie werden unter den Themen des Data Supply Chain Analyst diskutiert:

• Bewegung

Um ein detailliertes Wissen über die Daten zu erhalten, müssen Unternehmen diese aus verschiedenen Quellen ableiten und dann ein geeignetes Verarbeitungs- und Speichersystem verwenden. Beim Verschieben von Daten sollten nicht einmal einzelne Daten verloren gehen, und die Beschleunigung hilft dabei. Es bringt genaue Daten in die Organisation und stellt sicher, dass diese schnell verarbeitet werden können.

• wird bearbeitet

Die Verarbeitung von Daten hängt hauptsächlich von der Menge und Art der Daten ab. Unternehmen erwarten, dass das System die Daten schneller als je zuvor berechnet. Die Data Supply Chain Analyst-Technologie hilft dabei, die eingehenden Daten vorzuverarbeiten und die Daten mit den vorhandenen Daten des Unternehmens zu rationalisieren, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. Datenbeschleunigung hilft bei der schnellen Verarbeitung von Daten durch Verbesserung der Hardware- und Softwarekomponenten und hilft bei der Verbesserung der Effizienz.

• Interaktivität

Interaktivität bedeutet die Nutzbarkeit der Daten. Es gibt viele Lösungen, mit denen Sie die erwarteten Ergebnisse bestimmter Abfragen erzielen können. Jetzt gibt es neue Programmiersprachen, die entwickelt wurden, um die Systeme zu unterstützen. Die Datenbeschleunigung hilft den Benutzern, die Lücke zwischen Infrastruktur und Anwendungen zu schließen. Dies hilft auch dabei, die Abfrageergebnisse schnell zu liefern.

5 Schritte zum Aufbau einer Datenlieferkette

Hier sind die 5 Schritte zum Aufbau einer Datenlieferkette aufgeführt

1. Datendienstplattform

Der erste und wichtigste Schritt bei der Erstellung einer Datenlieferkette besteht in der Auswahl einer Datenserviceplattform, mit deren Hilfe das Unternehmen bei Bedarf jederzeit auf die Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen kann. Über diese Datenplattform können die Benutzer direkt auf einen großen Datenpool zugreifen. Die Datenplattform kann von einem Anbieter erworben werden. Es kann sich um eine einzelne Datenplattform handeln oder um eine Kombination verschiedener Plattformen, die von verschiedenen Anbietern bereitgestellt werden.

Heutzutage gibt es auch separate Datenplattformen, mit deren Hilfe Daten aus einer bestimmten Quelle abgeleitet werden können. Alle diese Plattformen arbeiten jedoch mit einem gemeinsamen Standardzugriffsprotokoll. In letzter Zeit haben viele Organisationen begonnen, API-Verwaltungsplattformen zu verwenden.

2. Datenbeschleunigung durch Lieferkette

Der nächste Schritt in diesem Prozess ist die Integration der Daten aus verschiedenen Quellen. In der Vergangenheit haben Unternehmen zwischen häufig verwendeten Informationen und weniger relevanten Daten unterschieden. Je mehr relevante Daten auf leistungsfähigen Systemen gespeichert sind, desto weniger relevante Daten werden in leistungsschwachen Systemen gespeichert. Jetzt können Unternehmen die Geschwindigkeit der Daten erhöhen. Die Daten sind für die Mitarbeiter in der Organisation mit großer Geschwindigkeit zugänglich, und dies trägt dazu bei, mehr Wissen aus den Daten zu gewinnen.

3. Datenerfassung vorantreiben

Herkömmliche BI-Methoden erfordern mehr Details von den Data Scientists oder Data Analytics-Experten, um eine Antwort auf eine vorgeschriebene Geschäftsfrage zu erhalten. Doch schon bevor die Unternehmen Fragen stellen, erkennen sie aufgrund der Datenerfassungstools ihre eigenen Fragen, die von den Unternehmen erwartet werden, nachdem sie die Daten im Detail kennengelernt haben.

4. Datenwert realisieren

In der letzten Phase der Datenversorgungskette, die transformiert wird, kann nun geteilt und zugegriffen werden. Unternehmen können die Daten besser verstehen und daraus Erkenntnisse gewinnen. Sie können basierend auf den Daten Entscheidungen treffen. Um den Wert der Daten zu steigern, können diese mit Lieferanten, Partnern und Kunden des Unternehmens geteilt werden.

5. Kognitives Computing

Cognitive Computing ist eine Methode, bei der der Maschine beigebracht wird, die Daten zu nutzen, daraus zu lernen und herauszufinden, was damit getan werden kann. Die Datenlieferkette bietet eine langfristige Lösung. Bei einer älteren Methode kann eine Lösung für eine bestimmte Aufgabe oder einen einzelnen Geschäftsfall gefunden werden. Aber durch maschinelles Lernen können Systeme mehr Wissen aus Daten als Erfahrung gewinnen, es kann gespeichert werden und sie können es in der Zukunft verwenden, wenn dieselbe Situation vorliegt.

Aufbau einer besseren Datenversorgungskette

Ein Unternehmen, das über die Infrastruktur verfügt, um die Daten in der Lieferkette zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu verteilen, kann seine Bestände verwalten, ohne Geschäftsmöglichkeiten zu verlieren. Kunden sind heutzutage schwer vorherzusagen. Infolgedessen wenden sich viele Unternehmen einer nachfrageorientierten Produktion zu. Datenlieferketten, die die Nachfrage des Unternehmens identifizieren und darauf reagieren können, helfen ihnen dabei, ihre Produktionspläne und Vertriebsmodelle zu erreichen, ihre Marketingstrategien zu definieren und so weiter.

Die Datenlieferkette muss einfach und integriert sein. Eine große Herausforderung bei Daten ist der Zugriff auf und die Analyse der Daten in verschiedenen Formaten und Strukturen in der On-Premise-Anwendung oder in der Cloud. Dies ist auf lange Sicht die größte Herausforderung für die Datenanalysten. Der Datenwissenschaftler oder der Datenanalytiker sollte mit SQL vertraut sein, um die Lücke zwischen diesen Herausforderungen zu schließen und die komplexen Datenprobleme zu lösen.

Entscheidungsträger in der Lieferkette verlassen sich auch mehr auf Qualitätsdaten. Qualitätsdaten helfen dabei, kluge Entscheidungen auf der Grundlage der genauen verfügbaren Informationen zu treffen. Die Organisation sollte sicherstellen, dass die Daten, die für die Entscheidungsfindung in der Lieferkette verwendet werden, sauber und genau sind. Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um das Potenzial der Leiter der Datenlieferkette zu maximieren.

• Arbeiten Sie mit genauen Echtzeitdaten

Der Hauptfaktor im Versorgungsnetz ist die Datenkonsistenz. Mangelnde Datenkonsistenz ist ein Hauptproblem, mit dem die meisten Unternehmen konfrontiert sind. Eine wichtige Methode, um genaue Daten zu erhalten, ist die Analyse des Zeitpunkts der MRP-Daten, die in die Organisation eingehen. Unternehmen können auch Datenerfassungs- und Validierungsworkflows verwenden, um unvollständige Datensätze in Ihrem System zu finden. Es kann auch eine häufige Prüfung durchgeführt werden, um Fehler in den Daten festzustellen.

Mobile Technologie hilft dabei, die Echtzeitdaten zu verbessern und in die Versorgungsnetze zu integrieren. Mit mobilen Geräten können Daten jederzeit und überall sofort gesendet und empfangen werden.

• Beseitigen Sie unnötige Daten und Prozesse

Unvollständige und unnötige Daten sind Zeitverschwendung in der Lieferkette. Das Unternehmen sollte über eine unabhängige AP-Automatisierungslösung verfügen, um die Daten auf Dreifachübereinstimmung zu überprüfen. Eine Möglichkeit, unnötige Daten herauszufinden, besteht darin, die Bereiche des Versorgungsnetzwerks zu bewerten, in denen mehrere Prozesse verwendet werden, um die Daten in ein integriertes System zu streamen. Auf diese Weise können Sie die unnötigen Daten unternehmensweit segmentieren und die wertvollen Daten in regelmäßigen Abständen segmentieren. Infolgedessen sind die Daten konsistenter und zuverlässiger, um bessere Entscheidungen treffen zu können.

• Zentralisierte Datenlösung

Die größte Herausforderung für das Data Supply Chain Network besteht darin, dass die Informationsmenge täglich zunimmt. Die Wahrheit ist, dass mehr Daten nicht immer bessere Daten bedeuten. Aufgrund der Fusionen und Übernahmen wachsen die Netzwerke der Datenlieferkette häufig. Unternehmen müssen daher Möglichkeiten finden, Daten aus verschiedenen Quellen und von einer großen Anzahl von Lieferanten zu kombinieren.

Die beste Lösung ist die Implementierung eines Supply-Chain-Collaboration-Systems, mit dessen Hilfe Sie Ihre Daten strategisch anzeigen können. Diese Ansicht kann dazu beitragen, die Daten in die erforderlichen Teile zu sortieren und Berichte mit Echtzeitinformationen zu erstellen.

Fazit

Die Datenlieferkette wird in den kommenden Jahren ein Hauptaugenmerk vieler Unternehmen sein. Die Auswahl der richtigen Schlüsselelemente und Dienste der Datenlieferkette trägt zur Steigerung der Produktivität und zur Optimierung des Geschäfts bei Marktveränderungen bei.

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