企业数字化转型，需要一个数据供应链！

2024-12-02 05:13

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数据越大，处理起来就越复杂，管理和分析数据并从数据中获得理想的业务洞察变得更具挑战性。主要目标是使业务人员能够根据对庞大数据集的分析做出更好的决策。如果数据流不正确，那么企业将无法从其数据中获得最大收益。企业数字化转型需要数据能够轻松通过企业及其生态系统流动。出于这个原因，重要的是创建一个数据供应链，使数据朝着业务目标工作，并创造一个环境来帮助实现这些目标。

1.什么是数据供应链?

数据供应链是一个原始数据进入一个企业，经历一系列转化，成为人们可以使用的有价值的数据资产的过程。

它也与从系统一端输入数据的任何其他供应链相同，并在下一步中使用分析对其进行转换。最后，它作为一组对企业的有用“洞察力”提供，可用于进一步改进业务。进入企业的数据供应链分析师来自各种来源，如网站、社交网络、移动应用程序、博客、CRM 等，数据供应链更多地与数据的标准化有关。

数据供应链能够为企业带来的价值如下：

优化运营效率
提高业务敏捷性
减少数据延迟
易于适应新的数据源
可调整以处理未来的大数据
提高数据质量，同时满足客户需求
有助于找出将数据作为资产的新货币化模型
快速处理数据
帮助他们做出更好的决策来增加公司的收入。
加强客户关系

2.为什么建立数据供应链如此重要?

数据的质量比数量更重要

这是提高任何企业效率的最简单方法。因此，企业应该始终关注数据的质量，并找出更多可以从中获取质量数据的来源。

专注于企业的业务目标

最重要的是企业的所有人，从员工到CIO，都应该知道业务目标。数据应针对业务目标，大数据供应链将有助于做到这一点。

数据的广泛使用

从各种来源获得的各类数据应在企业内正确合规使用。出于这个原因，企业不得不使用各种策略和技术。

3.数据供应链的构成

下面给出了数据供应链的重要组件：

数据采购和收集——这包括业务流程即服务、业务流程外包和众包。众包被认为是传统外包方式的替代品。这里的人群是指有共同兴趣的人。他们为组织的利益共享解决方案，这被称为众包。
数据质量和清理——高质量的数据是一项非常宝贵的资产，可以提高用户体验。为了改善这种体验，公司应该使用定制的解决方案和供应商来提供最好的结果。数据质量即服务 (DQaaS) 必须构成数据质量的主要部分，因为它遵循集中式方法。开源工具适合处理杂乱的数据集。
丰富的数据处理工具——使用 Hadoop 等大数据工具，数据丰富组件可以更快地处理数据并提供更快更好的结果。
数据管理——高级数据仓库功能超越了传统的数据仓库，并提供了成功的商业智能。它们既简单又实惠。HDFS 等开源集群文件系统可以解决数据供应链中的一些最大挑战。
数据交付——数据交付包括数据可视化、数据库分类、社交媒体集成、用户友好的数据交付和数据即服务 (DaaS)

4.数据供应链分析师职责

数据供应链分析师是现代数据供应链流程架构的主要组成。如果处理得当，数据供应链分析师将让企业利用更多的数据源，并在很大程度上改善数据发现。数据供应链分析师将帮助企业应对三大限制。它们在数据供应链分析师的职责下进行讨论：

数据移动

为了深入了解数据，企业需要从各种来源获取数据，然后使用适当的处理和存储系统。在移动数据时，即使是单个数据也不应该丢失，数据采集技术有助于做到这一点。它将准确的数据带入企业，并确保可以快速处理这些数据。

数据加工

数据的处理主要取决于数据的数量和类型。企业将期望系统比以往更快地对数据进行计算。数据供应链分析师将有助于对传入的数据进行预处理，并利用企业的现有数据对数据进行简化，从而帮助做出更明智的决策。数据加工通过改进硬件和软件组件来帮助快速处理数据，并有助于提高效率。

交互性

交互性意味着数据的可用性。有很多解决方案可以帮助从给定的查询中获得预期的结果。现在开发了新的编程语言来支持这些系统。数据交互性帮助用户弥合基础设施和应用程序之间的差距。这也有助于快速交付查询结果。

5.构建数据供应链的5个步骤

（1）数据服务平台

创建数据供应链的第一步也是最重要的一步是，首先选择一个数据服务平台，帮助企业在需要时轻松访问各种来源的数据。通过这个数据平台，用户可以直接访问大量的数据池。数据平台可以从供应商处购买。它可以是单一的数据平台，也可以是各个厂商提供的各种平台的组合。

如今，也有单独的数据平台有助于从一个特定来源获取数据。但是所有这些平台都通过一个通用的标准访问协议工作。最近，许多企业已经开始使用 API 管理平台。

（2）通过供应链加速数据

这个过程的下一步是整合来自不同来源的数据。过去，企业会区分经常使用的信息和不太相关的数据。相关性越高的数据存储在高性能系统中，相关性越低的数据存储在性能缓慢的系统中。但现在，企业可以提高数据的处理速度。企业中的人员可以以极快的速度访问数据，这有助于从数据中获取更多知识。

（3）推进数据发现

传统的 BI 方法需要数据科学家或数据分析专业人员提供更多详细信息，才能获得指定业务问题的答案。但是现在，因为有了数据发现工具，甚至在企业开始质疑之前，他们就已经在详细了解数据之后，就已经预见到了他们自己的问题。

（4）实现数据价值

转换后的数据供应链的最后阶段现在可以共享和访问。企业可以更好地理解数据并从中获取知识。他们可以根据数据做出决策。为了增加数据的价值，可以与企业的供应商、合作伙伴和客户共享。

（5）认知计算

认知计算是一种教机器利用数据、从中学习并找出可以用它做什么的方法。数据供应链提供了一个长期的解决方案。在旧方法中，可以为特定任务或单个业务案例找到解决方案。但是通过机器学习系统可以从数据中获得更多的知识作为经验，可以存储起来，在以后遇到同样的情况时可以使用。

6.构建更好数据供应链！

拥有在整个供应链中采集、处理、分析和分发数据的基础设施的企业将能够在不失去任何商机的情况下管理其库存。如今，客户很难预测。因此，许多企业正在转向需求驱动的生产。能够识别和响应业务需求的数据供应链将帮助他们实现生产计划、分销模式、定义营销策略等。

数据供应链必须保持简单和集成。数据的一大挑战是以不同格式和结构访问和分析数据，这些数据位于本地应用程序或云中。从长远来看，这是数据分析师面临的最大挑战。数据科学家或数据分析师应该熟悉 SQL，以弥合这些挑战之间的差距并解决数据中的复杂问题。

供应链决策者也更多地依赖质量数据。质量数据有助于根据可用的准确信息做出明智的决策。企业应确保供应链决策过程中使用的数据干净准确。为了最大限度地发挥数据的潜力，供应链领导者应该遵循这些简单的步骤。

（1）使用准确的实时数据

供应网络的主要因素是具有数据一致性。缺乏数据一致性是大多数公司面临的主要问题。获得准确数据的一种重要方法是分析 MRP 数据进入企业的时间。企业还可以使用数据采集和验证工作流程来查找系统中不完整的记录。还可以进行频繁的审计以找出数据中的任何错误。

数据移动技术有助于增强实时数据并将其与供应网络集成。移动设备可用于随时随地即时发送和接收数据。

（2）消除不必要的数据和流程

不完整和不必要的数据在供应链过程中是浪费时间。公司应该有一个独立的AP自动化解决方案来检查数据进行三向匹配。找出不必要数据的一种方法是评估供应网络中使用多个流程将数据流式传输到集成系统的区域。这将有助于在整个企业中分割不必要的数据，并定期分割有价值的数据。因此，数据将更加一致和可靠，可以做出更好的决策。