Adatszolgáltatási lánc

Az adatok a vállalkozás legnagyobb eszközévé váltak. Minél nagyobb az adat, annál bonyolultabbá válik a kezelése. Nehezebbé válik az adatok kezelése és elemzése, és az adatokból kívánatos üzleti megértés. A fő cél az, hogy az üzletemberek jobb döntéseket hozzanak a hatalmas adatkészletek elemzése alapján.

Ha az adatáramlás nem megfelelő, akkor a vállalkozás nem fogja tudni a lehető legnagyobb hasznot kihozni adataiból. Az adatoknak könnyen át kell áramolniuk egy szervezeten és ökoszisztémáin.

Ezért fontos egy olyan adatszolgáltatási lánc létrehozása, amely az adatokat az üzleti célok elérésére működteti, és környezetet teremt az említett célok eléréséhez.

Mi az adatszolgáltatási lánc?

Mielőtt belépne az adatszolgáltatási láncba. először nézzük meg, mi az ellátási lánc?

A nagy adatszolgáltatási lánc olyan folyamat, amelyen keresztül valami belép a szervezetbe, átalakul és átalakul, és olyan értékként jön létre, amelyet az emberek használhatnak.

Az adatszolgáltatási lánc ugyanolyan, mint bármely más ellátási lánc, ahol az adatok a rendszer egyik végéből kerülnek bevitelre, és a következő lépésben az elemzés segítségével transzformálódnak. Végül hasznos információkkal szolgál a szervezetről, amelyek felhasználhatók az üzleti további fejlesztésekre. Az adatszolgáltatási lánc elemzője, aki belép a szervezetbe, különböző forrásokból származik, mint például webhelyek, közösségi hálózatok, mobil alkalmazások, blogok, CRM és mások. Az adatszolgáltatási lánc inkább az adatok egységesítésével kapcsolatos.

Az adatszolgáltatási lánc előnyei

Az adatszolgáltatási lánc használatának fő előnyeit az alábbiakban soroljuk fel

  • Optimalizálja a működési hatékonyságot
  • Javítja az üzleti mozgékonyságot
  • Csökkenti az adatok késleltetését
  • Könnyen beilleszthető új adatforrásokba
  • A jövőben nagy adatok kezelésére állítható
  • Javítja az adatminőséget, ugyanakkor megfelel az ügyfelek igényeinek
  • Segít megtalálni az új bevételszerzési modelleket, ahol az adatok eszközként szolgálnak
  • Az adatokat gyorsan feldolgozza
  • Növeli a vállalat bevételét azáltal, hogy segít nekik jobb döntések meghozatalában.
  • Fokozza az ügyfélkapcsolatot

Miért fontosabb a nagy adatszolgáltatási lánc felépítése?

  • Az adatok minősége fontosabb, mint a mennyiség

A nagy adatszolgáltatási lánc a legegyszerűbb módszer bármely szervezet hatékonyságának javítására. Tehát a vállalatoknak mindig az adatok minőségére kell összpontosítaniuk, és további forrásokat kell megkeresniük, amelyekből minőségi adatok származhatnak.

  • A több adat nagyon fontos

Számos vállalat folyamatban van a további adatok keresése. Ezen felül a vállalatoknak meg kell próbálniuk saját adataik létrehozását is. Új adatforrások létrehozása nagy előnyt jelenthet a vállalat számára.

  • Összpontosítás az üzleti célokra

A legfontosabb dolog az, hogy a társaság minden tagja, az alkalmazottaktól a CIO-nál ismeri az üzleti célokat. Az adatokat az üzleti célok felé kell irányítani. A nagy adatszolgáltatási lánc segít abban.

  • Az adatok széles körű felhasználása

A különféle forrásokból származó nagy adatszolgáltatási láncot a szervezeten belül megfelelően kell felhasználni. Ezért a társaságnak különféle stratégiákat és technológiákat kell alkalmaznia.

Az adatátviteli lánc alkotóelemei

Az adatszolgáltatási lánc fontos elemeit az alábbiakban ismertetjük

  • Adatforrás és -gyűjtés - Ez magában foglalja az üzleti folyamatot mint szolgáltatást, az üzleti folyamatok kiszervezését és a közösségi beszerzést. A közösségi keresést a hagyományos outsourcing módszer helyettesítésének tekintik. A tömeg itt a közös érdeklődésű embereket jelenti. Közös megoldásokat osztanak meg a tömegforrásnak nevezett szervezet javára
  • Adatminőség és tisztítás - A jó minőségű adatok nagyon értékes eszköz, amely növeli a felhasználói élményt. Az ilyen tapasztalatok javítása érdekében a vállalatoknak a testreszabott megoldásokat és a szállítókat kell használniuk a legjobb eredmények elérése érdekében. Az adatminőség mint szolgáltatás (DQaaS) az adatminőség fő részét kell képeznie, mivel centralizált megközelítést követ. A nyílt forráskódú eszközök a legjobbat a rendetlen adatkészletekkel való együttműködéshez.
  • Adat gazdagítása - Az olyan nagy adatszolgáltatókkal, mint a Hadoop, az adatgazdagítási összetevők gyorsabban dolgozzák fel az adatokat, és gyorsabb és jobb eredményeket hozhatnak.
  • Adatkezelés - A fejlett adattárház szolgáltatások túlmutatnak a hagyományos adattárházon, és sikeres üzleti intelligenciát kínálnak. Könnyűek és megfizethetőek. Az olyan nyílt forrású fürtözött fájlrendszerek, mint a HDFS és mások, meg tudják oldani az adatszolgáltatási lánc legnagyobb kihívásait.
  • Adatátadás - Az adattovábbítás magában foglalja az adatok megjelenítését, az adatbázisok osztályozását, a közösségi média integrációját, a barátságos adattovábbítást és az Adat szolgáltatásként (DaaS)

Adatszolgáltató lánc elemzője

Az adatszolgáltatási lánc elemzője a modern adatszolgáltatási lánc folyamatának architektúrája. Megfelelő módon ha az adatszolgáltatási lánc elemzője lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy több adatforrást használhassanak fel, és nagymértékben javítsák az adatok felfedezését. Az adatszolgáltatási lánc elemzője segíti a szervezetet a három fő korlátozás leküzdésében. Ezeket az adatszolgáltatási lánc elemzője témákban tárgyaljuk:

  • Mozgalom

Az adatok mélyreható megismerése érdekében a vállalkozásoknak különféle forrásokból kell azokat kihozniuk, majd megfelelő feldolgozási és tárolási rendszert kell használniuk. Az adatok mozgatása során nem szabad veszíteni egyetlen adatvesztést sem, és a gyorsítás segít abban. Pontos adatokat hoz a szervezetbe, és gondoskodik arról, hogy gyorsan feldolgozhatók legyenek.

  • Feldolgozás

Az adatok feldolgozása elsősorban az adatok mennyiségétől és típusától függ. A szervezetek elvárják, hogy a rendszer minden eddiginél gyorsabban kiszámítsa az adatokat. Az adatszolgáltatási lánc elemző technológiája elősegíti a beérkező adatok előfeldolgozását, és korszerűsíti az adatokat a szervezet meglévő adataival, hogy okosabb döntéseket hozzon. Az adatgyorsítás elősegíti az adatok gyors feldolgozását, javítva a hardvert és a szoftvert, és javítja a hatékonyságot.

  • Az interaktivitás

Az interaktivitás az adatok használhatóságát jelenti. Sok megoldás van arra, hogy az adott lekérdezésekkel várt eredményeket érjünk el. Most már kifejlesztettek új programozási nyelveket a rendszerek támogatására. Az adatgyorsítás segít a felhasználóknak áthidalni az infrastruktúra és az alkalmazások közötti szakadékot. Ez a lekérdezés eredményeinek gyors kiszállításához is hozzájárul.

5 lépés az adatszolgáltatási lánc felépítéséhez

Az alábbiakban felsoroljuk az adatszolgáltatási lánc felépítésének 5 lépését

  1. Adatszolgáltatási platform

Az adatszolgáltatási lánc létrehozásának első és legfontosabb lépése az adatszolgáltatási platform kiválasztása, amely elősegíti a vállalat számára, hogy könnyen hozzáférjen a különféle forrásokból származó adatokhoz, amikor erre szükségük van. Ezen az adatplatformon keresztül a felhasználók közvetlenül hozzáférhetnek egy nagy adattárhoz. Az adatplatform szállítótól megvásárolható. Lehet egyetlen adatplatform vagy különféle platformok kombinációja, amelyeket különböző gyártók biztosítanak.

Manapság vannak különálló adatplatformok is, amelyek segítenek az adatok egy adott forrásból történő kinyerésében. De ezek a platformok egy közös szabványos hozzáférési protokollon keresztül működnek. Az utóbbi időben sok szervezet elkezdte használni az API kezelési platformokat.

  1. Az adatok gyorsítása az ellátási láncon keresztül

A folyamat következő lépése a különböző forrásokból származó adatok integrálása. A múltban a vállalatok megkülönböztették a gyakran használt információkat és a kevésbé releváns adatokat. A relevánsabb adatokat a nagyteljesítményű rendszerekben tárolják, a kevésbé lényeges adatokat pedig a lassan teljesítő rendszerekben tárolják. De most a szervezetek növelhetik az adatok sebességét. Az adatok a szervezet tagjai számára nagy sebességgel hozzáférhetők, és ez segít az adatok további ismereteinek megszerzésében.

  1. Elősegíti az adatok felfedezését

A hagyományos BI módszerek további részleteket igényelnek az adattudósoktól vagy az elemző szakembertől, hogy választ kapjanak az előírt üzleti kérdésre. De az adatfelderítő eszközök miatt még a vállalatok megkérdezése megkezdése előtt felismerik saját kérdéseiket, amelyek várhatóan felmerülnek a társaságoktól az adatok részletes megismerése után.

  1. Az adatok értékének megvalósítása

Az átalakított adatszolgáltatási lánc utolsó szakaszában most meg lehet osztani és hozzáférhetővé válni. A vállalatok jobban megértik az adatokat, és tudást szerezhetnek belőlük. Az adatok alapján döntéseket hozhatnak. Az adatok értékének növelése érdekében megoszthatók a vállalat beszállítóival, partnereivel és ügyfeleivel.

  1. Kognitív számítástechnika

A kognitív számítástechnika olyan módszer, amelyben a gépet megtanítják az adatok kiaknázására, az azokból való tanulásra és annak megismerésére. Az adatszolgáltatási lánc hosszú távú megoldást kínál. Régebbi módszer esetén megoldást lehet találni egy adott feladatra vagy egyetlen üzleti esetre. De a gépi tanulási rendszerek révén az adatokból több tapasztalat szerezhető meg, tárolható és felhasználható a jövőben is, amikor ugyanaz a helyzet.

Jobb adatszolgáltatási lánc felépítése

Az a szervezet, amely rendelkezik az adatok gyűjtésének, feldolgozásának, elemzésének és az ellátási láncban történő terjesztésének infrastruktúrájával, üzleti lehetőségeinek elvesztése nélkül képes kezelni készleteit. Napjainkban nehéz megjósolni az ügyfeleket. Ennek eredményeként sok vállalkozás a kereslet-orientált termelés felé fordul. Az üzleti igények azonosítását és azokra való reagálást lehetővé tevő adatszolgáltatási láncok elősegítik számukra a termelési ütemtervük, a terjesztési modellek, a marketingstratégiák meghatározását és így tovább.

Az adatszolgáltatási láncot egyszerűnek és integráltnak kell lennie. Az adatok nagy kihívása az adatok elérése és elemzése különböző formátumokban és struktúrákban, ami a helyszíni alkalmazásban vagy a felhőben található. Ez az adatanalitikusok számára a legnagyobb kihívás hosszú távon. Az adattudósnak vagy az elemzőnek ismernie kell az SQL-t, hogy áthidalja a különbségeket e kihívások között és megoldja az összetett problémákat az adatokban.

Az ellátási lánc döntéshozói is jobban támaszkodnak a minőségi adatokra. A minőségi adatok elősegítik az intelligens döntések meghozatalát a rendelkezésre álló pontos információk alapján. A szervezetnek meg kell győződnie arról, hogy az ellátási lánc döntéshozatali folyamatában felhasznált adatok tiszta és pontosak. Az adatszolgáltatási lánc lehetőségeinek maximalizálása érdekében az alábbi egyszerű lépéseket kell követnie.

  • Dolgozzon pontos, valós idejű adatokkal

Az ellátási hálózat fő tényezője az adatok konzisztenciája. Az adatok konzisztenciájának hiánya jelentős probléma, amellyel a legtöbb vállalat szembesül. A pontos adatok megszerzésének egyik fontos módja a szervezetbe belépő MRP-adatok időzítésének elemzése. A vállalatok adatgyűjtési és érvényesítési munkafolyamatokat is használhatnak hiányos rekordok megtalálására a rendszerben. Az adatok esetleges hibáinak feltárása érdekében gyakran végezhető ellenőrzés.

A mobil technológia elősegíti a valós idejű adatok javítását és integrálását az ellátási hálózatokba. A mobil eszközök bármikor, bárhonnan adatokat küldhetnek és fogadhatnak.

  • Távolítsa el a felesleges adatokat és folyamatokat

A hiányos és szükségtelen adatok időpocsékolást jelentenek az ellátási lánc folyamatában. A vállalatnak független AP-automatizálási megoldással kell rendelkeznie az adatok háromutas illesztésének ellenőrzésére. A felesleges adatok megismerésének egyik módja az ellátási hálózat azon területeinek értékelése, ahol több folyamatot használnak az adatok integrált rendszerbe történő továbbítására. Ez elősegíti a felesleges adatok szétválasztását a vállalatra, és az értékes adatok rendszeres gyakoriságú szegmentálását. Ennek eredményeként az adatok következetesebbek és megbízhatóbbak lesznek a jobb döntések meghozatalához.

  • Centralizált adatmegoldás

Az adatszolgáltatási lánc hálózatának legnagyobb kihívása az, hogy nap mint nap növekszik az információ mennyisége. Az igazság az, hogy minél több adat mindig nem jelenti a jobb adatot. Az egyesülések és felvásárlások miatt az adatszolgáltatási lánc hálózatok gyakran növekednek. Tehát a szervezeteknek meg kell találniuk a különféle forrásokból és nagyszámú szállítóból származó adatok kombinálásának módját.

A legjobb megoldás az ellátási lánc együttműködési rendszerének megvalósítása, amely segít az adatok stratégiai megtekintésében. Ez a nézet elősegítheti az adatok szétosztását a szükséges részekbe, és valósidejű információk jelentését hozhatja létre.

Következtetés

Az adatszolgáltatási lánc sok vállalkozásnak lesz a középpontjában az elkövetkező években. Az adatszolgáltatási lánc helyes kulcselemeinek és szolgáltatásainak kiválasztása elősegíti a termelékenység növelését és az üzleti tevékenység optimalizálását a piaci változásokhoz.

kapcsolódó cikkek

Ez egy útmutató arra, hogy mi az adatszolgáltatási lánc? Itt tárgyaljuk az adatszolgáltatási lánc felépítésének az előnyökkel és annak alkotóelemeivel együtt öt lépését is. Olvassa el a Nagy adatszolgáltatási láncot is -

  1. 9 Fontos módszerek az ellátási lánc menedzsmentjének javítására
  2. Data Scientist vs Data Engineer - 7 csodálatos összehasonlítás
  3. Adattudós vs. üzleti elemző - derítse ki az öt félelmetes különbséget
  4. Tudja meg a legjobb 7 különbséget az adatbányászat és az adatelemzés között

Kategória:

Nagy adat