5 étapes pour construire une chaîne d'approvisionnement de données - Avantages - Composants

Chaîne d'approvisionnement des données

Les données sont devenues le plus grand atout d'une entreprise. Plus les données sont volumineuses, plus il devient complexe de les traiter. Il devient plus difficile de gérer et d'analyser les données et d'obtenir une compréhension commerciale souhaitable à partir des données. L'objectif principal est de permettre aux hommes d'affaires de prendre de meilleures décisions sur la base de l'analyse d'énormes ensembles de données.

Si le flux de données n'est pas approprié, l'entreprise ne pourra pas tirer le maximum d'avantages de ses données. Les données doivent circuler facilement à travers une organisation et ses écosystèmes.

Pour cette raison, il est important de créer une chaîne d'approvisionnement de données qui fait fonctionner les données vers les objectifs commerciaux et de créer un environnement pour aider à atteindre ces objectifs.

Qu'est-ce qu'une chaîne d'approvisionnement de données?

Avant d'entrer dans la chaîne d'approvisionnement des données. Voyons d'abord ce qu'est une chaîne d'approvisionnement?

Une chaîne d'approvisionnement de Big Data est un processus par lequel quelque chose entre dans une organisation, subit une transformation et se présente comme quelque chose de valeur qui peut être utilisé par les personnes.

Une chaîne d'approvisionnement de données est également identique à toute autre chaîne d'approvisionnement où les données sont entrées à une extrémité du système et à l'étape suivante, elles sont transformées à l'aide de l'analyse. Enfin, il est fourni sous la forme d'un ensemble de renseignements utiles sur l'organisation qui peuvent être utilisés pour toute autre amélioration de l'activité. L'analyste de la chaîne d'approvisionnement des données entrera dans l'organisation est dérivé de diverses sources comme les sites Web, les réseaux sociaux, les applications mobiles, les blogs, le CRM et autres. La chaîne d'approvisionnement des données est davantage liée à la standardisation des données.

Avantages de la chaîne d'approvisionnement des données

Les principaux avantages de l'utilisation d'une chaîne d'approvisionnement de données sont énumérés ci-dessous.

• Optimise l'efficacité opérationnelle
• Améliore l'agilité de l'entreprise
• Réduit la latence des données
• Facile à accueillir de nouvelles sources de données
• Ajustable pour gérer de grandes données à l'avenir
• Améliore la qualité des données et répond en même temps aux demandes des clients
• Aide à découvrir de nouveaux modèles de monétisation où les données sont un atout
• Traite rapidement les données
• Augmente les revenus de l'entreprise en les aidant à prendre de meilleures décisions.
• Améliorez la relation client

Pourquoi construire une chaîne d'approvisionnement Big Data est plus important?

• La qualité des données est plus importante que la quantité

La chaîne d'approvisionnement du Big Data est le moyen le plus simple d'améliorer l'efficacité de toute organisation. Les entreprises doivent donc toujours se concentrer sur la qualité des données et trouver davantage de sources à partir desquelles des données de qualité peuvent être dérivées.

• Plus de données sont importantes

De nombreuses entreprises recherchent davantage de données. En plus de cela, les entreprises devraient également essayer de créer leurs propres données. La création de nouvelles sources de données peut être un gros avantage pour l'entreprise.

• Se concentrer sur vos objectifs commerciaux

La chose la plus importante est que toutes les personnes de l'entreprise, du personnel au DSI, connaissent les objectifs de l'entreprise. Les données doivent être orientées vers les objectifs commerciaux. La chaîne d'approvisionnement du Big Data y contribuera.

• Large utilisation des données

La chaîne d'approvisionnement des mégadonnées acquise auprès de diverses sources doit être utilisée correctement au sein de l'organisation. Pour cette raison, l'entreprise doit utiliser différentes stratégies et technologies.

Composants de la chaîne d'approvisionnement des données

Les composants importants d'une chaîne d'approvisionnement de données sont donnés ci-dessous

• Sourcing et collecte de données - Cela inclut le processus métier en tant que service, l'externalisation des processus métier et le crowdsourcing. Le crowdsourcing est considéré comme un substitut à la méthode d'externalisation traditionnelle. Ici, la foule désigne les personnes ayant un intérêt commun. Ils partagent des solutions au profit de l'organisation qui s'appelle le crowdsourcer
• Qualité et nettoyage des données - Des données de haute qualité sont un atout très précieux qui améliore l'expérience utilisateur. Pour améliorer cette expérience, les entreprises devraient utiliser des solutions et des fournisseurs sur mesure pour donner les meilleurs résultats. La qualité des données en tant que service (DQaaS) doit constituer une partie importante de la qualité des données car elle suit une approche centralisée. Les outils open source sont les meilleurs pour travailler avec des ensembles de données en désordre.
• Enrichissement des données - En utilisant des outils de Big Data comme Hadoop, les composants d'enrichissement des données peuvent traiter les données plus rapidement et fournir des résultats plus rapides et meilleurs.
• Gestion des données - Les fonctionnalités avancées de l'entrepôt de données vont au-delà de l'entrepôt de données traditionnel et offrent une intelligence commerciale réussie. Ils sont faciles et abordables. Les systèmes de fichiers en cluster open source comme HDFS et d'autres peuvent résoudre certains des plus grands défis de la chaîne d'approvisionnement des données.
• Livraison des données - La livraison des données comprend la visualisation des données, la classification des bases de données, l'intégration des médias sociaux, l'utilisation d'une livraison de données conviviale et du Data As a Service (DaaS)

Analyste de la chaîne d'approvisionnement des données

L'analyste de la chaîne d'approvisionnement des données est l'architecture du processus moderne de la chaîne d'approvisionnement des données. Si cela est fait correctement, l'analyste de la chaîne d'approvisionnement des données permettra aux entreprises d'exploiter davantage de sources de données et d'améliorer la découverte de données dans une large mesure. L'analyste de la chaîne d'approvisionnement des données aidera l'organisation à faire face à trois limitations majeures. Ils sont abordés sous les thèmes de l'analyste de la chaîne d'approvisionnement des données:

• Mouvement

Pour acquérir une connaissance approfondie des données, les entreprises doivent les dériver de diverses sources, puis utiliser un système de traitement et de stockage approprié. Pendant le déplacement des données, il ne devrait pas y avoir de perte, même de données uniques, et l'accélération aide à le faire. Il apporte des données précises dans l'organisation et garantit leur traitement rapide.

• En traitement

Le traitement des données dépend principalement du volume et du type de données. Les organisations s'attendront à ce que le système effectue des calculs sur les données plus rapidement que jamais. La technologie des analystes de la chaîne d'approvisionnement des données aidera à prétraiter les données qui arrivent et à rationaliser les données avec les données existantes de l'organisation pour aider à prendre des décisions plus intelligentes. L'accélération des données aide au traitement rapide des données en améliorant les composants matériels et logiciels et contribue à améliorer l'efficacité.

• L'interactivité

L'interactivité signifie l'utilisabilité des données. Il existe de nombreuses solutions pour obtenir les résultats escomptés à partir de requêtes données. Maintenant, de nouveaux langages de programmation ont été développés pour prendre en charge les systèmes. L'accélération des données aide les utilisateurs à combler l'écart entre l'infrastructure et les applications. Cela permet également de fournir rapidement les résultats de la requête.

5 étapes pour construire une chaîne d'approvisionnement de données

Voici les 5 étapes pour construire une chaîne d'approvisionnement de données

1. Plateforme de service de données

La première et principale étape de la création d'une chaîne d'approvisionnement de données consiste à commencer par sélectionner une plate-forme de services de données qui aide l'entreprise à accéder facilement aux données provenant de diverses sources chaque fois qu'elles en ont besoin. Grâce à cette plate-forme de données, les utilisateurs peuvent accéder directement à un large pool de données. La plate-forme de données peut être achetée auprès d'un fournisseur. Il peut s'agir d'une plate-forme de données unique ou d'une combinaison de différentes plates-formes fournies par divers fournisseurs.

Aujourd'hui, il existe également des plates-formes de données distinctes qui aident à extraire des données d'une source particulière. Mais toutes ces plateformes fonctionnent via un protocole d'accès standard commun. Récemment, de nombreuses organisations ont commencé à utiliser des plateformes de gestion d'API.

2. Accélérer les données tout au long de la chaîne d'approvisionnement

La prochaine étape de ce processus consiste à intégrer les données provenant de diverses sources. Dans le passé, les entreprises faisaient la distinction entre les informations fréquemment utilisées et les données moins pertinentes. Les données les plus pertinentes sont stockées sur des systèmes à hautes performances et les moins pertinentes sont stockées sur des systèmes à performances lentes. Mais maintenant, les organisations peuvent augmenter la vitesse des données. Les données sont accessibles aux personnes de l'organisation à grande vitesse, ce qui permet d'acquérir plus de connaissances à partir des données.

3. Faire progresser la découverte des données

Les méthodes de BI traditionnelles nécessitent plus de détails de la part des scientifiques des données ou des professionnels de l'analyse de données pour obtenir une réponse à une question commerciale prescrite. Mais maintenant, à cause des outils de découverte des données, avant même que les entreprises ne commencent à questionner, elles discernent leurs propres questions qui devraient découler des entreprises après avoir pris connaissance des données en détail.

4. Réaliser la valeur des données

Dans la phase finale de la chaîne d'approvisionnement des données qui est transformée peut maintenant être partagée et accessible. Les entreprises peuvent mieux comprendre les données et en tirer des connaissances. Ils peuvent prendre des décisions en fonction des données. Afin d'augmenter la valeur des données, elles peuvent être partagées avec les fournisseurs, partenaires et clients de l'entreprise.

5. Informatique cognitive

L'informatique cognitive est une méthode où la machine apprend à exploiter les données, à en tirer des enseignements et à découvrir ce qui peut être fait avec. La chaîne d'approvisionnement des données fournit une solution à long terme. Dans une méthode plus ancienne, une solution peut être trouvée pour une tâche spécifique ou une analyse de rentabilisation unique. Mais grâce à l'apprentissage automatique, les systèmes peuvent obtenir plus de connaissances à partir des données en tant qu'expérience, ils peuvent être stockés et ils peuvent les utiliser à l'avenir lorsqu'il existe la même situation.

Construire une meilleure chaîne d'approvisionnement de données

Une organisation qui possède l'infrastructure pour capturer, traiter, analyser et distribuer les données à travers la chaîne d'approvisionnement sera en mesure de gérer leurs inventaires sans perdre aucune opportunité commerciale. Les clients sont difficiles à prévoir ces jours-ci. En conséquence, de nombreuses entreprises se tournent vers une production induite par la demande. Les chaînes d'approvisionnement de données qui peuvent identifier et répondre à la demande de l'entreprise les aideront à atteindre leurs calendriers de production, leurs modèles de distribution, à définir leurs stratégies de marketing, etc.

La chaîne d'approvisionnement des données doit rester simple et intégrée. Un grand défi avec les données est l'accès et l'analyse des données dans différents formats et structures qui se trouvent dans l'application sur site ou dans le cloud. C'est le plus grand défi auquel sont confrontés les analystes de données à long terme. Le data scientist ou l'analyste de données doivent être familiarisés avec SQL pour combler le fossé entre ces défis et résoudre les problèmes complexes des données.

Les décideurs de la chaîne d'approvisionnement s'appuient également davantage sur des données de qualité. Des données de qualité aident à prendre des décisions intelligentes sur la base des informations précises disponibles. L'organisation doit s'assurer que les données utilisées dans le processus décisionnel de la chaîne d'approvisionnement sont propres et exactes. Pour maximiser le potentiel de la chaîne d'approvisionnement de données, les dirigeants doivent suivre ces étapes simples.

• Travaillez avec des données précises et en temps réel

Le principal facteur dans le réseau d'approvisionnement est d'avoir une cohérence des données. Le manque de cohérence des données est un problème majeur auquel la plupart des entreprises sont confrontées. Une méthode importante pour obtenir des données précises consiste à analyser le calendrier des données MRP qui entrent dans l'organisation. Les entreprises peuvent également utiliser des workflows de capture et de validation des données pour trouver des enregistrements incomplets dans votre système. Des audits fréquents peuvent également être effectués pour détecter toute erreur dans les données.

La technologie mobile permet d'améliorer les données en temps réel et de les intégrer aux réseaux d'approvisionnement. Les appareils mobiles peuvent être utilisés pour envoyer et recevoir des données instantanément partout et à tout moment.

• Éliminez les données et les processus inutiles

Les données incomplètes et inutiles sont une perte de temps dans le processus de la chaîne d'approvisionnement. L'entreprise doit disposer d'une solution d'automatisation AP indépendante pour vérifier les données pour une correspondance à trois. Une façon de découvrir les données inutiles consiste à évaluer les zones du réseau d'approvisionnement où plusieurs processus sont utilisés pour diffuser les données dans un système intégré. Cela vous aidera à segmenter les données inutiles dans toute l'entreprise et à segmenter les données précieuses sur une fréquence régulière. En conséquence, les données seront plus cohérentes et fiables pour prendre de meilleures décisions.

• Solution de données centralisée

Le défi majeur du réseau de chaîne d'approvisionnement de données est sa quantité croissante d'informations chaque jour. La vérité est que plus de données ne signifient pas toujours de meilleures données. En raison des fusions et acquisitions, les réseaux de la chaîne d'approvisionnement des données se développent fréquemment. Les organisations doivent donc trouver des moyens de combiner les données provenant de diverses sources et d'un grand nombre de fournisseurs.

La meilleure solution est de mettre en œuvre un système de collaboration de chaîne d'approvisionnement qui vous aidera à visualiser stratégiquement vos données. Cette vue peut aider à trier les données en parties nécessaires et à générer des rapports d'informations en temps réel.

Conclusion

La chaîne d'approvisionnement des données sera au centre des préoccupations de nombreuses entreprises au cours des prochaines années. La sélection des bons éléments et services clés de la chaîne d'approvisionnement de données contribuera à augmenter la productivité et à optimiser l'entreprise pour toute évolution du marché.

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