Cadeia de fornecimento de dados
Os dados se tornaram o maior patrimônio de uma empresa. Quanto maiores os dados, torna-se mais complexo lidar com eles. Torna-se mais desafiador gerenciar e analisar os dados e obter um entendimento comercial desejável dos dados. O principal objetivo é permitir que as pessoas de negócios tomem melhores decisões com base na análise de grandes conjuntos de dados.
Se o fluxo de dados não for adequado, a empresa não poderá obter o máximo de benefícios de seus dados. Os dados devem fluir facilmente através de uma organização e seus ecossistemas.
Por esse motivo, é importante criar uma cadeia de suprimento de dados que faça com que os dados funcionem em direção às metas de negócios e crie um ambiente para ajudar a atingir essas metas.
O que é uma cadeia de fornecimento de dados?
Antes de entrar na cadeia de fornecimento de dados. primeiro, vamos ver o que é uma cadeia de suprimentos?
Uma cadeia de suprimento de big data é um processo através do qual algo entra em uma organização, passa por uma transformação e surge como algo de valor que pode ser usado pelas pessoas.
Uma cadeia de suprimento de dados também é igual a qualquer outra cadeia de suprimentos, na qual os dados são inseridos de uma extremidade do sistema e na próxima etapa são transformados usando análises. Por fim, ele é entregue como um conjunto de informações úteis sobre a organização que podem ser usadas para quaisquer melhorias adicionais nos negócios. Analista de cadeia de fornecimento de dados entrará na organização é derivado de várias fontes, como sites, redes sociais, aplicativos móveis, blogs, CRM e outros. A cadeia de fornecimento de dados está mais relacionada à padronização de dados.
Benefícios da cadeia de suprimento de dados
Os principais benefícios do uso de uma cadeia de suprimento de dados estão listados abaixo
- Otimiza a eficiência operacional
- Melhora a agilidade dos negócios
- Reduz a latência dos dados
- Fácil de acomodar novas fontes de dados
- Ajustável para lidar com grandes dados no futuro
- Melhora a qualidade dos dados e, por outro lado, atende às demandas dos clientes
- Ajuda a descobrir novos modelos de monetização nos quais os dados servem como um ativo
- Processa os dados rapidamente
- Aumenta a receita da empresa, ajudando-a a tomar melhores decisões.
- Aprimore o relacionamento com o cliente
Por que construir uma cadeia de suprimentos de Big Data é mais importante?
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A qualidade dos dados é mais importante que a quantidade
A cadeia de suprimentos de big data é a maneira mais fácil de melhorar a eficácia de qualquer organização. Portanto, as empresas devem sempre se concentrar na qualidade dos dados e descobrir mais fontes de onde os dados de qualidade podem ser derivados.
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Mais dados são muito importantes
A busca por mais dados está em processo por muitas empresas. Além disso, as empresas também devem tentar criar seus próprios dados. Criar novas fontes de dados pode ser uma grande vantagem para a empresa.
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Focar nos seus objetivos de negócios
O mais importante é que todas as pessoas da empresa, da equipe ao CIO, conheçam as metas de negócios. Os dados devem ser direcionados para as metas de negócios. A cadeia de suprimentos de big data ajudará a fazê-lo.
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Amplo uso de dados
A cadeia de suprimento de big data que é adquirida de várias fontes deve ser usada corretamente dentro da organização. Por esse motivo, a empresa precisa usar várias estratégias e tecnologias.
Componentes da cadeia de suprimento de dados
Os componentes importantes de uma cadeia de suprimento de dados são apresentados abaixo
- Fornecimento e coleta de dados - Isso inclui processos de negócios como serviço, terceirização de processos de negócios e crowdsourcing. O crowdsourcing é considerado um substituto do método tradicional de terceirização. Aqui multidão significa pessoas de interesse comum. Eles compartilham soluções para o benefício da organização que é chamada de crowdsourcer
- Qualidade e limpeza dos dados - Dados de alta qualidade são um ativo muito valioso que aumenta a experiência do usuário. Para melhorar essa experiência, as empresas devem usar soluções e fornecedores personalizados para obter melhores resultados. Qualidade de dados como serviço (DQaaS) deve formar uma parte importante da qualidade dos dados, pois segue uma abordagem centralizada. As ferramentas de código aberto são as melhores para trabalhar com conjuntos de dados confusos.
- Enriquecimento de dados - Usando ferramentas de big data como o Hadoop, os componentes de enriquecimento de dados podem processar os dados mais rapidamente e fornecer resultados mais rápidos e melhores.
- Gerenciamento de dados - os recursos avançados de data warehouse vão além do data warehouse tradicional e oferecem inteligência de negócios bem-sucedida. Eles são fáceis e acessíveis. Os sistemas de arquivos em cluster de código aberto, como o HDFS e outros, podem resolver alguns dos maiores desafios da cadeia de fornecimento de dados.
- Entrega de dados - A entrega de dados inclui visualização de dados, classificação de bancos de dados, integração de mídia social, uso de entrega amigável de dados e Data As a Service (DaaS)
Analista de Supply Chain
O analista da cadeia de suprimentos de dados é a arquitetura do processo moderno da cadeia de suprimentos de dados. Se feito de maneira adequada, o analista da cadeia de fornecimento de dados permitirá que as empresas aproveitem mais fontes de dados e melhorem a descoberta de dados em grande medida. O analista da cadeia de suprimentos de dados ajudará a organização a enfrentar três grandes limitações. Eles são discutidos sob os tópicos do analista da cadeia de fornecimento de dados:
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Movimento
Para obter um conhecimento profundo dos dados, as empresas precisam derivá-lo de várias fontes e, em seguida, usar o sistema de processamento e armazenamento apropriado. Ao mover dados, não deve haver perda de dados únicos e a aceleração ajuda a fazer isso. Ele traz dados precisos para a organização e garante que eles possam ser processados rapidamente.
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Em processamento
O processamento de dados depende principalmente do volume e tipo de dados. As organizações esperam que o sistema faça cálculos nos dados mais rapidamente do que nunca. A tecnologia de analista da cadeia de suprimento de dados ajudará a pré-processar os dados que entram e agiliza os dados com os dados existentes da organização para ajudar a tomar decisões mais inteligentes. A aceleração de dados ajuda no processamento rápido de dados, melhorando os componentes de hardware e software e ajuda a melhorar a eficiência.
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Interatividade
Interatividade significa a usabilidade dos dados. Existem muitas soluções para ajudar a obter os resultados esperados de determinadas consultas. Agora, existem novas linguagens de programação desenvolvidas para suportar os sistemas. A aceleração de dados ajuda os usuários a preencher a lacuna entre a infraestrutura e os aplicativos. Isso também ajuda a fornecer os resultados da consulta rapidamente.
5 etapas para construir uma cadeia de fornecimento de dados
Aqui estão listadas as 5 etapas para criar uma cadeia de fornecimento de dados
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Plataforma de Serviço de Dados
O primeiro e mais importante passo na criação de uma cadeia de suprimento de dados é começar com a seleção de uma plataforma de serviço de dados que ajude a empresa a ter acesso fácil aos dados de várias fontes sempre que necessário. Por meio dessa plataforma de dados, os usuários podem ter acesso a um grande conjunto de dados diretamente. A plataforma de dados pode ser comprada de um fornecedor. Pode ser uma única plataforma de dados ou uma combinação de várias plataformas fornecidas por vários fornecedores.
Hoje também existem plataformas de dados separadas que ajudam a derivar dados de uma fonte específica. Mas todas essas plataformas funcionam através de um protocolo de acesso padrão comum. Recentemente, muitas organizações começaram a usar plataformas de gerenciamento de API.
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Acelerando dados através da cadeia de suprimentos
O próximo passo neste processo é integrar os dados de várias fontes. No passado, as empresas distinguiam entre as informações usadas com frequência e os dados menos relevantes. Os dados mais relevantes são armazenados em sistemas de alto desempenho e os menos relevantes são armazenados em sistemas de baixo desempenho. Mas agora as organizações podem aumentar a velocidade dos dados. Os dados são acessíveis às pessoas da organização em uma grande velocidade e isso ajuda a obter mais conhecimento dos dados.
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Avançando na descoberta de dados
Os métodos tradicionais de BI exigem mais detalhes dos cientistas ou profissionais de análise de dados para obter uma resposta para uma pergunta comercial prescrita. Mas agora, devido às ferramentas de descoberta de dados, mesmo antes de as empresas começarem a questionar, elas discernem suas próprias perguntas que devem surgir das empresas depois de conhecerem os dados em detalhes.
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Percebendo o valor dos dados
No estágio final da cadeia de suprimento de dados que é transformada, agora pode ser compartilhado e acessível. As empresas podem entender melhor os dados e obter conhecimento com eles. Eles podem tomar decisões com base nos dados. Para aumentar o valor dos dados, eles podem ser compartilhados com os fornecedores, parceiros e clientes da empresa.
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Computação cognitiva
A computação cognitiva é um método em que a máquina é ensinada a aproveitar os dados, aprender com eles e descobrir o que pode ser feito com eles. A cadeia de fornecimento de dados fornece uma solução a longo prazo. No método mais antigo, uma solução pode ser encontrada para uma tarefa específica ou um caso de negócios único. Porém, através de sistemas de aprendizado de máquina, os dados podem ser adquiridos com mais experiência, pois podem ser armazenados e podem ser usados no futuro quando houver a mesma situação.
Construindo uma melhor cadeia de fornecimento de dados
Uma organização que possui a infraestrutura para capturar, processar, analisar e distribuir os dados por toda a cadeia de suprimentos poderá gerenciar seus inventários sem perder nenhuma oportunidade de negócios. Atualmente, é difícil prever os clientes. Como resultado, muitas empresas estão se voltando para a produção orientada pela demanda. As cadeias de suprimento de dados que podem identificar e responder à demanda dos negócios os ajudarão a cumprir seus cronogramas de produção, modelos de distribuição, definir suas estratégias de marketing e assim por diante.
A cadeia de fornecimento de dados deve ser mantida simples e integrada. Um grande desafio com os dados é acessar e analisar os dados em diferentes formatos e estruturas, que estão no aplicativo local ou na nuvem. É o maior desafio enfrentado pelos analistas de dados a longo prazo. O cientista de dados ou o analista de dados deve estar familiarizado com o SQL para preencher a lacuna entre esses desafios e resolver os problemas complexos dos dados.
Os tomadores de decisão da cadeia de suprimentos também confiam mais em dados de qualidade. Dados de qualidade ajudam a tomar decisões inteligentes com base nas informações precisas disponíveis. A organização deve garantir que os dados usados no processo de tomada de decisão da cadeia de suprimentos sejam limpos e precisos. Para maximizar o potencial dos líderes da cadeia de suprimento de dados, siga estas etapas simples.
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Trabalhe com dados precisos e em tempo real
O principal fator na rede de suprimentos é ter uma consistência de dados. A falta de consistência dos dados é um grande problema enfrentado pela maioria das empresas. Um método importante para obter dados precisos é analisar o tempo dos dados MRP que entram na organização. As empresas também podem usar fluxos de trabalho de captura e validação de dados para encontrar registros incompletos em seu sistema. A auditoria frequente também pode ser feita para descobrir erros nos dados.
A tecnologia móvel ajuda a aprimorar os dados em tempo real e integrá-los às redes de suprimentos. Os dispositivos móveis podem ser usados para enviar e receber dados instantaneamente em qualquer lugar, a qualquer hora.
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Elimine dados e processos desnecessários
Dados incompletos e desnecessários são uma perda de tempo no processo da cadeia de suprimentos. A empresa deve ter uma solução de automação de ponto de acesso independente para verificar os dados quanto à correspondência de três vias. Uma maneira de descobrir dados desnecessários é avaliar as áreas da rede de suprimentos onde vários processos são usados para transmitir os dados para um sistema integrado. Isso ajudará a segmentar os dados desnecessários em toda a empresa e a segmentar os dados valiosos com frequência regular. Como resultado, os dados serão mais consistentes e confiáveis para tomar melhores decisões.
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Solução de dados centralizada
O grande desafio da rede da cadeia de suprimento de dados é a quantidade crescente de informações todos os dias. A verdade é que quanto mais dados sempre não significam dados melhores. Devido às fusões e aquisições, as redes da cadeia de suprimentos de dados crescem com frequência. Portanto, as organizações devem encontrar maneiras de combinar dados de várias fontes e de uma grande quantidade de fornecedores.
A melhor solução é implementar um sistema de colaboração da cadeia de suprimentos que ajudará você a visualizar estrategicamente seus dados. Essa visão pode ajudar a classificar os dados em partes necessárias e gerar relatórios de informações em tempo real.
Conclusão
A cadeia de suprimento de dados será o principal foco de muitas empresas nos próximos anos. A seleção dos principais elementos e serviços corretos da Cadeia de fornecimento de dados ajudará a aumentar a produtividade e otimizar os negócios para quaisquer mudanças no mercado.
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