5 pasos para construir una cadena de suministro de datos - Beneficios - Componentes

Cadena de suministro de datos

Los datos se han convertido en el mayor activo de un negocio. Cuanto más grandes son los datos, se vuelve más complejo tratarlos. Administrar y analizar los datos se vuelve más desafiante y obtener una comprensión comercial deseable de los datos. El objetivo principal es permitir que las personas de negocios tomen mejores decisiones basadas en el análisis de grandes conjuntos de datos.

Si el flujo de datos no es adecuado, la empresa no podrá obtener los máximos beneficios de sus datos. Los datos deben fluir fácilmente a través de una organización y sus ecosistemas.

Por esta razón, es importante crear una cadena de suministro de datos que haga que los datos funcionen hacia los objetivos comerciales y cree un entorno para ayudar a alcanzar esos objetivos.

¿Qué es una cadena de suministro de datos?

Antes de entrar en la cadena de suministro de datos. Primero, veamos qué es una cadena de suministro.

Una cadena de suministro de Big Data es un proceso a través del cual algo entra en una organización, sufre una transformación y se presenta como algo de valor que puede ser utilizado por las personas.

Una cadena de suministro de datos también es igual a cualquier otra cadena de suministro donde se ingresan datos desde un extremo del sistema y en el siguiente paso se transforma mediante análisis. Finalmente, se entrega como un conjunto de información útil sobre la organización que se puede utilizar para cualquier mejora adicional en los negocios. El analista de la cadena de suministro de datos que ingresará a la organización se deriva de varias fuentes como sitios web, redes sociales, aplicaciones móviles, blogs, CRM y otros. La cadena de suministro de datos está más relacionada con la estandarización de datos.

Beneficios de la cadena de suministro de datos

Los beneficios clave del uso de una cadena de suministro de datos se enumeran a continuación

• Optimiza la eficiencia operativa.
• Mejora la agilidad empresarial.
• Reduce la latencia de datos
• Fácil de acomodar nuevas fuentes de datos
• Ajustable para manejar grandes datos en el futuro
• Mejora la calidad de los datos y, al mismo tiempo, satisface las demandas del cliente.
• Ayuda a descubrir nuevos modelos de monetización donde los datos sirven como un activo
• Procesa los datos rápidamente
• Aumenta los ingresos de la empresa al ayudarlos a tomar mejores decisiones.
• Mejora la relación con el cliente

¿Por qué es más importante construir una cadena de suministro de Big Data?

• La calidad de los datos es más importante que la cantidad.

La cadena de suministro de Big Data es la forma más fácil de mejorar la efectividad de cualquier organización. Por lo tanto, las empresas siempre deben centrarse en la calidad de los datos y descubrir más fuentes de las que puedan derivarse los datos de calidad.

• Más datos importan mucho

La búsqueda de más datos está en proceso por muchas compañías. Además de esto, las empresas también deberían intentar crear sus propios datos. Crear nuevas fuentes de datos puede ser una gran ventaja para la empresa.

• Centrándose en sus objetivos comerciales

Lo más importante es que todas las personas de la empresa, desde el personal hasta el CIO, deben conocer los objetivos comerciales. Los datos deben dirigirse hacia los objetivos comerciales. La cadena de suministro de Big Data ayudará a hacerlo.

• Amplio uso de datos

La cadena de suministro de Big Data que se adquiere de varias fuentes debe usarse adecuadamente dentro de la organización. Por esta razón, la compañía tiene que usar varias estrategias y tecnologías.

Componentes de la cadena de suministro de datos

Los componentes importantes de una cadena de suministro de datos se detallan a continuación.

• Abastecimiento y recopilación de datos : esto incluye el proceso comercial como servicio, la subcontratación de procesos comerciales y el crowdsourcing. El crowdsourcing se considera un sustituto del método tradicional de outsourcing. Aquí multitud significa personas con intereses comunes. Comparten soluciones en beneficio de la organización que se llama crowdsourcer
• Calidad y limpieza de los datos: los datos de alta calidad son un activo muy valioso que aumenta la experiencia del usuario. Para mejorar esa experiencia, las empresas deben utilizar soluciones y proveedores personalizados para obtener los mejores resultados. La calidad de los datos como servicio (DQaaS) debe formar una parte importante de la calidad de los datos, ya que sigue un enfoque centralizado. Las herramientas de código abierto son las mejores para trabajar con conjuntos de datos desordenados.
• Enriquecimiento de datos : al utilizar herramientas de big data como Hadoop, los componentes de enriquecimiento de datos pueden procesar los datos más rápido y ofrecer resultados mejores y más rápidos.
• Gestión de datos: las características avanzadas del depósito de datos van más allá del depósito de datos tradicional y ofrecen inteligencia empresarial exitosa. Son fáciles y asequibles. Los sistemas de archivos en clúster de código abierto como HDFS y otros pueden resolver algunos de los mayores desafíos de la cadena de suministro de datos.
• Entrega de datos: la entrega de datos incluye visualización de datos, clasificación de bases de datos, integración de redes sociales, uso de entrega de datos amigable y Data As a Service (DaaS)

Analista de la cadena de suministro de datos

El analista de la cadena de suministro de datos es la arquitectura para el proceso moderno de la cadena de suministro de datos. Si se realiza de manera adecuada, el analista de la cadena de suministro de datos permitirá a las empresas aprovechar más fuentes de datos y mejorar el descubrimiento de datos en gran medida. El analista de la cadena de suministro de datos ayudará a la organización a enfrentar tres limitaciones principales. Se discuten bajo los temas del analista de la cadena de suministro de datos:

• Movimiento

Para obtener un conocimiento profundo de los datos, las empresas deben derivarlos de varias fuentes y luego utilizar el sistema de procesamiento y almacenamiento adecuado. Mientras se mueven los datos, no debería haber una pérdida de datos individuales, y la aceleración ayuda a hacerlo. Aporta datos precisos a la organización y se asegura de que puedan procesarse rápidamente.

• Procesando

El procesamiento de datos depende principalmente del volumen y el tipo de datos. Las organizaciones esperarán que el sistema haga cálculos sobre los datos más rápido que nunca. La tecnología de analista de la cadena de suministro de datos ayudará a preprocesar los datos que ingresan y agilizará los datos con los datos existentes de la organización para ayudar a tomar decisiones más inteligentes. La aceleración de datos ayuda en el procesamiento rápido de datos al mejorar los componentes de hardware y software y ayuda a mejorar la eficiencia.

• Interactividad

La interactividad significa la usabilidad de los datos. Hay muchas soluciones para ayudar a obtener los resultados esperados de las consultas dadas. Ahora hay nuevos lenguajes de programación desarrollados para soportar los sistemas. La aceleración de datos ayuda a los usuarios a cerrar la brecha entre la infraestructura y las aplicaciones. Esto también ayuda a entregar los resultados de la consulta rápidamente.

5 pasos para construir una cadena de suministro de datos

A continuación se enumeran los 5 pasos para construir una cadena de suministro de datos.

1. Plataforma de servicio de datos

El primer y más importante paso en la creación de una cadena de suministro de datos es comenzar con la selección de una plataforma de servicio de datos que ayude a la empresa a tener un fácil acceso a los datos de varias fuentes siempre que lo necesiten. A través de esta plataforma de datos, los usuarios pueden tener acceso a un gran conjunto de datos directamente. La plataforma de datos se puede comprar de un proveedor. Puede ser una única plataforma de datos o puede ser una combinación de varias plataformas proporcionadas por varios proveedores.

Hoy en día también hay plataformas de datos separadas que ayudan a derivar datos de una fuente en particular. Pero todas estas plataformas funcionan a través de un protocolo de acceso estándar común. Recientemente, muchas organizaciones han comenzado a usar plataformas de administración de API.

2. Acelerar datos a través de la cadena de suministro

El siguiente paso en este proceso es integrar los datos de varias fuentes. En el pasado, las empresas distinguían entre la información de uso frecuente y los datos menos relevantes. Los datos más relevantes se almacenan en sistemas de alto rendimiento y los menos relevantes se almacenan en sistemas de rendimiento lento. Pero ahora las organizaciones pueden aumentar la velocidad de los datos. Los datos son accesibles para las personas de la organización a gran velocidad y esto ayuda a obtener más conocimiento de los datos.

3. Descubrimiento avanzado de datos

Los métodos tradicionales de BI requieren más detalles de los científicos de datos o profesionales de análisis de datos para obtener una respuesta a una pregunta comercial prescrita. Pero ahora, debido a las herramientas de descubrimiento de datos, incluso antes de que las compañías comiencen a cuestionar, disciernen sus propias preguntas que se espera que surjan de las compañías después de conocer los datos en detalle.

4. Darse cuenta del valor de los datos

En la etapa final de la cadena de suministro de datos que se transforma, ahora se puede compartir y acceder. Las empresas pueden comprender mejor los datos y obtener conocimiento de ellos. Pueden tomar decisiones basadas en los datos. Para aumentar el valor de los datos, se pueden compartir con los proveedores, socios y clientes de la empresa.

5. Computación cognitiva

La computación cognitiva es un método en el que se enseña a la máquina a aprovechar los datos, aprender de ellos y descubrir qué se puede hacer con ellos. La cadena de suministro de datos proporciona una solución a largo plazo. En un método anterior, se puede encontrar una solución para una tarea específica o un caso de negocios único. Pero a través de los sistemas de aprendizaje automático se puede obtener más conocimiento de los datos como experiencia, se puede almacenar y pueden usar en el futuro cuando exista la misma situación.

Construyendo una mejor cadena de suministro de datos

Una organización que tenga la infraestructura para capturar, procesar, analizar y distribuir los datos a lo largo de la cadena de suministro podrá administrar sus inventarios sin perder ninguna oportunidad comercial. Los clientes son difíciles de predecir en estos días. Como resultado, muchas empresas están recurriendo a la producción impulsada por la demanda. Las cadenas de suministro de datos que pueden identificar y responder a la demanda de la empresa los ayudarán a lograr sus cronogramas de producción, modelos de distribución, definir sus estrategias de marketing, etc.

La cadena de suministro de datos debe mantenerse simple e integrada. Un gran desafío con los datos es acceder y analizar los datos en diferentes formatos y estructuras que se encuentran en la aplicación local o en la nube. Es el mayor desafío que enfrentan los analistas de datos a largo plazo. El científico de datos o el analista de datos deben estar familiarizados con SQL para cerrar la brecha entre estos desafíos y resolver los problemas complejos de los datos.

Los encargados de tomar decisiones en la cadena de suministro también confían más en los datos de calidad. Los datos de calidad ayudan a tomar decisiones inteligentes basadas en la información precisa disponible. La organización debe asegurarse de que los datos utilizados en el proceso de toma de decisiones de la cadena de suministro sean limpios y precisos. Para maximizar el potencial de los líderes de la cadena de suministro de datos, deben seguir estos simples pasos.

• Trabaja con datos precisos en tiempo real

El factor principal en la red de suministro es tener una consistencia de datos. La falta de consistencia de datos es un problema importante que enfrentan la mayoría de las empresas. Un método importante para obtener datos precisos es analizar el momento de los datos MRP que ingresan a la organización. Las empresas también pueden usar flujos de trabajo de captura y validación de datos para encontrar registros incompletos en su sistema. También se pueden realizar auditorías frecuentes para descubrir cualquier error en los datos.

La tecnología móvil ayuda a mejorar los datos en tiempo real e integrarlos con las redes de suministro. Los dispositivos móviles se pueden usar para enviar y recibir datos instantáneamente en cualquier lugar y en cualquier momento.

• Eliminar datos y procesos innecesarios.

Los datos incompletos e innecesarios son una pérdida de tiempo en el proceso de la cadena de suministro. La compañía debe tener una solución de automatización AP independiente para verificar los datos para la coincidencia de tres vías. Una forma de descubrir datos innecesarios es evaluar las áreas de la red de suministro donde se utilizan múltiples procesos para transmitir los datos a un sistema integrado. Esto ayudará a segmentar los datos innecesarios en toda la empresa y segmentar los datos valiosos con una frecuencia regular. Como resultado, los datos serán más consistentes y confiables para tomar mejores decisiones.

• Solución de datos centralizada

El principal desafío de la red de la cadena de suministro de datos es su creciente cantidad de información todos los días. La verdad es que la mayor cantidad de datos no siempre significa mejores datos. Debido a las fusiones y adquisiciones, las redes de la cadena de suministro de datos crecen con frecuencia. Por lo tanto, las organizaciones deben encontrar formas de combinar datos de varias fuentes y de una gran cantidad de proveedores.

La mejor solución es implementar un sistema de colaboración de la cadena de suministro que lo ayudará a ver estratégicamente sus datos. Esta vista puede ayudar a ordenar los datos en partes necesarias y generar informes de información en tiempo real.

Conclusión

La cadena de suministro de datos será un foco principal de muchas empresas en los próximos años. Seleccionar los elementos y servicios clave correctos de Data Supply Chain ayudará a aumentar la productividad y optimizar el negocio para cualquier cambio en el mercado.

Artículos relacionados

Esta ha sido una guía de lo que es una cadena de suministro de datos. Aquí también discutimos los 5 pasos para construir una cadena de suministro de datos junto con Beneficios y sus componentes. También puede leer la cadena de suministro Big data.

1. 9 formas importantes de mejorar la gestión de la cadena de suministro
2. Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparaciones asombrosas
3. Data Scientist vs Business Analyst: descubra las 5 increíbles diferencias
4. Conozca las 7 mejores diferencias entre la minería de datos y el análisis de datos