如今時代，數據已成為企業重要的資產！數據越大，處理起來就越復雜，管理和分析數據并從數據中獲得理想的業務洞察變得更具挑戰性。企業數字化轉型的主要目標是使業務人員能夠根據對龐大數據集的分析做出更好的決策，如果數據流不正確，那么企業將無法從其數據中獲得收益，甚至還可能誤導決策。企業數字化轉型需要數據能夠輕松通過企業及其生態系統進行流動。出于這個原因，重要的是創建一個數據供應鏈，使數據朝著業務目標工作，并創造一個環境來幫助實現這些目標。— 1 —什么是數據供應鏈？ 數據供應鏈是從一個原始數據進入企業，經歷一系列的轉化，成為人們可以使用的有價值的數據資產的過程。它與其他供應鏈的原理相同，從系統一端輸入數據，并在下一步中使用分析對其進行轉換。最后，為企業提供一組的有用“洞察力”，用于進一步改進業務和流程。進入企業數據供應鏈的數據來自各種來源，如網站、社交網絡、移動應用程序、博客、CRM 等，數據供應鏈更多地與數據的標準化有關。

數據供應鏈能夠為企業帶來的價值如下：

優化運營效率

提高業務敏捷性

減少數據延遲

易于適應新的數據源

可調整以處理未來的大數據

提高數據質量，同時滿足客戶需求

有助于找出將數據作為資產的新貨幣化模型

快速處理數據

幫助他們做出更好的決策來增加公司的收入。

加強客戶關系

— 2 —為什么建立數據供應鏈如此重要？ 數據的質量比數量更重要 這是提高任何企業效率的最簡單方法。因此，企業應該始終關注數據的質量，并找出更多可以從中獲取質量數據的來源。 更多的數據對企業也很重要 許多企業都在尋找更多數據。除此之外，企業還應該嘗試創建自己的數據。創建新的數據源對企業來說是一個很大的優勢。專注于企業的業務目標 最重要的是企業的所有人，從員工到CIO，都應該知道業務目標。數據應針對業務目標，大數據供應鏈將有助于做到這一點。數據的廣泛使用從各種來源獲得的各類數據應在企業內正確合規使用。出于這個原因，企業不得不使用各種策略和技術。 — 3 —數據供應鏈的構成 下面給出了數據供應鏈的重要組件：數據采購和收集——這包括業務流程即服務、業務流程外包和眾包。眾包被認為是傳統外包方式的替代品。這里的人群是指有共同興趣的人。他們為組織的利益共享解決方案，這被稱為眾包。 數據質量和清理——高質量的數據是一項非常寶貴的資產，可以提高用戶體驗。為了改善這種體驗，公司應該使用定制的解決方案和供應商來提供最好的結果。數據質量即服務 (DQaaS) 必須構成數據質量的主要部分，因為它遵循集中式方法。開源工具適合處理雜亂的數據集。 豐富的數據處理工具——使用 Hadoop 等大數據工具，數據豐富組件可以更快地處理數據并提供更快更好的結果。 數據管理——高級數據倉庫功能超越了傳統的數據倉庫，并提供了成功的商業智能。它們既簡單又實惠。HDFS 等開源集群文件系統可以解決數據供應鏈中的一些最大挑戰。 數據交付——數據交付包括數據可視化、數據庫分類、社交媒體集成、用戶友好的數據交付和數據即服務 (DaaS) — 4 —數據供應鏈分析師職責

數據供應鏈分析師是現代數據供應鏈流程架構的主要組成。如果處理得當，數據供應鏈分析師將讓企業利用更多的數據源，并在很大程度上改善數據發現。數據供應鏈分析師將幫助企業應對三大限制。它們在數據供應鏈分析師的職責下進行討論：

數據移動

為了深入了解數據，企業需要從各種來源獲取數據，然后使用適當的處理和存儲系統。在移動數據時，即使是單個數據也不應該丟失，數據采集技術有助于做到這一點。它將準確的數據帶入企業，并確保可以快速處理這些數據。

數據加工

數據的處理主要取決于數據的數量和類型。企業將期望系統比以往更快地對數據進行計算。數據供應鏈分析師將有助于對傳入的數據進行預處理，并利用企業的現有數據對數據進行簡化，從而幫助做出更明智的決策。數據加工通過改進硬件和軟件組件來幫助快速處理數據，并有助于提高效率。

交互性

交互性意味著數據的可用性。有很多解決方案可以幫助從給定的查詢中獲得預期的結果。現在開發了新的編程語言來支持這些系統。數據交互性幫助用戶彌合基礎設施和應用程序之間的差距。這也有助于快速交付查詢結果。

— 5 —構建數據供應鏈的5個步驟 1、數據服務平臺

創建數據供應鏈的第一步也是最重要的一步是，首先選擇一個數據服務平臺，幫助企業在需要時輕松訪問各種來源的數據。通過這個數據平臺，用戶可以直接訪問大量的數據池。數據平臺可以從供應商處購買。它可以是單一的數據平臺，也可以是各個廠商提供的各種平臺的組合。

如今，也有單獨的數據平臺有助于從一個特定來源獲取數據。但是所有這些平臺都通過一個通用的標準訪問協議工作。最近，許多企業已經開始使用 API 管理平臺。

2、通過供應鏈加速數據

這個過程的下一步是整合來自不同來源的數據。過去，企業會區分經常使用的信息和不太相關的數據。相關性越高的數據存儲在高性能系統中，相關性越低的數據存儲在性能緩慢的系統中。但現在，企業可以提高數據的處理速度。企業中的人員可以以極快的速度訪問數據，這有助于從數據中獲取更多知識。

3. 推進數據發現

傳統的 BI 方法需要數據科學家或數據分析專業人員提供更多詳細信息，才能獲得指定業務問題的答案。但是現在，因為有了數據發現工具，甚至在企業開始質疑之前，他們就已經在詳細了解數據之后，就已經預見到了他們自己的問題。

4. 實現數據價值

轉換后的數據供應鏈的最后階段現在可以共享和訪問。企業可以更好地理解數據并從中獲取知識。他們可以根據數據做出決策。為了增加數據的價值，可以與企業的供應商、合作伙伴和客戶共享。

5. 認知計算

認知計算是一種教機器利用數據、從中學習并找出可以用它做什么的方法。數據供應鏈提供了一個長期的解決方案。在舊方法中，可以為特定任務或單個業務案例找到解決方案。但是通過機器學習系統可以從數據中獲得更多的知識作為經驗，可以存儲起來，在以后遇到同樣的情況時可以使用。

— 6 —構建更好數據供應鏈！

擁有在整個供應鏈中采集、處理、分析和分發數據的基礎設施的企業將能夠在不失去任何商機的情況下管理其庫存。如今，客戶很難預測。因此，許多企業正在轉向需求驅動的生產。能夠識別和響應業務需求的數據供應鏈將幫助他們實現生產計劃、分銷模式、定義營銷策略等。

數據供應鏈必須保持簡單和集成。數據的一大挑戰是以不同格式和結構訪問和分析數據，這些數據位于本地應用程序或云中。從長遠來看，這是數據分析師面臨的最大挑戰。數據科學家或數據分析師應該熟悉 SQL，以彌合這些挑戰之間的差距并解決數據中的復雜問題。

供應鏈決策者也更多地依賴質量數據。質量數據有助于根據可用的準確信息做出明智的決策。企業應確保供應鏈決策過程中使用的數據干凈準確。為了最大限度地發揮數據的潛力，供應鏈領導者應該遵循這些簡單的步驟。

1、使用準確的實時數據

供應網絡的主要因素是具有數據一致性。缺乏數據一致性是大多數公司面臨的主要問題。獲得準確數據的一種重要方法是分析 MRP 數據進入企業的時間。企業還可以使用數據采集和驗證工作流程來查找系統中不完整的記錄。還可以進行頻繁的審計以找出數據中的任何錯誤。

數據移動技術有助于增強實時數據并將其與供應網絡集成。移動設備可用于隨時隨地即時發送和接收數據。

2、消除不必要的數據和流程

不完整和不必要的數據在供應鏈過程中是浪費時間。公司應該有一個獨立的AP自動化解決方案來檢查數據進行三向匹配。找出不必要數據的一種方法是評估供應網絡中使用多個流程將數據流式傳輸到集成系統的區域。這將有助于在整個企業中分割不必要的數據，并定期分割有價值的數據。因此，數據將更加一致和可靠，可以做出更好的決策。

3、集中數據解決方案 數據供應鏈的主要挑戰是其每天都在增加的信息量。事實是，更多的數據并不意味著更好的數據。由于并購，數據供應鏈網絡頻繁增長。因此，企業必須找到方法來組合來自各種來源和大量供應商的數據。寫在最后

數據供應鏈將是未來幾年很多企業關注的重點，正確選擇數據供應鏈的關鍵要素和服務將有助于提高生產力并針對市場的任何變化進行業務優化。

最好的解決方案是實施供應鏈協作系統，幫助你系統性地查看和使用數據，此策略有助于將數據分類為必要的部分并生成實時數據報告。

作者簡介：作為一名 IT 專業人士，Priya 一直試圖彌合學習者與當前市場需求之間的差距。在這些方面，她在與 NIIT、Aptech 和 IIHT 等一些領先的學習機構合作的一年中，向許多學生傳授了她的知識。? <END> 據統計，99%的數據大咖都關注了這個公眾號相關薦讀：

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