Čudesni lanac snabdevanja podataka

U upravljanju lancem snabdevanja, podaci i njihova ciljana analitika neophodni su kao izvor važnih uticaja na lanac snabdevanja: Koje isporuke su često nesigurne? Koji se materijali ili proizvodi često odlažu ili kako se ponaša njihova potražnja?

Ali ako želite da koristite podatke iz različitih izvora za složene analize, prvo morate da prikupite podatke i pripremite ih za analitiku. Za ovo su vam potrebni podaci iz različitih sistema. U većini slučajeva, ovi sistemi su ne samo odvojeni jedni od drugih, već imaju i različite sisteme za skladištenje podataka, različite tipove baza podataka, strukture i fiksne datoteke koje zahtevaju obradu kako bi se podaci kombinovali u smislen celokupan prikaz.

Ali kako tačno izgleda „lanac snabdevanja podacima” u kompanijama?

Priprema

U većini kompanija postoji velika količina podataka dostupna u raznim sistemima kao što su ERP ili CRM, a ta količina podataka već neizmerno raste zbog sve veće digitalizacije. Pa krenimo sa pripremom podataka. Podaci se obično obrađuju u takozvanom ETL procesu. Proces ETL uključuje nekoliko pojedinačnih koraka, kroz koje se podaci iz različitih izvora mogu integrisati u skladište podataka ekstrakcijom i pripremom.

Opisani proces se često koristi za obradu velikih podataka u okruženju poslovne inteligencije, što je sve više potrebno u upravljanju lancem snabdevanja. Skraćenica ETL označava tri pojma Extract, Transform i Load. Cilj je da se pripreme i obezbede integrisani podaci za dalju obradu. Obrada velikih količina podataka posebno koristi strukturiranom ETL pristupu. Tokom procesa objedinjuju se i pripremaju heterogeni strukturirani podaci iz različitih izvora. Kvalitet podataka je osiguran, a njihova doslednost se uspostavlja u skladištu podataka.

Proces ETL podeljen je u tri različite faze:

Izdvajanje: prvi korak je izdvajanje podataka iz različitih izvora podataka. To uključuje odabir podataka u različitim izvornim sistemima i pripremu za fazu transformacije. U većini slučajeva proces iz pojedinačnih izvornih baza podataka izdvaja samo delimična područja. Izdvajanja se vrše redovno kako bi se skladište podataka neprekidno snabdevalo ažuriranim podacima. Moguća su i izdvajanja vođena događajima ili zahtevima.

Transformacija: Dostavljeni podaci prilagođeni su formatu i šemi ciljne baze podataka. Proces transformacije ponovo prolazi kroz nekoliko pojedinačnih koraka. Ovi pojedinačni koraci mogu da uključuju, na primer, definiciju osnovnih aspekata formatiranja, čišćenje pogrešnih podataka ili proveru sličnih podataka i duplikata podataka uz naknadno brisanje i izuzimanje.

Učitavanje: Završni korak ETL procesa je učitavanje transformisanih podataka u ciljnu bazu podataka ili skladište podataka. U ovom koraku dolazi do stvarne integracije u ciljnu bazu podataka ili skladište podataka. Podaci se fizički premeštaju na cilj bez dugotrajnog blokiranja baze podataka tokom učitavanja. Sve promene u ciljnom sistemu dokumentuju se detaljnim evidentiranjem.

Sve više kompanija odlučuje se za ELT strategiju, u kojoj se transformacije izvršavaju tokom upita, a strukturirani i nestrukturirani podaci čuvaju u sirovom formatu. Ovaj postupak nudi prednost u tome što se podaci prvo mogu prikupiti u ciljnom sistemu i učiniti dostupnim za procene.

Skladište podataka

Tačka u kojoj se sve spaja i podaci prenose do skladišta podataka. Analitika podataka u upravljanju lancem snabdevanja često je vrlo okretna. Uvek postoje novi zahtevi ili nova pitanja na koja treba odgovoriti. U najgorem slučaju, ETL proces će možda morati da se prilagodi ili kreira novi. Ovde počinje skladište podataka. I ovde su ETL procesi i dalje neophodni za prenos podataka iz izvornih sistema u skladište podataka. Međutim, kada se ovi procesi jednom uspostave, retko ih je potrebno prilagoditi. Podaci ostaju prikupljeni u skladištu podataka i odatle se mogu dalje modelirati i koristiti za povezana rešenja za analitiku podataka. Rezultat su jasne ključne brojke koje pružaju pregled važnih događaja ili mogućih promena u realnom vremenu. Rešenja za nauku o podacima, koja na primer poboljšavaju kvalitet podataka uz pomoć mašinskog učenja, takođe mogu da se nadovežu na ovo.

I na kraju

Podaci su najvažniji pokazatelj za donošenje sigurnih i ispravnih odluka u upravljanju lancem snabdevanja. Ali ne možete ih samo koristiti bez pripreme. Podaci takođe imaju lanac snabdevanja od izvornog sistema do odgovarajuće procene. Ovim upravljanjem podacima treba se pozabaviti na vreme kako bi se podaci mogli dugoročno pretvoriti u korporativni uspeh.

izvor: allthingssupplychain.com
Image by Pexels from Pixabay