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為什么改善數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈?zhǔn)且环N責(zé)任?

大數(shù)據(jù)
隨著企業(yè)招募經(jīng)驗豐富的分析師以利用數(shù)據(jù)做出更好的決策,他們往往無法改善數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈和由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果沒有可靠的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈管理實踐,數(shù)據(jù)質(zhì)量往往會受到影響。

?如今,企業(yè)擁有比以往任何時候都要多的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)架構(gòu)師、分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在所有業(yè)務(wù)職能部門中變得越來越普遍。然而,隨著企業(yè)招募經(jīng)驗豐富的分析師以利用數(shù)據(jù)做出更好的決策,他們往往無法改善數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈和由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果沒有可靠的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈管理實踐,數(shù)據(jù)質(zhì)量往往會受到影響。

糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量被認為是計劃未能實現(xiàn)其預(yù)期價值的主要原因,高達60%的業(yè)務(wù)計劃會由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而失敗。隨著企業(yè)轉(zhuǎn)向支持人工智能/機器學(xué)習(xí)的決策制定,數(shù)據(jù)質(zhì)量成為一個更加緊迫的問題。如果用于推動人工智能/機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整或過時,則模型將無法提供預(yù)期的結(jié)果。

數(shù)據(jù)是分析和決策的關(guān)鍵原材料。每位出色的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者都會問:“我們?nèi)绾翁岣邤?shù)據(jù)質(zhì)量,以便能夠做出最好的決策?”其答案是改善企業(yè)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的結(jié)果,以確保它不會影響分析能力。

那么如何改善數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的成果?

  • 了解第一公里/最后一公里的數(shù)據(jù)影響。
  • 降低供應(yīng)鏈復(fù)雜性/成本。
  • 改進對數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控和報告。

供應(yīng)鏈由三個主要部分組成:

(1)第一公里/最后一公里的影響

第一公里/最后一公里面臨的挑戰(zhàn)需要從獲取數(shù)據(jù)(上游)開始全面解決供應(yīng)鏈問題。擁有可用于分析和決策的數(shù)據(jù)的緊迫性,促使企業(yè)在“最后一公里”投入更多精力——將數(shù)據(jù)傳遞給下游的客戶。在數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的案例中,客戶當(dāng)然需要對數(shù)據(jù)進行分析、報告的內(nèi)部部門或團隊。面臨挑戰(zhàn)是從一開始就正確捕獲數(shù)據(jù)源,并確保在跨數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈移動時不會降低數(shù)據(jù)質(zhì)量。

用于評估實體供應(yīng)鏈績效的一個關(guān)鍵供應(yīng)鏈管理指標(biāo)是按時全部交付(OTIF),達到這一指標(biāo)可以提高價值,并產(chǎn)生顯著的效果,因為它直接關(guān)系到最終客戶及其執(zhí)行工作的能力。例如,如果企業(yè)需要10個屬性來生成客戶滿意度分數(shù),但只有9個可用,則無法執(zhí)行計算。利用關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性對下游流程的影響的指標(biāo),可以幫助提高企業(yè)的意識。

推薦的行動計劃:創(chuàng)建數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈地圖。供應(yīng)鏈可見性和采購的概念適用于數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈以及實體供應(yīng)鏈管理。了解數(shù)據(jù)來源、發(fā)生的任何轉(zhuǎn)換活動以及“客戶交付周期”有助于企業(yè)識別和降低風(fēng)險。實施指標(biāo)來評估企業(yè)滿足客戶需求的程度有助于提高改進重點。

(2)供應(yīng)鏈復(fù)雜性

供應(yīng)鏈復(fù)雜性是用于描述滿足下游需求所需的能力網(wǎng)絡(luò)的術(shù)語。企業(yè)所需的供應(yīng)商、業(yè)務(wù)部門和分銷商的數(shù)量越多,就越復(fù)雜。

供應(yīng)鏈中的每一個額外元素都會增加復(fù)雜性,而復(fù)雜性越高,越會增加可變性。可變性是質(zhì)量的主要挑戰(zhàn)。在實體供應(yīng)鏈中,企業(yè)尋求降低上游復(fù)雜性。在數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈中,內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的來源多種多樣(來自數(shù)據(jù)代理、社交媒體/情感分析等),就像實體供應(yīng)鏈一樣,降低數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的復(fù)雜性有助于提高整體質(zhì)量。

降低復(fù)雜性如何提高質(zhì)量?更少的系統(tǒng)意味著更少的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,從而提高了數(shù)據(jù)的可用性和準(zhǔn)確性。

推薦的行動計劃:清點可供下游使用的數(shù)據(jù),并映射到源系統(tǒng)(內(nèi)部與外部)。在通常情況下,在多個系統(tǒng)中創(chuàng)建公共屬性,這增加了復(fù)雜性。對于每個數(shù)據(jù)元素,確定/選擇一個單一的下游消費系統(tǒng),并建立一個“記錄系統(tǒng)”(SOR),其目的是從盡可能少的系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)。

(3)數(shù)據(jù)監(jiān)控和報告

數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)該是當(dāng)今大多數(shù)企業(yè)的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)。輸出的質(zhì)量取決于輸入的質(zhì)量。例如可以回想以往吃過的美餐,以及是什么讓它變得如此美味;當(dāng)然,企業(yè)和環(huán)境很重要,但材料的質(zhì)量直接影響結(jié)果——例如新鮮的海鮮總是比冷凍的要好。

企業(yè)內(nèi)部評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和頻率往往各不相同。企業(yè)中的不同職能部門可能會使用不同的方法來評估質(zhì)量;例如,會計部門可能比營銷部門更嚴(yán)格。然而,為什么不同的職能應(yīng)該得到不同的評估?良好的決策依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),難道不是每個職能部門都應(yīng)該盡可能做出最佳決策嗎?

推薦的行動計劃:建立衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的通用公式,并在所有職能部門(數(shù)據(jù)質(zhì)量得分)中一致地使用這一衡量標(biāo)準(zhǔn)。評估的數(shù)據(jù)量要求抽樣和估計,并且其方法應(yīng)該是一致的。一種方法可以是抽取100條記錄,檢查每條記錄并找出任何錯誤,然后統(tǒng)計無錯誤記錄以了解正確創(chuàng)建的數(shù)據(jù)百分比。

對于許多企業(yè)來說,數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€新興且不斷發(fā)展的概念。尋找和留住人才以幫助改善數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈成果對于企業(yè)的競爭優(yōu)勢至關(guān)重要。當(dāng)然,有形產(chǎn)品和無形產(chǎn)品之間存在差異,但許多來自實體世界的概念和工具都可以應(yīng)用于數(shù)據(jù),其結(jié)果將與改善實體供應(yīng)鏈一樣具有影響力。


責(zé)任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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