卓越的数据管理是现代供应链的关键？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-05-24
用户对关注数据包含，定义和质量的需求强调得不够充分
人工智能使用现有数据的方式有所不同，用户通常会寻找外部资源来创建其环境的扩展视图。因此，至关重要的是要拥有良好的数据资源管理工具，该工具可以帮助用户和IT部门获取此扩展视图，此外随着供应链利用其他信息源（例如IoT和来自Web的非结构化数据），将其分类以供分析系统使用是必不可少的，世界上大多数数据都是非结构化的，现代系统需要能够将其纳入其运营中的能力。
现代需要满足以下条件：
了解和整合现代供应链数据，数据可以以多种状态存在-时间，流，原始，已清理，已过滤-并在不断变化，对于传感和机器学习，重要的是要了解它们之间的差异，并能够评估它们的可靠性，现代数据既是模拟的又是数字的，后者来自电子数据交换，IoT传感器，射频识别和无线，仅列举了几种可能的格式，采用工具系统需要一个扩展且灵活的数据字典，以便对所有需要不断更新的输入（包括目录和产品数据）进行包括和分类，人工智能和机器学习工具集除了可以帮助定义和管理许多新的数据源外，还可以协助完成此任务。
数据采集
公司需要研究许多可用的精选订阅数据服务和工具，以便订阅提要并自动将提要添加到其IT系统中，数据库工具集，存储和访问数据通常需要三种类型的数据库：
原始数据的数据湖，
特定于系统的应用程序数据库，以及
数据仓库，具有提取的数据用于分析和报告。
由于大量原始数据，可能需要第三方云存储。
完善和更新角色和职责
谁在做什么的问题经常被忽略，这导致沟通不畅，工作重复或丢失，这些责任应从一开始就确定，以确保工作的有效性并消除以后可能出现的误解，企业织中的关键角色包括数据科学家，软件工程师，数据经理和供应链科学家，他们是数据的终所有者。终用户知道为什么使用数据，而他们和数据管理专家都知道如何定义数据。程序员真的不喜欢这种工作，因此应该明确角色，以允许IT部门编写和部署应用程序。
外表
数据管理通常是整个组织中被忽视的领域，人工智能和机器学习以及外部数据的整个世界，已经成为公司在此领域进行更多投资的催化剂，为了利用更大的连通性并应对来自新来源的信息，需要出色的数据管理，为了协助其数据现代化计划，终用户将寻求网络提供商，数据服务和技术工具。
人工智能使用现有数据的方式有所不同，用户通常会寻找外部资源来创建其环境的扩展视图。因此，至关重要的是要拥有良好的数据资源管理工具，该工具可以帮助用户和IT部门获取此扩展视图，此外随着供应链利用其他信息源（例如IoT和来自Web的非结构化数据），将其分类以供分析系统使用是必不可少的，世界上大多数数据都是非结构化的，现代系统需要能够将其纳入其运营中的能力。
现代需要满足以下条件：
了解和整合现代供应链数据，数据可以以多种状态存在-时间，流，原始，已清理，已过滤-并在不断变化，对于传感和机器学习，重要的是要了解它们之间的差异，并能够评估它们的可靠性，现代数据既是模拟的又是数字的，后者来自电子数据交换，IoT传感器，射频识别和无线，仅列举了几种可能的格式，采用工具系统需要一个扩展且灵活的数据字典，以便对所有需要不断更新的输入（包括目录和产品数据）进行包括和分类，人工智能和机器学习工具集除了可以帮助定义和管理许多新的数据源外，还可以协助完成此任务。
数据采集
公司需要研究许多可用的精选订阅数据服务和工具，以便订阅提要并自动将提要添加到其IT系统中，数据库工具集，存储和访问数据通常需要三种类型的数据库：
原始数据的数据湖，
特定于系统的应用程序数据库，以及
数据仓库，具有提取的数据用于分析和报告。
由于大量原始数据，可能需要第三方云存储。
完善和更新角色和职责
谁在做什么的问题经常被忽略，这导致沟通不畅，工作重复或丢失，这些责任应从一开始就确定，以确保工作的有效性并消除以后可能出现的误解，企业织中的关键角色包括数据科学家，软件工程师，数据经理和供应链科学家，他们是数据的终所有者。终用户知道为什么使用数据，而他们和数据管理专家都知道如何定义数据。程序员真的不喜欢这种工作，因此应该明确角色，以允许IT部门编写和部署应用程序。
外表
数据管理通常是整个组织中被忽视的领域，人工智能和机器学习以及外部数据的整个世界，已经成为公司在此领域进行更多投资的催化剂，为了利用更大的连通性并应对来自新来源的信息，需要出色的数据管理，为了协助其数据现代化计划，终用户将寻求网络提供商，数据服务和技术工具。
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