Многие крупные корпорации используют сложные системы ERP, состоящие из нескольких уровней. Эти слои легко взаимодействуют друг с другом (или, по крайней мере, должны!) И генерируют данные на каждом этапе. Теперь не все компании надежно хранят эти данные и используют их для получения значимой информации, которая может помочь им достичь более высокого потенциала, на который способны их системы ERP. Но их нельзя винить, потому что это работа специалиста по данным, а не обычного специалиста по ERP. Использование данных для роста бизнеса (проще говоря) должно стать следующим шагом для всех организаций. И средства для достижения этого требуют здорового набора людей со знаниями в области бизнеса, технических экспертов и специалистов по данным.
Прежде чем мы углубимся в подробности, небольшое введение о том, что такое специалист по данным и чем он занимается - они используют наборы данных для построения сценариев использования, извлечения знаний из данных, экспериментирования с данными, анализа результатов и предложения решений для руководство компании.
Теперь давайте немного разберемся в науке о данных, а затем перейдем к тому, как ее можно применить для улучшения ERP-систем.
Данные - числа, слова, звук, изображения и т. д.
Любой объект, осязаемый или нет, - это данные. Даже наши мысли - это данные, которые почти никогда не используются (а, возможно, и не должны!). Вся эта статья может быть набором данных, готовым для разбивки на несколько отдельных данных. Данные могут быть машиночитаемыми, также называемыми структурированными, или людьми (неструктурированными). Ясно, что терминология - структурированная и неструктурированная - с машинной точки зрения.
· Структурированные данные - это информация, которую компьютер может легко обработать с помощью программы. Структурированные данные имеют единообразную структуру (нет оснований догадываться об этом), например количество щелчков мышью на веб-странице, данные переписи, результаты крикета и т. Д. Их можно собирать с помощью онлайн-инструментов, таких как Google Analytics или Facebook. Устройства Интернета вещей, такие как смарт-часы или устройства для измерения погодных параметров, также выдают структурированные данные.
· Неструктурированные данные могут быть прочитаны машиной, оснащенной определенным интеллектом для интерпретации и анализа данных в форме изображений или понимания значения блока текста. Например, счет-фактура.
Есть тонны данных, которые не используются многими компаниями, которые могли бы помочь сделать более разумный бизнес-выбор. Есть тонны данных, которые даже не считаются полезной информацией. Например, данные о клиентах могут подсказать нам, на каких продуктах мы должны сосредоточиться и, возможно, продавать их дальше. Данные Интернета вещей можно использовать для оптимизации процессов и замены деталей до того, как они начнут работать со сбоями. Это помогает улучшить прогнозирование, поскольку у нас появляется все больше и больше информации и контекста.
Прежде чем мы сможем использовать данные для получения аналитических сведений, их необходимо обработать и интерпретировать. Это делается с помощью методов управления данными и науки о данных.
Извлечение знаний из данных состоит из 4 шагов. Прием данных является первым.
Получение данных
Процесс получения и импорта данных для немедленного использования или позже (путем сохранения в базе данных). Данные могут передаваться в потоковом режиме в реальном времени или загружаться партиями, что делает инженер данных.
Обработка данных
Полученные данные редко имеют пригодный для использования формат. Чтобы его можно было использовать, почти всегда требуется переформатирование или очистка. Обработка данных гарантирует, что наши данные являются последовательными, правильными и пригодными для использования. Он устраняет общие проблемы с данными, такие как пропущенные значения или опечатки. Качество данных важно для точного получения знаний, и, следовательно, все известные правила должны применяться в отношении контекста, в котором будут использоваться данные. Еще одна важная вещь, которую нужно понять, - это то, что если есть недостающие данные, их можно получить из другого источника, и если есть единообразие в данных, то их можно преобразовать в те же единицы / измерения. Точность и непротиворечивость данных также можно сравнить с другими подобными наборами данных и реальными значениями. Обычно процесс, состоящий из скриптов Python, R или других инструментов, используется для поиска неожиданных или неверных данных, их очистки или устранения неточностей.
Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных - это процесс поиска закономерностей, аномалий и корреляций в данных для решения проблем посредством анализа данных. Кроме того, методы интеллектуального анализа данных используются для построения моделей машинного обучения (ML), которые используются в таких приложениях, как алгоритмы поисковых систем и системы рекомендаций.
Математические или статистические модели используются для поиска закономерностей в данных с помощью инструментов обработки данных. В Python или R есть множество библиотек, которые делают доступными многие из этих инструментов, например Tensorflow. Некоторые примеры методов включают:
· Анализ последовательности или пути ищет закономерности, в которых одно событие приводит к другому.
· Кластеризация выполняется для поиска и группировки наборов данных способами, которые ранее были неизвестны. Группы кластеризации объединяются в зависимости от того, насколько они похожи друг на друга.
· Классификация ищет новые шаблоны и может привести к изменению способа организации данных. Эти алгоритмы предсказывают классификации на основе нескольких функций.
В конце концов, результаты оцениваются и сравниваются с бизнес-целями. Компании могут больше узнать о своих клиентах и разработать более эффективные стратегии, связанные с различными бизнес-функциями, и, в свою очередь, использовать ресурсы более оптимальным и проницательным образом. Это помогает предприятиям быть ближе к своим целям и принимать более обоснованные решения.
Визуализация - Отчетность
Важно, чтобы результаты всех вышеперечисленных этапов были представлены в форме, понятной для основных заинтересованных сторон организации. Мониторинг включает в себя оповещение об определенных событиях или по прошествии определенного периода времени. Принимая во внимание, что отчетность представляет собой организованное отображение информации. Обычно это делается в виде диаграмм, графиков и таблиц.
Наука о данных в ERP -
А теперь к основному блюду.
Компании с хорошо зарекомендовавшими себя ERP-системами генерируют много данных из-за повседневных операций. Это можно использовать для их цифровой трансформации. Наука о данных может помочь в следующих областях:
Прогнозирование спроса
ERP-системы содержат обширные данные о продажах. Наука о данных может помочь в выявлении тенденций, которые помогают компании понять и определить сроки заказа дополнительных продуктов или сырья, а также то, какое предложение, скорее всего, будет продаваться в следующем сезоне. Например, можно обнаружить факторы сезонности, которыми руководствуются ключевые пользователи в системе управления запасами. В производстве эти преимущества можно использовать для прогнозирования цен, определения количества закупаемых материалов, требуемой рабочей силы и т. Д.
Интеграция ERP с внешними данными
Контекст домена имеет решающее значение при анализе данных. Следовательно, данных ERP не всегда может быть достаточно для получения значимых выводов. В таких случаях специалисты по обработке данных могут объединить данные из внешних источников и сопоставить их с данными ERP, чтобы улучшить понимание для моделей принятия решений или прогнозирования. Кроме того, внешние факторы действительно играют важную роль в функционировании каждого бизнеса, поэтому становится все более важным принимать их во внимание.
Профилактическое обслуживание
Датчики машины генерируют данные, которые используются для контроля качества производства и эффективности машины. Информация о том, когда машина начинает производить неоптимальное качество, имеет важное значение для планирования ERP. Предварительные знания об этом могут помочь нам выполнить профилактическое обслуживание машины и избежать ненужных простоев. Специалисты по обработке данных создают модели производительности машин, предназначенные для минимизации времени простоя и включения нерегулярных профилактических работ в производственные графики ERP.
Прогнозирование вероятных ошибок
Методы Data Science можно использовать для разработки алгоритмов машинного обучения, которые находят закономерности в совершенно разных наборах данных. Например, обнаружение счетов-фактур, которые могут содержать ошибки, на основе поставщика, количества товаров, суммы и других характеристик, которые могут привести к ошибкам в данном контексте. Это может свести к минимуму усилия, необходимые в конце месяца, и предотвратить любые переделки.
Тесное сотрудничество специалистов по данным с бизнесом - отличный способ добиться краткосрочных и долгосрочных результатов. Извлечение новых идей из уже существующих данных улучшает процесс принятия решений благодаря простому процессу, включающему простые языки программирования (например, Python) и любой инструмент визуализации (например, Tableau или Power BI). Или это может быть немного сложно, используя элементы существующей корпоративной архитектуры, такие как AWS или облачные службы Azure.
Ссылка: Вальтер Кальдейра, https://www.tenthpin.com/
