ศูนย์ ข้อมูล ของ บริษัท และ โรง เรียน ข้อมูล ข้อมูล: จาก ข้อมูล โซโล ไป ยัง ข้อมูล ที่ เป็น ข้อมูล

พื้นหลัง: "ข้อมูลธุรกิจ"

กว่าทศวรรษที่ผ่านมา ประเทศจีนได้ก้าวหน้าอย่างมาก ในการพัฒนาเทคโนโลยีข้อมูล สําหรับกิจการต่างๆ - บัญชีของ ERP CRM WMS และระบบธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็กครอบคลุมพื้นที่ธุรกิจหนึ่งส่วน แต่ความเป็นจริงหนึ่งคือ:ยิ่งมีระบบมากขึ้นเท่าไหร่ ข้อมูลที่มีมากขึ้นเท่าไร การจัดการมุมมองระดับโลกก็ยิ่งคลุมเครือมากขึ้นเท่านั้น。

อาการปกติ: ตัวเลขรูเตอร์ที่ส่งมาจาก ERP โดยภาคการเงินนั้นไม่ตรงกับปริมาณเงินที่เซ็นจากสถิติ CRM; ค่าหุ้นที่เปลี่ยนไปสําหรับทีมลูกโซ่อุปทาน ไม่ตรงกับข้อมูลการล็อกอินและล็อกอินของ ; CEO ต้องการที่จะดู "แนวโน้มของ MAOri rates lines over 12 หน่วยงานและ ITI จําเป็นต้องประสานงานกับแผนก 3 สาขา, ปฏิญญา 5 และให้ผลทางภาค ด้วยตนเอง ก่อนที่จะทําการ "partabout export".

ไม่มีปัญหากับข้อมูลหรอก มันเป็นปัญหาข้อมูลกระจายไปทั่วระบบธุรกิจ "โคสตาล" ขาดคําจํากัดความ มาตรฐาน และจุดเข้าใช้ภาพ ที่ พรรณนา ถึง ใน ที่ นี้ เป็น ภาพ สําหรับ ธุรกิจ ต่าง ๆ ที่ มี ข้อมูล หลาย ระบบ แยก อยู่ ต่าง หาก รายงาน การ คํานวณ อย่าง ไม่ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย และ การ วิเคราะห์ อย่าง ไม่ มี ประสิทธิภาพ.ZhiHua Techข้อมูลการก่อสร้างและวิธีการจัดการข้อมูล ข้อมูล ไม่แสดงถึงการเปิดเผยข้อมูล สําหรับลูกค้าโดยเฉพาะ

ความท้าทายในการปฏิบัติการ

1. ข้อมูลกระจัดกระจายหลายระบบ, มุมมองของรวมทั่วโลกหายไป

• ERP ควบคุมการรับรองการเงิน CRM ควบคุมธุรกิจลูกค้า WMS ควบคุมการไหลของน้ําจากกองเรียง - รุ่นข้อมูลของระบบสามระบบนี้เป็นอิสระจากกันด้วยรหัสที่แตกต่างกัน และสถานะต่าง ๆ สําหรับ "Client" เดียวกัน "ผลิต" และ "ลําดับ" ในระบบของตน
• การจัดการต้องการที่จะดู "Customer 360" — ผลิตภัณฑ์, ประวัติการค้าขาย, บันทึกการร้องเรียน, การกลับมา -- มันจําเป็นต้องดึงข้อมูลด้วยตนเองจากระบบอย่างน้อยสามระบบ แล้วชนเข้าด้วยกัน และกระบวนการนี้ใช้เวลาและผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มจะผิดพลาด
• ธุรกิจแต่ละรายยังคงเก็บข้อความในโปรแกรมเอกเซล และฐานข้อมูลไว้แยกกัน และตัวบ่งชี้เดียวกัน (เช่น "ยอดขายรายเดือน") อาจมีตัวเลข 5 ตัวที่แตกต่างกันบนคอมพิวเตอร์ของ 5 คน

2. คุณภาพข้อมูลไม่เท่ากัน และการวิเคราะห์เป็นระดับที่ต่ําความน่าเชื่อถือ

• ข้อมูลหลัก "หนึ่งขนาด": screw ของผู้จัดหาเดียวกันซึ่งเป็นชุดรหัสใน ERP, อีกชุดใน WMS และชุดที่สามใน R & DBM. นี้นําไปสู่ความผิดพลาดหลายครั้งในการนับรายการสินค้า, การจัดหาและบัญชี
• ทําซ้ําและขัดแย้งข้อมูลลูกค้า: บันทึกหลาย (ชื่อที่แตกต่างกันเล็กน้อยและรายละเอียดการสัมผัสที่แตกต่างกัน) ของลูกค้าเดียวกันใน CRM สําหรับเหตุผลทางประวัติศาสตร์ ยอดขายไม่ชัดเจนเกี่ยวกับ
• ข้อมูลสูญหาย และค่าผิดปกติ: ช่องข้อมูลหลัก (เช่น จํานวนเงินสัญญา, วันส่งข้อมูล) เป็นข้อมูลว่างหรือผิดปกติอย่างชัดเจน (วันที่ 1970-01-01) แต่ไม่มีการตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติและซ่อมแซมระบบข้อมูล และข้อมูลสกปรกที่ไหลไปสู่รายงานการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ข้อมูลขึ้นอยู่กับคู่มือและการตัดสินใจไม่ได้ทํากรอบเวลา

• การวิเคราะห์ธุรกิจอาศัยปริศนาของญาติในชั่วข้ามคืน ซึ่งก็ 3 สัปดาห์ก่อน พรรคประสานงานได้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์
• เมื่อ ธุรกิจ ถาม คํา ถาม ที่ ว่า “อัตรา การ ไถ่ ถอน ของ ลูก ค้า ใหม่ ใน สาม เดือน หลัง นี้ เป็น อย่าง ไร? ”
• การขาดความสามารถในการวิเคราะห์ด้วยตนเอง: ผู้ดําเนินการไม่สามารถลากข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์ตัวเอง และข้อมูลทั้งหมด ถูกจัดคิวไว้ในรายการงาน IT'S

ZhiHua Tech คู่มือการก่อสร้างสื่อข้อมูล September

รายการทรัพย์สินข้อมูลและการบริหารจัดการข้อมูลหลัก

ขั้นแรกในการสร้างศูนย์ข้อมูล ไม่ใช่การเลือกทางเทคนิค แต่เป็นการคัดเลือกทางเทคนิคหาดูว่าข้อมูลคืออะไร, มันกระจายตัวที่ไหน, ใครใช้มัน, และคุณภาพมันเป็นอย่างไรZhiHua Tech ผ่านสํานักงานคลังข้อมูล ทํางานกับหน่วยงานธุรกิจใน enterprise to:

• ไดเร็กทอรีข้อมูลทั่วไปสืบค้นข้อมูลในแผ่นข้อมูล ข้อมูล ความถี่และข้อมูลสําหรับระบบธุรกิจทั้งหมด และเจ้าของ เพื่อสร้างแผนที่ข้อมูล enterprise-graphy
• การกําหนดค่าพื้นฐานของข้อมูลจัดตั้งกฏระเบียบการประมวลกฎหมายระดับบริษัท มาตราฐานและกระบวนการบํารุงรักษาคุณลักษณะ รอบๆข้อมูลหลัก เช่น วัสดุต่างๆ
• พื้นฐานพื้นฐานคุณภาพข้อมูล• ตัวบ่งชี้เชิงอนิจกรรม (สมบูรณ์, ไม่ซ้ํา กัน, ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย, ความ เที่ยง ตรง, ความ ถูก ต้อง แม่นยํา) กําหนด คุณภาพ ข้อมูล, การ สแกน ข้อมูล ที่ มี อยู่ อย่าง ครบ ถ้วน, การ ระบุ ว่า มี คุณภาพ สูง สุด และ การ พัฒนา แผนการ ควบคุม.

2. การจัดรูปแบบและแบบจําลองแบบ Strative

โครงงานทางเทคนิคที่สร้างสื่อข้อมูล หลังจากที่ข้อมูลมีความชัดเจน

• เลเยอร์ของชุดข้อมูล (ODS)สืบค้นข้อมูลต้นฉบับจากระบบธุรกิจ เข้าสู่สื่อข้อมูลในเรียลไทม์ผ่านทาง CCDC (เปลี่ยนข้อมูล) ETL/LT TeleT Tool และ API. เก็บข้อมูลดิบ ๆ ไว้, Unknown access.
• ระดับการเรียกคืนข้อมูล (DW)สืบค้นเมื่อ 23 พฤษภาคม พ.ศ.
• ชุดข้อมูล (DM)สืบค้นผลการวิเคราะห์ลูกโซ่ ภาพลูกค้า) สร้างมุมมองกว้างและบ่งชี้ของ ก่อนการแบ่งกลุ่ม ทําให้พรรคธุรกิจได้รับผลวิเคราะห์ตามความต้องการ ที่น้อยที่สุด SQL
• การปรับตั้งเครื่องควบคุมสืบค้นเมื่อ: สร้างพจนานุกรมของตัวบ่งชี้ขององค์กร – แต่ละตัวบ่งชี้ (เช่น GMV, MAOri, วันเก็บหุ้น, อัตราการยึดคืนลูกค้า) มีชื่อเดียว, การตั้งค่า, แหล่งที่มาข้อมูล, และบุคคลที่รับผิดชอบ เมื่อถูกอ้างถึงในประโยคใด ๆ ดัชนีนี้ถูกนํามาจากพจนานุกรมของตัวบ่งชี้, กําจัดปัญหา "ตัวเลขที่ยังไม่ได้ระบุ" ที่ทุกคนต้องการ

3. การวิเคราะห์ด้วยตนเองและบริการข้อมูล

ค่าของศูนย์ข้อมูลจะถูกสะท้อนให้เห็นในที่สุด ใน "สร้างข้อมูลสําหรับคนที่ต้องการมัน":

• ฟอร์มการช่วยเหลือด้วยตนเอง BIสืบค้นเมื่อ (เช่น searchy, Superet หรือ Power BI) สร้างรายงานและแผงจัดการระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบระบบย่อยแบบ. เครือข่ายนี้เปลี่ยนจาก "Datatata Parter" เป็น "Toper Parter".
• บริการข้อมูล APIสืบค้นเมื่อเทียบกับข้อมูลภายนอก ผ่านช่องทางช่องกลางผ่านทาง RIST API สําหรับโปรแกรมที่ออนไลน์ได้, เคลื่อนย้ายและใช้โปรแกรมขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่น ระบบ CRM สามารถค้นหาข้อมูลลูกค้า 360 ภาพได้ตามเวลาจริง แทนที่จะเก็บสําเนาของลูกค้าที่อาจจะหมดอายุภายในเครื่อง
• ข้อมูลเลือดและผลการวิเคราะห์สืบค้นข้อมูลเต็ม (สายโลหิต) จากตารางแหล่งถึงปลายรายงานแต่ละฉบับ เมื่อสนามของตารางมีการเปลี่ยนแปลงขึ้น

ส่วนประกอบเทคนิคกุญแจ

ส่งจดหมาย

การจัดวางภาพโดยมีกรอบภาพเป็นระยะเยื้อง

• จํานวนหนึ่ง ขนาดหนึ่งลํากล้องนิยาม, แหล่งและการคํานวณ ตรรกะของตัวบ่งชี้หลัก enterprise entercence ได้ดําเนินการในศูนย์กลาง บนเวทีตรงกลาง และตัวเลขที่ผู้จัดการเห็นในรายงานใด ๆ และบนหน้าจอใด ๆ
• จาก T+7 ถึง T+0วงจรข้อมูลธุรกิจ ถูกรวมด้วยสัปดาห์/เดือน ต่อชั่วโมง หรือนาที เพื่อปรับให้ตรงกันโดยอัตโนมัติ
• ปล่อยผลผลิตการผ่าตัดสําเร็จใน 80% ของความต้องการที่ออกจําหน่ายทุกวันของพวกเขา โดยการช่วยเหลือตัวเอง BI และทีมไอทีเน้นในการสร้างแผ่นข้อมูล และปรับปรุงคุณภาพข้อมูล แทนการเหนื่อยกับการรับคําสั่งงานหลายชิ้น
• ตั้งค่าฐานข้อมูลสําหรับ AI: High-quality, well-managed business data are prerequisites for AI implementation. Once the data medium is completed, AI's RAG knowledge base build and model training can directly connect to clean data sources, significantly reducing the lead-up cycle for AI projects.