Trung tâm dữ liệu và chi tiết: Từ dữ liệu Solo đến tài trợ dữ liệu

Nền: "Fat of Business Data"

Trong thập kỷ qua, Trung Quốc đã có những bước tiến lớn trong sự phát triển của công nghệ thông tin cho các doanh nghiệp của họ - tài khoản ERP, CRM, WMS, WMS, OA, và hệ thống kinh doanh lớn và nhỏ bao gồm một khu vực kinh doanh.Càng có nhiều hệ thống, càng có nhiều dữ liệu, thì càng mơ hồ về việc quản lý quan điểm toàn cầu có thể thấy.。

Các triệu chứng điển hình: Các con số được xuất khẩu từ ERP bởi khu vực tài chính không khớp với số tiền đã ký từ thống kê CRM; các ngày chuyển đổi cổ phiếu cho các đội cung cấp chuỗi không khớp với số liệu thực sự đăng nhập và đăng nhập của kho WMS; CEO muốn xem " xu hướng của các tỷ lệ sản phẩm qua 12 tháng qua" và các đội IT cần phối hợp ba bộ phận, chạy năm, và tự động nhấn mạnh trước khi đưa ra một con số "có thể xác định".

Đó không phải là vấn đề với dữ liệu.Dữ liệu rải rác trên các hệ thống kinh doanh "coastal", thiếu định nghĩa phù hợp, tiêu chuẩn và điểm truy cậpNhững cảnh được miêu tả ở đây là cho các doanh nghiệp với dữ liệu đa hệ thống bị cô lập, báo cáo cân chỉnh không cân đối và phân tích không hiệu quả.ZhiHua TechDữ liệu xây dựng giữa trạm và phương pháp quản lý dữ liệu không đại diện cho việc tiết lộ dữ liệu cho khách hàng cụ thể.

Những thách thức hoạt động điển hình

1. Dữ liệu rải rác nhiều hệ thống, ô xem thống nhất toàn cầu bị mất tích

• ERP điều khiển các bảo lãnh tài chính, CRM điều khiển khách hàng, WMS điều khiển dòng chảy nước từ cổ phiếu - mô hình dữ liệu của ba hệ thống là độc lập với nhau, với các mã khác nhau, thuộc tính và vị trí cho cùng "khách hàng", "sinh viên", "sinh viên" và "t thứ tự" trong hệ thống của họ.
• Quản lý muốn xem "Customer 360", những sản phẩm nào, lịch sử giao dịch, hồ sơ khiếu nại, trả lại, cần phải lấy dữ liệu bằng tay từ ít nhất ba hệ thống và rồi va chạm với nhau, và quá trình này cần thời gian và kết quả dễ dàng sai lầm.
• Mỗi doanh nghiệp duy trì những lời khai và cơ sở dữ liệu riêng biệt, và cùng một chỉ số (v. d., "hàng tháng bán lẻ" có thể có năm con số khác nhau trên máy tính của năm người.

Chất lượng dữ liệu không đều và phân tích thấp trong uy tín

• Dữ liệu tổng thể "một kích thước đa chiều": cùng một vít của cùng một nhà cung cấp, đó là một tập hợp mã trong ERP, một bộ khác trong WMS, và thiết lập thứ ba trong R & DOG. Điều này dẫn đến lỗi thường xuyên trong kiểm kê, thu thập sự hòa giải và kế toán chi phí.
• Dữ liệu khách hàng nhiều lần và mâu thuẫn nhau: nhiều bản ghi âm (tên khác nhau nhẹ nhàng và chi tiết liên lạc khác nhau) của cùng một khách hàng trong CRM vì lý do lịch sử, bán hàng không rõ ràng về đó là phiên bản mới nhất và marketing có thể gửi cùng một tin nhắn văn bản ba lần cho cùng một khách hàng.
• Thiếu dữ liệu và giá trị bất thường: trường khóa (v. d. số lượng hợp đồng, ngày giao hàng) là trống hoặc rõ ràng bất thường (ngày 1970-01-01), nhưng không có tự động phát hiện và sửa chữa cơ chế, và lưu lượng dữ liệu bẩn đến báo cáo phân tích.

Phân tích dữ liệu phụ thuộc vào việc định thời gian bằng tay và không đúng cách

• Phân tích kinh doanh dựa vào câu đố của anh em họ Push trong đêm đó là 3 tuần trước. các bên cạnh tranh đã điều chỉnh chiến lược giá cả của họ thành dữ liệu thời gian thực và đang chờ kết quả.
• Khi doanh nghiệp hỏi một câu thăm dò — “tiềm năng chuộc lại của khách hàng mới trong ba tháng qua là bao nhiêu?
• Thiếu khả năng tự tự tự phân tích: các tổng đài không thể lôi dữ liệu để tự phân tích, và tất cả các dữ liệu cần được xếp hàng trong danh sách làm việc của khu vực IT, tạo ra dữ liệu điển hình " Hiệu ứng máy móc".

Phương pháp xây dựng dữ liệu ZhiHua Tech

Name

Bước đầu tiên trong việc xây dựng trung tâm dữ liệu không phải là chọn lọc kỹ thuật, mà là chọn lọc kỹ thuật.Tìm hiểu xem dữ liệu là gì, chúng được phân phối ở đâu, ai đang sử dụng nó, và chất lượng chúng ra sao.ZhiHua Tech, thông qua các công ty lưu trữ dữ liệu tài sản, làm việc với các đơn vị kinh doanh trong doanh:

• Thư mục quản lý dữ liệu toàn cục: Tổng hợp các bảng dữ liệu, trường dữ liệu, tần số cập nhật dữ liệu và dữ liệu cho tất cả hệ thống kinh doanh, và chủ sở hữu, để tạo ra bản đồ dữ liệu cấp doanh nghiệp. Bước này giải đáp câu hỏi dữ liệu ở đâu.
• Tiêu chuẩn dữ liệu chínhThiết lập các quy tắc mã hóa kinh doanh, các đặc điểm đặc trưng và các quá trình bảo trì về các thực thể dữ liệu cốt lõi như vật liệu, khách hàng, nhà cung cấp, các tổ chức, tài khoản.
• Đường cơ bản chất lượng dữ liệu• Chỉ số định lượng (hoàn chỉnh, độc đáo, nhất quán, tính đúng giờ, chính xác) xác định chất lượng dữ liệu, quét toàn bộ dữ liệu hiện có, nhận diện các bảng chất lượng và phát triển các kế hoạch quản trị quan trọng nhất.

2. Bộ dữ liệu hình thành và vạch ra mô hình

Các bộ xương kỹ thuật xây dựng các phương tiện truyền thông dữ liệu được thiết lập sau khi tài sản dữ liệu đã rõ ràng:

• Lớp dữ liệu (ODS): đồng bộ hoá dữ liệu gốc từ hệ thống kinh doanh vào trong vật chứa dữ liệu trong thời gian thực thông qua CCDC (bắt giữ dữ liệu thay đổi), ETL/ELT ống dẫn và API. Giữ nguyên mẫu dữ liệu thô, chưa xử lý, và đảm bảo khả năng truy cập dữ liệu.
• Thư mục homeComment: sử dụng phương pháp mô hình kích thước Kimball hoặc DataVault, làm sạch, tiêu chuẩn hóa, liên kết dữ liệu thô và xây dựng phân tích về lĩnh vực mô hình miền - chủ đề bán hàng, thu thập chủ đề, chủ đề kiểm kê, chủ đề tài chính, chủ đề con người, vân. Lớp này là "một nguồn dữ liệu duy nhất đáng tin cậy".
• Bộ dữ liệu (DM)Để có một số kịch bản kinh doanh cụ thể (quản lý buồng lái, phân tích ống nước bán hàng, phân tích hiệu suất cung cấp hàng, hình ảnh khách hàng), xây dựng một cái nhìn rộng và chỉ số của sự phân biệt chủng tộc trước khi phân loại, cho phép các bên kinh doanh có được sự phân tích cần thiết tại mức độ phức tạp tối thiểu của SQL.
• Bộ quản lý cân chỉnh biểu tượng: Tạo một từ điển chỉ thị doanh nghiệp — mỗi chỉ số (v.g., GMV, M Incori, thay đổi ngày, tỷ lệ ghi nhớ khách hàng) có một tên, cân chỉnh, nguồn dữ liệu và người có trách nhiệm. Khi được trích trong bất cứ câu nào, chỉ số được lấy từ từ điển của chỉ số, loại bỏ vấn đề của "các con số không được ghi rõ".

3. Tự giúp đỡ và hỗ trợ dịch vụ dữ liệu

Giá trị của trung tâm dữ liệu được phản ánh trong "Làm cho dữ liệu có thể truy cập được cho những ai cần nó"

• Tự giúp đỡ BIform: Tổng đài kết nối trực tiếp đến cấp dữ liệu bằng công cụ kéo và tải dữ liệu BI (v. d. Metase, Superset hoặc Power BI), tạo ra báo cáo tự tạo và bảng điều khiển mà không cần sự can thiệp của IT trong việc viết SQL. IT chuyển từ "Data sắc thái bộ lọc" sang "data ship Page".
• Cơ quan dịch vụ dữ liệu API: phơi nắng tài sản dữ liệu bên ngoài kênh giữa thông qua RST API cho ứng dụng phía trước, kết thúc chương trình di động và nhỏ. Ví dụ, hệ thống CRM có thể tìm kiếm dữ liệu ảnh 360 trong thời gian thực, thay vì duy trì một bản sao của một khách hàng có thể hết hạn tại địa phương.
• Phân tích máu và tác độngGhi lại toàn bộ dữ liệu lưu thông (dòng máu) từ bảng mã nguồn cho đến cuối mỗi báo cáo. Khi một lĩnh vực của bảng được thay đổi xuôi dòng, tất cả các bên phụ thuộc xuôi dòng được tự động thông báo, tránh một "đi ngược dòng mà không biết ai đang sử dụng nó"

Thành phần kỹ thuật then chốt

Name

Hướng giá trị đã chọn

• Một số, một đạn.Định nghĩa, nguồn gốc và tính toán logic của chỉ thị hiệu suất kinh doanh lõi được quản lý trung tâm ở giai đoạn giữa, và những con số mà quản lý nhìn thấy trên bất kỳ báo cáo và trên bất kỳ màn hình đều bắt nguồn từ cùng dữ liệu.
• Từ "T+7" đến "T+0.": Việc cập nhật dữ liệu kinh doanh được tổng hợp bằng tay từ tuần này sang tháng khác, từ giờ này sang giờ khác để tự động đồng bộ hóa, và những người ra quyết định có thể thấy và đáp ứng các tín hiệu dữ liệu vào ngày của vấn đề.
• Giải phóng năng suất IT: Chiến dịch thực hiện 80% nhu cầu mang ra ngoài hàng ngày của họ bằng cách tự giúp đỡ BI, và đội IT tập trung vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu và cải thiện chất lượng dữ liệu hơn là mệt mỏi với việc nhận một số lệnh làm việc.
• Thiết lập cơ sở dữ liệu cho AI.: dữ liệu kinh doanh chất lượng cao, được quản lý tốt là điều kiện tiên quyết cho việc thực hiện AI. Một khi dữ liệu trung bình được hoàn thành, các dự án AI của RAG có thể trực tiếp kết nối với các nguồn dữ liệu sạch, giảm đáng kể các dự án dẫn đầu cho AI.