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尽管受到干扰,但新的一年中优化数据分析策略的策略

发布日期:2021-05-06 19:53:06浏览量:34

今年,不可预见的中断迫使企业加快其数字化转型工作的步伐,甚至超过了计划,在几天之内实施计划,通常需要数周(甚至数年)的时间。而且,有限的面对面互动已完全改变了零售商与客户互动的方式。但是,由于客户期望获得非凡的体验,因此赌注仍然很高。而且,公司希望拥有吸引购买的客户体验。从客户决定购买的那一刻开始,从供应链一直到到达客户家门口,企业对消费者的公司都需要利用数据分析和洞察力来预测和指导他们进行突破,最终超越客户的期望。公司必须首先制定全面的数据策略,

通过清晰的数据策略导航和增强供应链
随着变化的快节奏和客户的高期望,您是否有时间创建或评估数据策略?抽出时间。战略驱动执行。在从数据中收集见解之前,您需要一个现代的数据策略。它映射了您要使用数据解决的业务目标,需求和优先级。它可以确保未来的技术决策和业务活动是合理的,并与您的企业目标保持一致。建立数据策略并定期进行审查,不仅为明智的决策和成功的业务成果铺平了道路,而且使您的组织即使在中断期间也能在竞争中蓬勃发展。

为什么要创建数据策略?您的业​​务目标是什么?您正在寻找什么关键见解?您可以访问哪些数据?您需要什么数据?您正在使用哪些工具?这些只是您制定数据策略时要提出的一些问题。在整个组织中寻找协同效应,并了解每个业务部门试图解决的问题,以帮助告知您的数据策略。制定策略,然后在供应链中创建可见性,将使您能够进行预测和调整。

将数据分析嵌入您的供应链流程,以快速响应潜在的中断
在过去的一年中,对于许多公司而言,暴露出的问题可能是他们可能知道或可能不知道。或者,他们知道在性能高峰日会出现问题,但并非每天都有。数据分析可用于通知供应链中的流程调整。

当发生无法预测的中断(例如大流行或自然灾害)时,供应链将受到重大影响,尤其是在组织没有明确定义的数据策略的情况下。今年造成供应链中断的大部分原因可归因于牛鞭效应,牛鞭效应是一种分销渠道现象,需求预测会导致供应链效率低下。它是指随着供应链进一步向上移动,随着消费者需求的变化,库存增加的波动。当需求出乎意料地增加时,它不仅影响加工厂和供应商,而且还影响零售商,最终影响最终客户。在这些情况下,使用传统补货周期运作的企业会遇到困难。例如,一些杂货店,他们经常监视库存的波动并预测需求,以确保每种产品的过多或过少,他们今年都在苦苦挣扎。但是,那些成功的人拥有诸如运输管理和仓库管理系统之类的技术,可以提高可见度并在整个供应链中提高物流效率。但是,许多人可能在其自己的供应链中拥有可见性,但可见性可能已在其供应商处终止,导致他们下定单不知不觉中无法购买的产品。而且,客户呢?为了使在线客户(尤其是对于那些在线购买实体店(BOPIS)的客户)具有更大的可见性,实体店需要使库存与仓库保持一致。

在考虑数据策略时,要考虑如何访问和分析端到端供应链中的大量数据源,从而强调数据质量,可用性和管理的至关重要性。哪里有瓶颈?您的供应链各个环节中存在哪些问题或业务挑战?您的供应商的供应链如何?您如何监视仓库库存?将数据分析构建到端到端供应链中,无论中断如何,都可以使您适应。但是,请记住,通过利用数据分析来应对中断是一个旅程,而不是时间点类型的活动。

最大化您的数据战略价值以进行转型
在数据中寻找见解将有助于改进流程,采购和采购,从而为更透明,更智能的供应链铺平道路。随着世界瞬息万变,企业可以利用其数据分析进行调整。但是,如何才能不断优化和最大化数据策略的价值?

·不要试图煮沸海洋。 简而言之,不要过于野心勃勃。“数据战略”涵盖了很多方面,从数据仓库管理,云分析,物联网,大数据管理到数据治理和质量,人工智能和高级分析。不要试图一次完成所有这些事情。商业智能项目不必庞大。您可以通过首先关注利基问题和解决方案来找到成功。

· 确定快速获胜(或快速失败)。数据策略可以快速产生结果,而无需大量投资和预算方面的考虑。一旦确定了可以快速获胜的用例,就可以说成功。当您的业务决策者看到并与这些胜利互动时,您将展示价值并建立动力,并发展和推进目标(和预算)。这证明了将花费在进一步的分析计划上的时间和精力。如果您可以通过调整的能力和愿望识别快速获胜或快速失败,那么您就在正确的数据轨道上。

·不要设置并忘记它。 制定数据策略并不是一项需要设置和忘记的活动。这是一个非常反复的过程,因此在一致的基础上进行审查至关重要。优先级改变,工具改变,技术改变。客户行为也会发生变化-看看2020年以及购买家用健身设备和流媒体服务的急剧增长。唯一不变的是变化。建立定期对数据进行质量保证的程序,以为这些更改做准备。这将使您可以监视进度并根据需要进行调整。

尽管许多组织曾经将数据视为支持业务决策,但数据已发展成为一项关键任务业务资产,并且可以成为数字战略的催化剂。数据分析正在驱动所有行业的未来,尤其是在制造业和供应链中。无论是推动本地自我维持的制造,自动化质量,预测性维护还是智能供应管理,组织都需要现代化其数据策略以适应当前的市场状况,并应对破坏,同时还要计划未来的不确定性。

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