Новости

Nov 14, 2023

Логическое хранилище данных и цепочка поставок

Логическое хранилище данных позволяет организациям извлекать максимальную выгоду из

Логические хранилища данных позволяют организациям извлекать максимальную пользу из своих корпоративных данных и могут быть недостающим звеном, помогающим компаниям-поставщикам и производителям генерировать информацию, необходимую для принятия решений на основе данных.

Поскольку пандемия теперь полностью находится в зеркале заднего вида, объем и сложность данных продолжают расти быстрее, чем даже до появления COVID. В результате директора по закупкам (CPO) и другие специалисты по цепочке поставок обнаруживают, что им нужны эффективные, комплексные возможности управления данными, которые могут обеспечить бесперебойное и своевременное представление данных из множества различных типов источников. Фактически, исследование Deloitte, проведенное в 2018 году, показало, что более 3 из 5 CPO (65%) имели ограниченную видимость или вообще не видели ее за пределами поставщиков первого уровня. Год спустя Deloitte обнаружила, что директора по закупкам называют качество данных основным препятствием для закупок.

Поскольку организации продолжают бороться с проблемами управления данными в своих цепочках поставок и искать правильное решение для своего предприятия, на заднем плане в течение многих лет просачивается сильная альтернатива; логическое хранилище данных (LDW), которое представляет собой гибкую основу для преобразования и доставки данных. Марк Брейер из Gartner впервые предложил этот термин еще в 2008 году как следующее развитие хранилища данных, поскольку оно «фокусируется на логике информации, а не на механике». С тех пор логические хранилища данных успешно используются тысячами компаний, и они стали более совершенными и надежными. В отличие от традиционных хранилищ данных, логические хранилища данных позволяют просматривать данные в режиме реального времени в нескольких разрозненных системах, включая облачные репозитории и потоковые источники данных.

Недавно компания Gartner рассказала, как использовать логические хранилища данных для цепочки поставок. В нем они наметили архитектуру, в которой логическое хранилище данных играет центральную роль по отношению к другим ключевым компонентам инфраструктуры данных, включая хранилища операционных данных, хранилища данных, витрины данных и озера данных, для удовлетворения конкретных потребностей различные пользователи, такие как бизнес-аналитики, инженеры по данным и специалисты по обработке данных, которые занимаются разнообразной аналитикой, включающей оперативную разведку, бизнес-отчетность и аналитику, расширенную аналитику и науку о данных.

Gartner рекомендует руководителям цепочек поставок структурировать свой подход к аналитике и аналитике на основе модели Gartner Data and Analytics Infrastructure Model (DAIM), четырехквадрантной модели, которая охватывает большинство вариантов использования данных и аналитики, в соответствии со следующими двумя измерениями:

В отчете Gartner показано, как пять ключевых компонентов инфраструктуры данных (логические хранилища данных, компоненты оперативной аналитики, хранилища данных, озера данных и компоненты науки о данных) сопоставляются с DAIM, а также какие роли и навыки обычно применяются в каждом случае.

Два наблюдения очевидны: во-первых, помимо логического хранилища данных, четыре других компонента инфраструктуры с соответствующими ролями и навыками соответствуют четырем категориям вариантов использования данных и аналитики DAIM примерно следующим образом:

Во-вторых, логическое хранилище данных охватывает все четыре категории DAIM, поскольку оно может быть реализовано поверх существующей инфраструктуры компании, включая компоненты оперативной аналитики, хранилища данных, озера данных и компоненты обработки данных, обеспечивая беспрепятственный доступ в режиме реального времени к все различные типы данных, хранящиеся в разных компонентах.

Виртуализация данных делает возможным современное управление данными, поскольку ее логический подход к интеграции и управлению данными обеспечивает просмотр в реальном времени разрозненных источников данных без необходимости предварительной физической репликации данных в консолидированный репозиторий. Виртуализация данных действует как абстракционный и семантический уровень поверх всех различных базовых источников данных, составляющих логическое хранилище данных, включая локальные и облачные источники, структурированные и неструктурированные источники, статические и потоковые источники, а также устаревшие и современные источники.