דבר המקצוענים את העיכובים בקבלת משלוחים מן הספקים?". חשוב לדייק את הגדרת הבעיה, קרי, להגדיר, אם היא מתייחסת לכל המשלוחים, או רק למשלוחים בקטיגוריה מסוימת (כגון משלוחים אוויריים/ימיים/ יבשתיים); להגדיר, אם היא מתייחסת לכל הספקים או לספקים בקטיגוריה מסוימת (כגון ספקי חומרגלם בלבד); להגדיר, אם היא מתייחסת לכל התקופה, או לתקופה מסוימת (כגון בהתפרצות מגיפת הקורונה); וכו'. • שלב זה כולל איסוף :)Data collection איסוף נתונים ( נתונים רלוונטיים מכל מקור אפשרי, הן בארגון והן מחוצה לו. מקורות לדוגמה: מערכת לניהול משאבי ,]ERP[ )Enterprise Resource Planning הארגון ( Manufacturing Execution מערכת לביצוע הייצור ( Warehouse ], מערכת לניהול המחסן ( MES[ )System ], מערכת לניהול הפצה WMS[ )Management System ], מאגרי DMS[ )Distribution Management System( Government and public מידע ממשלתיים וציבוריים ( Commercial ), מאגרי מידע מסחריים ( databases Databases of ), מאגרים של חברות מידע ( databases Software ), רישומי תוכנה ( company information ), ניירת, מסמכים דיגיטליים, וכו'; וכן מכשירי logs ), קוראי זיהוי תדר-רדיו Sensing devices חישה ( ,]Radio-frequency identification (RFID) readers[ מצלמות, מיקרופונים, וכו'. • ריבוי :)Data cleaning ארגון הנתונים וטיובם ( הנתונים, המגיעים ממקורות שונים, מחייב לארגן את ), ולנקות נתונים שגויים Databases מסדי הנתונים ( מתוכם. ארגון הנתונים כולל את מיונם, את קטלוגם ואת אחסונם באופן נגיש וידידותי. זאת, כדי שיהיה אפשר לאחזרם בקלות ולהפיק מהם מידע בעל ערך. ,)Data capture הארגון כולל גם לכידת נתונים ( המתועדים בניירת (כגון: חשבוניות, קבלות, שאלונים, וכו'), או במסמכים אלקטרוניים (כגון: דואר אלקטרוני, תמונות, סרטונים, וכו'); חילוצם מתוך המסמכים; והמרתם לפורמט דיגיטלי קריא. כאשר מדובר בנתוני המאופיינים, בין-השאר, במיגוון **)Big Data עתק ( ": נכסי מידע בנפח Gartner ) על-פי " Big Data נתוני עתק (** מי ומה בשרשרת האספקה 60 תפקידו של מנתח הנתונים ) הוא לחלץ נתונים Data Analyst( גולמיים, לארגנם, לטייבם, לנתחם, ולהופכם למידע בעל משמעות. בסיום התהליך, הוא מדווח על ממצאיו למקבלי ההחלטות, וגם ממליץ על דרכי הפעולה הרלוונטיות (כגון להחליף מסלולי הפצה, או להחליף רכיב תקול במערכת) תצורות, ארגון הנתונים מחייב גם שימוש במסדי ), הנותנים פתרון אחסון NoSQL נתונים ייחודיים ( וגישה למידע, שאינו ממודל במבנה טבלאי יחסי (קרי, שאינו ממודל במסד נתונים טבלאי). טיוב מסדי הנתונים כולל ניקוי נתונים שגויים (כגון: כפולים, חלקיים, פגומים, בפורמט שגוי, וכו') באמצעות תיקונם או הסרתם. טיוב הנתונים הוא הכרחי, כדי להבטיח מידע מדויק ולגזור תובנות נכונות, התורמות ערך ממשי לארגון. • שלב זה כולל את :)Data analysis ניתוח הנתונים ( ) ואת ניתוחם, כדי Data Mining כריית הנתונים ( לגלות מידע בעל משמעות למקבל ההחלטות. המידע מושג באמצעות זיהוי תבניות, כללים, דפוסים או הקשרים, הקיימים בנתונים (כגון מיתאם בין מועד ההגעה הצפוי של האונייה לבין העומס בנמלים). בדרך-כלל, הניתוח מתבצע באמצעות הפעלת אלגוריתם, או תכנית מחשב, המאפשרת לחלץ תכונות רלוונטיות מן הנתונים ולפתח מודלים וסיווגים, המבוססים על תכונות אלו. כיום, השפה השימושית ביותר לאחזור נתונים, בתשובה לשאילתות, היא .SQL (Structured Query Language שפת התכנות ) השפה מתאימה, בעיקר, לעיבוד מידע במסדי נתונים, במבנה טבלאי יחסי. ניתוח נתונים מתקדם כולל שימוש בבינה מלאכותית ]. שימוש זה מחייב AI[ )Artificial Intelligence( ), המאפשרת Machine Learning למידת מכונה ( למחשב ללמוד מדוגמאות בלי להיות מתוכנת ספציפית. הניתוח המתקדם עשוי לכלול גם שימוש .)OpenAI בקוד פתוח ( • השלב :)Interpret הצגת הממצאים ומשמעותם ( האחרון בתהליך האנליטי כולל את הצגת התמונה המלאה למקבלי ההחלטות. קרי, הצגת המידע, המתקבל מניתוח הנתונים, ומהתובנות הנגזרות ממנו. שלב זה כולל הצגה ויזואלית ושיתוף הממצאים עם Visualize and share the כל הגורמים הרלוונטיים ( ). מקובל להציג את הממצאים באמצעות findings תרשימים, גרפים, טבלאות, וכו'. העברת המסר עשויה ) ותובנות Storytelling לכלול גם "סיפור נתונים" ( טקסטואליות. מערכות בינה עסקית בשנים האחרונות, הנהלות ארגונים החלו לאמץ מערכת ] כפלטפורמת BI[ )Business Intelligence בינה עסקית ( ניתוח נתונים, המציבה סטנדרטים חדשים בעולם האנליטיקה. מערכת זאת מפיקה מידע בעל ערך לארגון, וגם תורמת תובנות רבות לניהול הפעילות העסקית. כוללות: כריית מידע, עיבוד אנליטי מקוון BI מערכות ה- ], ניהול ביצועים OLP[ )Online Analytical Processing( )Business Performance Management עסקיים ( גבוה, במהירות גבוהה ו/או במיגוון גבוה, הדורשים צורות חסכוניות וחדשניות של עיבוד מידע, כדי לאפשר תובנה משופרת, קבלת החלטות ואוטומציה Big data is high-volume, high-velocity של תהליכים (" and/or high-variety information assets that demand cost- effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process .)"automation )58 ' (המשך מעמ
RkJQdWJsaXNoZXIy MjgzNzA=