Интегрированные приложения Big Data и ERP: начало новой эры корпоративного интеллектуального управления

В сегодняшнюю цифровую эпоху большие данные и системы планирования общеорганизационных ресурсов (ERP) стали важными инструментами корпоративного управления. Появление больших данных предоставляет предприятиям огромные информационные ресурсы, в то время как ERP - системы являются основной платформой для внутреннего управления. Интеграция больших данных с ERP - приложениями может обеспечить более эффективное управление, более точное принятие решений и большую конкурентоспособность для предприятий.

Концепции и особенности больших данных и ERP

Концепция и особенности больших данных
Большие данные - это наборы данных, которые не могут быть извлечены, обработаны и обработаны обычными программными средствами в течение определенного периода времени. Большие данные характеризуются большим объемом данных, разнообразными типами данных, быстрой обработкой и низкой плотностью ценности. Технологии больших данных, включая сбор, хранение, обработку, анализ и визуализацию данных, могут помочь компаниям извлекать ценную информацию из больших объемов данных.

Понятие и особенности ERP
ERP - это интегрированная информационная система управления предприятием, которая объединяет все бизнес - звенья, такие как финансы, закупки, продажи, производство и инвентаризация предприятия, для обмена информацией и синергизма. Система ERP имеет характеристики интеграции, модульности, конфигурации, открытости и т. Д. Она может помочь предприятиям повысить эффективность управления, снизить затраты и оптимизировать бизнес - процессы.

Необходимость интеграции больших данных с ERP

1. Повышение точности и своевременности данных
Технология Big Data позволяет собирать и обрабатывать в режиме реального времени различные данные как внутри, так и за пределами предприятия, включая данные о продажах, данные о производстве, рыночные данные, данные о клиентах и т.д. Интеграция больших данных с ERP позволяет передавать эти данные в ERP - системы в режиме реального времени, повышая точность и своевременность данных и обеспечивая более надежную основу для принятия корпоративных решений.

2. Обеспечение интеллектуальной поддержки принятия решений
Технология анализа больших данных позволяет извлекать ценную информацию из больших объемов данных, таких как рыночные тенденции, потребности клиентов, продажи продуктов и т. Д. Интеграция результатов анализа больших данных с ERP - системами обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений корпоративным руководством и помогает предприятиям разрабатывать более научно обоснованные стратегии и решения.

3. Оптимизация бизнес - процессов
Технологии Big Data позволяют отслеживать и анализировать бизнес - процессы в режиме реального времени и выявлять узкие места и проблемы в бизнес - процессах. Интеграция результатов анализа больших данных с ERP - системами позволяет оптимизировать и улучшить бизнес - процессы и повысить эффективность и качество бизнес - процессов.

4. Повышение конкурентоспособности предприятий
Интеграция больших данных с ERP может помочь предприятиям лучше понять рынки и потребности клиентов, оптимизировать продукты и услуги и повысить эффективность управления и уровень принятия решений. Все это повышает конкурентоспособность предприятий и делает их непобедимыми в условиях жесткой конкуренции на рынке.

Методы и методы интеграции больших данных с ERP

1. Технология интеграции данных
Интеграция данных является ключевым звеном в интеграции больших данных с ERP. Часто используемые технологии интеграции данных включают хранилища данных, инструменты ETL (Extract, Transform, Load), озера данных и многое другое. Хранилище данных - это тематически ориентированный, интегрированный, относительно стабильный, отражающий исторические изменения набор данных, который объединяет и хранит различные данные внутри и за пределами предприятия, обеспечивая базу данных для анализа данных и поддержки принятия решений. Инструмент ETL - это программный инструмент для извлечения, преобразования и загрузки данных, который извлекает данные из различных источников данных, очищает, преобразует и загружает их в хранилища данных или другие целевые базы данных. Озеро данных - это крупное хранилище данных, в котором хранятся различные типы данных, которые могут хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные и обеспечивать базу данных для анализа больших данных.

2. Методы анализа данных
Анализ данных является ключевым элементом интеграции больших данных с ERP. Часто используемые методы анализа данных включают анализ данных, машинное обучение, статистический анализ и многое другое. Интеллектуальный анализ данных - это технология, которая автоматически обнаруживает скрытые шаблоны и отношения из больших объемов данных, помогая предприятиям находить ценную информацию о рыночных тенденциях, потребностях клиентов и продажах продукции. Машинное обучение - это технология, которая позволяет компьютерам автоматически обучаться и улучшаться, помогая компаниям проводить прогностический анализ, классификационный анализ, кластерный анализ и т.д. Статистический анализ - это метод анализа и экстраполяции данных с использованием статистических методов, которые могут помочь предприятиям в проверке гипотез, дисперсионном анализе, регрессионном анализе и т.д.

3. Технология визуализации
Технология визуализации является важной частью интеграции больших данных с ERP. Часто используемые методы визуализации включают отчеты о данных, приборную панель, инструменты визуализации данных и многое другое. Отчетность - это инструмент для представления данных в табличной форме, который помогает руководству предприятия быстро понять состояние бизнеса и бизнес - данные. Инструментальная панель - это инструмент для отображения данных в графической форме, который помогает руководству предприятия интуитивно понять ключевые показатели и бизнес - тенденции предприятия. Инструмент визуализации данных - это программный инструмент, который отображает данные в виде графики, анимации и т. Д. Он может помочь руководству предприятия лучше понять содержание и взаимосвязь данных.

Примеры приложений, интегрированных с большими данными и ERP

1. Обрабатывающая промышленность
В обрабатывающей промышленности интеграция Big Data с ERP может помочь предприятиям в интеллектуальном управлении производственными процессами. Благодаря мониторингу производственного оборудования в режиме реального времени и анализу данных можно своевременно обнаружить неисправность оборудования и производственные аномалии, повысить эффективность производства и качество продукции. В то же время, благодаря анализу рыночного спроса и заказов клиентов, может быть достигнуто точное производство и управление запасами, что снижает затраты на производство и риск отставания в запасах.

2. Розничная торговля
В розничной торговле интеграция Big Data с ERP может помочь компаниям достичь точного маркетинга и управления отношениями с клиентами. Анализируя покупательское поведение и предпочтения клиентов, вы можете предоставить им персонализированные рекомендации и услуги для повышения их удовлетворенности и лояльности. В то же время, благодаря анализу данных о продажах и инвентарных данных, можно добиться точного пополнения запасов и управления запасами, а также снижения стоимости запасов и риска дефицита.

3. Финансовый сектор
В финансовом секторе интеграция Big Data с ERP может помочь компаниям в управлении рисками и бизнес - инновациях. Анализ данных о кредитовании клиентов и транзакциях позволяет своевременно выявлять риски и мошеннические действия и улучшать возможности контроля рисков. В то же время, благодаря анализу рыночных тенденций и потребностей клиентов, можно разрабатывать более персонализированные финансовые продукты и услуги, которые повышают инновационный потенциал бизнеса и конкурентоспособность рынка.

Проблемы интеграции больших данных и ERP и ответные меры

Безопасность данных и защита конфиденциальности
Интеграция Big Data с ERP включает в себя большое количество внутренних и внешних данных, безопасность и конфиденциальность которых являются важной проблемой. Компании должны принимать эффективные меры безопасности данных и защиты конфиденциальности, такие как шифрование данных, контроль доступа, резервное копирование данных и т. Д. Для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных.

2. Техническая сложность
Интеграция Big Data и ERP включает в себя множество технологий и инструментов, таких как хранилища данных, инструменты ETL, методы анализа данных, технологии визуализации и т. Д. Сложность этих технологий и инструментов создает определенные проблемы для бизнеса. Компаниям необходимо усилить техническую подготовку и подготовку кадров, повысить технический уровень и общее качество персонала, обеспечить плавное внедрение интеграции больших данных с ERP.

3. Вопросы качества данных
Интеграция Big Data с ERP требует обеспечения точности, полноты и согласованности данных, но из - за разнообразия и сложности источников данных проблема качества данных является широко распространенной. Предприятиям необходимо создать надежную систему управления качеством данных, усилить очистку данных и проверку данных, чтобы качество данных соответствовало требованиям.

4. Организационные изменения и культурное строительство
Интеграция Big Data и ERP требует от компаний организационных изменений и культурного строительства, преодоления барьеров между отделами и обмена информацией и синергизма. Предприятиям необходимо укреплять организационное руководство и коммуникацию и координацию, создавать хорошую информационную атмосферу и культурную среду и обеспечивать плавное продвижение интеграции больших данных и ERP.

VI. ВЫВОДЫ

Интегрированные приложения Big Data и ERP являются неизбежной тенденцией цифровой трансформации бизнеса. Интегрируя большие данные с ERP, предприятия могут осуществлять сбор, анализ и применение данных в режиме реального времени, повышать эффективность управления, снижать затраты, оптимизировать бизнес - процессы и повышать конкурентоспособность предприятий. Тем не менее, интеграция Big Data и ERP также сталкивается с такими проблемами, как безопасность данных и защита конфиденциальности, техническая сложность, качество данных, организационные изменения и формирование культуры. Предприятиям необходимо принять эффективные меры, укрепить технологические инновации и подготовку кадров, создать надежную систему управления качеством данных и механизм защиты безопасности, создать хорошую информационную атмосферу и культурную среду, содействовать плавному внедрению интеграции больших данных и ERP и открыть новую эру интеллектуального управления предприятиями.