啟動大資料專案之前需要問的5個問題

在關於裝置效能，供應商關鍵績效指標（KPI）和庫存水平的每週報告之間，更多的資料可能是供應鏈管理者最不願意處理的事情。

然而，每天有更多的資料不斷湧現：根據IBM公司的調查報告，全球每天創造2.5EB位元組的資料（即10億千兆位元組）。但它並不總是這樣。根據IBM公司的計算，世界上90％的資料只是在過去兩年建立的，而且報告中顯示，企業使用資料可以節省數百萬美元，並以前所未有的方式提高工作效率。

當企業預算收緊時，管理人員採用大資料以提高效率，這並不奇怪。畢竟，許多公司花費十多年時間來引進或升級資料處理系統，並採用雲端計算和/或物聯網。現在，供應鏈管理者被要求使用這些資料，因此這說起來容易，做起來難。

人們需要認識到盲目啟動專案所面臨的挑戰，JDA軟體公司實驗室負責人SureshAcharya對於大資料的應用進行了解析。

Acharya說，“沒有什麼是令人望而生畏的，有一個方法可以做到這一點。”他指出，供應鏈管理者在啟動一個新專案之前必須問自己五個問題：

1.自己的業務案例是什麼？

也許當管理人員試圖應用資料時，其最大的問題是在頭腦中沒有一個能夠解決的案例。當開始一個新專案時，供應鏈管理者應該有一個特定的業務問題要解決（比如，庫存過剩），並能夠量化（減少5％，將節省多少費用）。

“如果你從資料中找出需要解決的業務問題，那麼這真的是本末倒置。”Acharya說。“你想要說的是：這是我想要解決的問題，是我所擁有的資料。那麼是否打算收集或者購買和訂閱，以幫助解決這個問題？”

“所以，需要確保你有一個業務案例，並試圖解決一個業務問題，”他補充說。

2.有正確的資料來源嗎？

考慮到一個大資料專案作為一個需要解決的問題，而不是一個要完成的專案，這可能會表明目前可用的資料不是解決這個問題所需的資訊。

“如果要檢視庫存或缺貨情況，你有庫存的資料嗎？你有關於銷售點或訂單嗎？或任何事情都可能是資料。你應該對想要解決的業務問題和擁有的資料來源進行調整。”Acharya說。

提出此問題可能有助於在繼續實施專案之前確定必須收集哪些其他資料。也許需要來自供應商的附加產品資訊，或者來自零售商的不同銷售點資訊。如果合作伙伴不能提供此資訊，則可能需要一種新的方法。

3.你的資料是否可用？

與第二個問題類似，供應鏈管理人員必須能夠考慮如何記錄和儲存可以用來解決其業務案例的資料。

存在幾種型別的資料，但無論資料是結構化的還是非結構化的，內生的或外生的，可以基於資料專案的性質來區分。換句話說，零售商和製造商可以收集各種非結構化資料，例如對產品的客戶評論。但是，每一方收集，量化，分析資料的方式不同，因此根據他們的業務案例的需要可能完全不同。能夠收集資料集不使它可用；業務例項的引數決定它是否可用。

“如果你認為有很多資料，但卻沒有真正檢查是否會增加或幫助解決業務問題，那麼你需要退一步並想辦法解決。”Acharya說。

4.演算法是否存在？

一旦商業案例被確定，並且可用資料被判斷為相關和有用，企業必須確保問題可以基於當前可用的演算法來解決…如果它不能，最好尋找一個更好的解決方案。

“這並不是說只要有資料，就一定有辦法來幫助你解決它。無論對於學術界還是業界來說，有些問題確實是新的，這些問題尚未得到解決。”Acharya說。

“可能有一種方法來解決它，但這個具體問題可可能沒有解決，所以你也需要做好探索演算法的準備。”他補充說。

5.樣本是什麼？

如果所有上述條件都能滿足，那麼大資料專案是可行的。然而，只是因為可以做到，並不意味著執行者應該急於實施。

“所有這一切都應該首先在一個非常小的樣本上進行測試。”Acharya說，“你想嘗試一下小樣本，然後如果它是可行的，已經解決了問題，那麼可以開始擴大規模。“

就像生產執行需要原型和樣本一樣，大資料專案需要一個測試研究來確定可行性。在理想情況下，這樣的專案將建立可操作的結果，但是如果演算法或實施方法有問題，結果可能獲得錯誤的解決方案。對於人們來說，不能實施專案總比錯誤實施專案要好。

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