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      不要著急玩大數據

      2020-11-08 12:06:01 BD生物科學
      python爬蟲框架

      不要著急玩大數據

      沸沸揚揚的“大數據(Big Data)”,把很多企業、很多人搞得魂不守舍,蠢蠢欲動,似乎只要一玩大數據,大家都可以發大財似的。

      其實,你只要靜下心來想一想,很多企業,似乎還沒有資格去玩什么大數據。

      因為,“微數據(Micro Data)”、“小數據(Small Data)”你都還沒有搞清楚,你去玩什么“大數據”?

      那么,什么叫微數據呢?

      說簡單點,所謂的微數據就是你自己的數據,如制造業普遍使用的ERP數據。很多企業,花了很多錢上了ERP,結果還是“不好使”,給客戶及時交貨率沒有提高,呆滯庫存還是數不清,庫存周轉率還是上不去,為什么?

      很多人抱怨是上錯了ERP,或者怪ERP功能不完善,更有甚者是把使用了多年的BAAN/ORACLE換成了SAP,結果呢?還是那個樣兒!

      這是為什么?

      業務流程、組織架構沒有與ERP有效結合是個很重要的原因,但ERP內部數據不準確,卻是個重中之重的原因!

      所以,我跟很多企業講,其實你不需要這么昂貴的ERP,你花十分之一、甚至是百分之一的錢,用個金蝶K3或者用友的U8也就足夠了,因為“一只拿著木頭棒子的猴子,完全可以殺死一頭拿著AK47(突擊步槍)的豬”(注:這句話不是我說的,是我偉創力一個兄弟的發明),你信不信?

      關鍵的問題是你先理清你的微數據。

      微數據包括主數據(Master Data),如BOM數據,交易數據(Transactional Data),如收、發貨的數據等等,但這些說白了都屬于企業內部的數據,理論上是完全可控的,但你真正控制住了嗎?

      我的TIM審核、數據挖掘的12張表,基本都屬于“微數據”的范疇,但又有幾家企業能夠比較完整地提取出來?

      接下來才是所謂的“小數據”,見附圖第二層。

      小數據是指企業外部的,但是又是來自于合作伙伴的數據,如供應商的庫存,客戶的庫存,甚至是供應商的供應商的庫存,客戶的客戶的庫存。

      這些數據基本上也是可控的,但前提是需要ERP之外的工具鏈接,如一些供應鏈管理協同軟件,類似E2OPEN等等。

      但現在的問題是,這些小數據,對很多企業來講也是個巨大的挑戰。

      我在審核很多企業的供應鏈管理過程中,發現一種我稱之為“偽VMI”的現象。我的很多咨詢客戶的客戶要他們做VMI(供應商管理庫存),但客戶的客戶每天用了他們多少東西,什么時間用的,用了多少,又不告訴人家,沒有任何系統對接,只有等到財務月結的時候才產生個數據,準不準也不知道,這叫什么VMI?當然,“偽VMI”還包括讓供應商被動地補貨,這里就不多講了。

      小數據搞不定,又會直接影響大數據分析的準確性,反之亦然,于是就亂成了一鍋粥。物流的三流(物流、信息流、資金流)被講了多少年了,但最基礎的信息流,也就是數據流都搞不清楚,又哪來的物流、資金流?

      小、微數據亂了套,搞大數據又有啥用?

      從供應鏈管理的角度,基礎原材料的供應市場分析應該屬于所謂大數據的范疇。如,你要研究電子元器件的價格、供應走勢,你就必須從大數據的角度,來研究硅、鎳、銅等基礎原材料的市場情況;你要研究哪款產品好賣,你就要從大數據角度,研究終端消費者的消費行為、習慣等等。

      但問題是,你大數據研究的再好,你的小數據、微數據不給力,你不是該出不去貨,還是出不去,該有的呆滯庫存,你還還是有嗎?

      基礎打不好,你即使能伸到“云”里去,又能怎么樣呢?

      從“微”到“小”,再從“小”到“大”,這是個規律??!

      大數據 數據分析師

      渔业资源保护与利用