Блог

Повернутися до всіх статей

Майстер-дані: беремо відповідальність на себе

|

https://www.pexels.com/photo/charts-on-black-wooden-table-669622/

Продовжуємо розкривати концепцію «6С» щодо засвоєння майстер-даних продукту та розглянемо другу її складову – «відповідальний підхід». Це означає, що кожна організація повинна брати на себе відповідальність за процес управління, збору та зберігання точних даних. Правильний підхід до управління майстер-даними забезпечує ефективну оперативну діяльність.

Розберемося чому важливо зосередити увагу саме на основних даних продукту.

Дані продукту – це і є компанія, а саме:

Майстер-дані впливають на такі процеси:

1. на весь ланцюг постачання:

2. на операційну діяльність:

Крім того, що майстер-дані мають високу цінність для конкретної компанії, вони сприяють розвитку та розробці нових ідей. Унаслідок у виграші залишаються всі. Ця ситуація пояснюється активним розвитком хмарних, мобільних, аналітичних рішень та IoT, що сприяє створенню великої кількості важливих, але розкиданих даних. Це зі свого боку мотивує IT-компанії, зокрема DataLabs, створювати унікальні можливості для вирішення бізнес-завдань, розкриваючи та збільшуючи цінність даних для бізнесу. Спеціалісти DataLabs допоможуть ефективно організувати процес управління майстер-даними, включаючи процеси вилучення, аналізу, візуалізації, доступу, своєчасного отримання, що дозволить вирішити важливі завдання бізнесу у відношенні продукту (обсяги постачання, географія постачання, оцінка попиту та пропозиції, облік витрат та ін.). Правильний підхід та відношення до даних сприяє ефективній життєдіяльності компанії, внаслідок чого покращуються показники ефективності.

Попередній #fridaypost “Майстер-дані: перший крок до засвоєння”
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat