未来数据是数字供应链成功的关键，IT运维IT服务该何去何从

当今的IT业务由广泛，深入且不断扩展的数据能力所驱动。对供应链运营而言，这是双重事实。不幸的是，许多组织在利用现在可供他们使用的与供应链相关的各种数据方面都在挣扎。

供应链数据的主要来源是公司运行其主要业务的核心业务系统，比如IT外包业务、系统集成服务等IT服务。供应链运作与公司的几乎所有主要业务部门相互作用，并依赖于此。

因此，供应链经理必须能够收集，过滤和分析从公司ERP，会计，库存和仓库，销售和市场营销，运输管理以及其他后端系统中提取的数据。确保拥有充分利用这些内部数据源所需的数据管理工具和功能并不是一件容易的事，并且通常需要关键供应商和顾问的专业知识。

相关数据的第二个来源也是一个熟悉的来源：您的供应商网络（IT行业）。公司需要尽可能多地实时了解关键供应商的运营情况-从生产率，定价计划到质量控制统计信息，应有尽有。

最近，另一类与系统集成供应商相关的数据获得了更高的优先级：网络安全实践和供应商的整体风险状况。许多公司遭受的数据泄露可追溯到其供应商的网络防御中的缺陷。如今，在两个不同的供应商之间进行选择可能取决于他们各自的网络风险概况以及按时交货和组件质量记录。

除了公司的内部系统及其可以获取的有关供应商的数据之外，还有与供应链运营相关的又一大又不断增长的数据。该数据最著名的来源可能是物联网（IoT）设备和传感器。物联网设备正用于监视和控制工厂车间的运营，管理仓库库存，跟踪装运位置，并指导送货司机选择最有效的路线。

与供应链运营相关的其他数据可以来自天气预报（危险的风暴可能会破坏运输），政治行动（例如关税），甚至社交媒体源。如果您的一种产品的受欢迎程度在在线讨论组和推文中激增（或猛增），则您的供应链经理应该知道这一点。

显然，现在可用的大量数据有其自身的挑战和风险。公司最熟悉挖掘关系数据库和数据仓库中的结构化数据，但是一些最有价值的数据很可能是原始的，非结构化的数据，这些数据现在正在海量数据湖中收集。这些大量未开发的原始数据可能是有价值的见解的来源，但是通过数据湖进行分类以识别见解，模式和趋势直到最近才在技术上和经济上变得可行。

在许多方面，通常是近实时地利用如此大量和变化的数据来做出更好的业务决策，这是数据管理过程中最具挑战性的要素。幸运的是，在人工智能技术及IT运维管理等IT服务的帮助下，大数据分析正在帮助公司利用这一宝贵的业务资源。这些进步是未来职位的主题。

希尼亚偌专注于一站式IT外包业务、IT系统集成服务、IT运维管理