La integración de datos se basa en técnicas y procesos que reúnen datos de diversas fuentes para ayudar a la toma de decisiones. Esto hace que la cadena de suministro sea más sólida.
Sobre todo, la información es una de las herramientas más poderosas que se pueden desarrollar hoy en día en la logística global; el comportamiento de los clientes, los puntos fuertes y débiles y las reacciones del mercado son datos esenciales que hay que tener en cuenta en el plan de negocio.
Los principales peligros de ignorar la integración de datos son:
1 – Analistas de negocio con exceso de trabajo
Los profesionales de la Inteligencia de Negocio se enfrentan a una carga de trabajo abrumadora al tratar de cribar las enormes cantidades de datos que entran en la empresa a diario. Cuantas más fuentes tengan que analizar, más tiempo perderán.
2 – Doble carga de trabajo
Si los departamentos no se comunican entre sí, seguramente tendrán cargas de trabajo y actividades que se practicarán innecesariamente.
3 – El valor de los datos se resiente
Una información o un análisis que podría ser útil para 50 empleados puede no llegar a todos los que lo necesitan si los datos de la empresa no están integrados.
4 – Debilidad en la toma de decisiones
Sin la integración de los datos, no se conoce la empresa por completo y no se entiende el comportamiento del consumidor, lo que afecta directamente a la toma de decisiones.
5 – Retrasa el intercambio de información
Tu comunicación no se produce de forma directa, lo que se traduce en toneladas de papeleo y llamadas telefónicas que retrasan todo tu intercambio de información.
Bien, ahora que conoce los peligros, permítanos contarle cómo funciona el proceso general de integración de datos.
Paso 1 – Acceder a los datos desde todas las fuentes y ubicaciones, ya sea en las instalaciones, en la nube o una combinación de ambas.
Paso 2 – Integración de datos para que los registros de una fuente de datos se mapean en otra. Por ejemplo, tu almacén se conectará automáticamente a tu sistema de transporte. Este es un tipo de preparación de datos que es esencial para que los análisis y otras aplicaciones puedan utilizar los datos con éxito.
Paso 3 – Entregar los datos integrados a la empresa exactamente cuando ésta los necesita, en tiempo real.
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