Optimierung der Datenanalyse für Lieferketten: Vorbereitung von Daten für die Modellierung

Als Supply Chain Manager, Logistikleiter oder Datenexperte wissen Sie, wie wichtig fundierte Entscheidungen beim Design oder der Steuerung von Lieferkette sind. Doch selbst die besten Tools, wie beispielsweise anyLogistix, können nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn die Daten perfekt aufbereitet sind. Ohne gut strukturierte und valide Daten riskieren Sie ungenaue Modelle und suboptimale Entscheidungen.

Warum ist Datenaufbereitung so wichtig?

• Verbessern Sie die Qualität Ihrer Analysen: unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu falschen Ergebnissen. Mit einer sorgfältigen Datenaufbereitung stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle präzise und verlässlich sind.
• Vereinheitlichen Sie Ihre Datenquellen: Nutzen Sie Daten aus ERP-Systemen, Transportprotokollen oder Lieferantendatenbanken? Eine harmonisierte Integration dieser Quellen erleichtert die Analyse und schafft die Basis für fundierte Entscheidungen.
• Reduzieren Sie Komplexität: Lieferkettenanalysen können schnell unübersichtlich werden. Eine strukturierte Vorbereitung Ihrer Daten hilft, den Fokus auf die wesentlichen Faktoren zu legen.

So bereiten Sie Ihre Daten optimal vor

1. Daten sammeln
   • Erfassen Sie alle relevanten Informationen aus internen Systemen (z. B. ERP, CRM, WMS) und externen Quellen (Lieferantendaten, Markttrends).
   • Wichtige Parameter: Lieferzeiten, Kosten, Bestandsniveaus und Transportwege.
2. Daten bereinigen
   • Beseitigen Sie Dubletten, ergänzen Sie fehlende Werte und standardisieren Sie Formate.
   • Fehler wie veraltete Bestandsdaten oder inkorrekte Produktcodes gehören der Vergangenheit an.
3. Daten integrieren
   • Konsolidieren Sie Ihre Datenquellen in einer zentralen Struktur, um ein nahtloses Zusammenspiel zu gewährleisten.
   • Automatisierte Datenpipelines können diesen Prozess deutlich vereinfachen.
4. Daten transformieren
   • Wandeln Sie Rohdaten in die Formate um, die von Tools wie anyLogistix benötigt werden.
   • Berechnen Sie Kennzahlen wie Sicherheitsbestände, Transportkosten oder erstellen Sie Nachfrageprognosen.
5. Daten validieren
   • Prüfen Sie Ihre Daten auf Konsistenz und Genauigkeit – entweder manuell oder mit Benchmarks und Geschäftsregeln.
   • Nutzen Sie Visualisierungstools, um den Datenfluss nachzuvollziehen und zu optimieren.

Unterstützung durch ETL-Frameworks

Für eine effiziente Datenvorbereitung empfehlen wir den Einsatz von ETL-Frameworks (Extract – Transform – Load). Sie ermöglichen eine einfache und standardisierte Datenaufbereitung und unterstützen Sie dabei, Ihre Daten in modellbereite Inputs für anyLogistix umzuwandeln:

• Datenkatalog: Definiert klar, wie Ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden.
• Nodes und Pipelines: Strukturieren den Prozess von der Rohdatenbearbeitung bis zum fertigen Modell.
• Visualisierung: Jeder Schritt Ihrer Datenverarbeitung wird visualisiert und erleichtert damit die Validierung.

Ein Beispiel: Daten aus mehreren Lieferantendatenbanken können bereinigt, kombiniert und in eine einheitliche Tabelle umgewandelt werden. Diese Tabelle hilft Ihnen, mit anyLogistix optimale Lieferstrategien zu modellieren.

Ihr Vorteil: Bessere Daten, bessere Entscheidungen

Eine sorgfältige Datenaufbereitung spart Ihnen Zeit und ermöglicht präzisere Analysen. Mit ETL-Tools und anyLogistix schaffen Sie die Grundlage für optimierte Prozesse, reduzierte Kosten und fundierte Entscheidungen.

Quelle: The AnyLogic Company

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