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随着大数据技术的飞速发展,供应链管理领域也迎来了数据驱动的革新,大数据在供应链管理中的应用,可以帮助企业实现高效的数据分析、预测和决策,在供应链大数据的数据采集过程中,并非所有数据都适用于分析,本文将揭示供应链大数据的数据采集范围不包括哪些内容,帮助企业在数据采集过程中有的放矢。
非结构化数据
在供应链大数据中,非结构化数据是指无法直接用于分析的数据,如图片、音频、视频等,这类数据虽然在一定程度上可以反映供应链的某些方面,但其在数据分析中的价值较低,在数据采集过程中,企业应尽量避免采集非结构化数据。
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1、图片:虽然图片可以直观地反映供应链的某些情况,如仓库环境、物流运输等,但其数据价值有限,且在分析过程中难以提取有用信息。
2、音频:音频数据在供应链管理中的应用场景较少,且在分析过程中难以提取有价值的信息。
3、视频:视频数据在供应链管理中的应用场景较少,且在分析过程中难以提取有价值的信息。
过时数据
过时数据是指在供应链管理中已失去时效性的数据,这类数据可能对当前决策产生误导,甚至导致决策失误,在数据采集过程中,企业应关注数据的时效性,避免采集过时数据。
1、历史数据:虽然历史数据可以为企业提供参考,但过于久远的历史数据可能无法反映当前供应链的实际情况。
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2、废弃数据:废弃数据是指已不再使用的、无实际价值的数据,这类数据在分析过程中会浪费企业资源。
重复数据
重复数据是指在供应链管理中重复出现的数据,这类数据会增加数据存储成本,且在分析过程中可能导致错误结论,在数据采集过程中,企业应避免采集重复数据。
1、同一数据源重复:同一数据源重复采集同一数据,会增加数据存储成本。
2、不同数据源重复:不同数据源重复采集同一数据,会增加数据清洗和整合的难度。
不相关数据
不相关数据是指在供应链管理中与目标分析无关的数据,这类数据会干扰分析结果,降低数据分析的准确性,在数据采集过程中,企业应关注数据的关联性,避免采集不相关数据。
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1、行业无关数据:与供应链管理行业无关的数据,如天气预报、股市行情等。
2、企业内部无关数据:与企业内部供应链管理无关的数据,如员工考勤、企业财务等。
在供应链大数据的数据采集过程中,企业应关注数据的结构化程度、时效性、重复性和关联性,避免采集非结构化数据、过时数据、重复数据和不相关数据,这样,企业才能在数据采集过程中有的放矢,提高数据分析的准确性和效率,为供应链管理提供有力支持。
标签: #供应链大数据的数据采集范围不包括
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