在整個IT生態系統中部署數據結構模型可以解決遺留的供應鏈挑戰。

 許多市場的零售商在COVID大流行期間和之后經歷的全球供應鏈問題已經得到了充分的記錄。封鎖、旅行限制、某些原材料的缺乏和勞動力短缺影響了制造業、運輸業和物流業。Promethium的KayceeLai討論了數據結構如何改變供應鏈游戲。

 需求波動和恐慌性購買導致許多產品嚴重短缺。在組織層面，暴露了現有的連通性缺乏、孤立的訂單、物流和庫存操作。許多零售商意識到，缺乏整個供應鏈生態系統的可見性意味著他們無法查看所有配送中心所有產品的庫存和訂單信息，也無法動態地重新分配庫存，從而導致潛在的收入短缺，使問題進一步復雜化。

 大流行還使消費者轉向通過網絡、移動設備和應用程序進行在線商務。這導致零售商擴大了他們的送貨服務，包括當日和加急選項，并加強了店內提貨選項。由于疫情帶來的根本性挑戰與渠道到市場的演變相結合，許多零售組織加快了數字化轉型工作。

 零售生態系統本質上是復雜的，因此為了確保供應鏈優化并解決運營挑戰，零售商需要完全了解其供應鏈，以便識別具體問題并制定解決策略。

 零售業成功的關鍵是確保商店在正確的時間擁有正確的庫存——這是需求規劃的關鍵。從分散在組織內部和外部的多個來源(通常包括數百或數千個網點，以及倉庫、分銷中心和網絡、供應商和物流提供商)實時訪問數據的能力至關重要。由于數據通常分散在許多來源和地點，零售商不希望因為不得不“重新發明輪子”和移動大量數據而中斷運營。在這里，通過在整個It生態系統中部署數據結構模型來虛擬化數據，可以解決零售商面臨的遺留供應鏈挑戰，從而帶來多種運營優勢。

 什么是數據結構?

 數據結構是一種企業數據管理體系結構，它通過提供統一的、可擴展的數據管理方法，幫助企業以高速處理大量和各種數據。使用數據結構構建虛擬化數據訪問層可以連接組織的全部數據，而不考慮其來源和位置，以及可能與之連接的所有流程和平臺。

 數據結構為所有用戶提供了查找、驗證和共享數據的單一源解決方案。它可以替代多種解決方案，這意味著降低了客戶的成本，并實現了簡單、快速的數據虛擬化，而不需要數據移動。

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 運營效益

 根據Gartner公司發布的報告，“數據結構將集成設計時間縮短了30%，部署時間縮短了30%，維護時間縮短了70%，因為技術設計利用了使用/重用和組合不同數據集成風格的能力。此外，數據結構可以利用數據中心、數據湖和數據倉庫的現有技能和技術，同時還可以為未來引入新的方法和工具?！?

 對于零售商來說，使用數據結構的數據虛擬化允許創建虛擬橋梁，無縫地連接分散在供應鏈中的所有內部和外部數據源和系統，并通過單一視圖中的一個門戶訪問它們。

 供應鏈從各種來源產生大量數據，如傳感器、物聯網設備、交易系統和外部合作伙伴。通過訪問和無縫集成來自多個來源的數據，實時添加數據并將其整合到單個統一的數據存儲中，無需物理復制或移動數據，數據分析能力可以成倍提高。通過對供應鏈中貨物流動的實時端到端視圖，以及對庫存水平、需求模式、生產狀態和物流信息的洞察，供應鏈管理人員可以做出更快、更明智的決策?？梢宰R別供應鏈中的瓶頸、低效率和異常，并采取糾正措施以最大限度地減少中斷并優化操作，所有這些都是實時的。

 需求計劃和供應重新分配也使用數據結構進行優化，以確定所需的數據，然后從所有現有數據源和數據倉庫創建數據集。這可以顯著提高操作智能、敏捷性和客戶服務。零售商可以創造新的收入，并減少多余庫存的成本，發現庫存和配送中心未完成的訂單，并強調哪些中心可以在必要時為其他中心完成訂單。重要的是，使用該技術不需要任何技術知識，這意味著任何用戶都可以根據需要訪問和修改數據，這對于分散的零售組織來說是一個關鍵因素。

 供應鏈涉及多個利益相關者，包括供應商、制造商、分銷商和零售商。數據結構通過為不同的合作伙伴提供對相關數據的安全和受控制的訪問來促進協作。它可以實現實時數據共享、分析協作和聯合決策，從而促進整個供應鏈網絡的更好協調和一致性。數據結構還通過實現一致的數據標準、數據清理和驗證流程來確保數據質量和治理。它使企業能夠建立數據策略，監視數據沿襲，并維護整個供應鏈的數據完整性。這確保決策者能夠獲得可靠和值得信賴的數據，以便做出明智的選擇。

 隨著數據量和速度的增加，傳統的數據管理方法可能難以處理這種規模。數據結構提供了可伸縮性和敏捷性，允許企業根據需要調整和發展其數據基礎設施。它支持分布式計算、并行處理和彈性可擴展性，確保系統能夠處理日益增長的供應鏈運營需求。

 實時利用大數據的力量

 數據結構方法使供應鏈領域的企業能夠利用大數據的力量，實現實時可見性，優化運營并推動戰略決策。通過提供統一和可擴展的數據管理方法，數據結構在日益復雜和數據驅動的供應鏈環境中提高了效率、敏捷性和競爭力。

 使用數據結構，零售商能夠更快地生成供應鏈洞察，并在幾分鐘內回答數據查詢，從而減少整個業務的等待時間。此外，通過重復任務的自動化、操作復雜性的降低以及團隊實時協作的能力，提高了生產力。該解決方案也是面向未來的，因為數據結構的不可知性使客戶能夠輕松地更改到新的數據源和工具。