データファブリックの意味—およびそれらがサプライチェーンにどのように役立つか

メーカーは、製品の革新、エンジニアリング、計画、生産、ロジスティクスにまたがる複雑な機能のウェブのバランスを常に取っています。これらの高度に相互接続されたプロセスは、組織とそのパートナーにまたがり、データのギャップ、情報の遅延、および運用と構成要素間の複雑な関連付けを作成する障壁を作成します。

昨年の混乱により、多くのグローバルサプライチェーンが危機に瀕しました。悪いデータ戦略が原因でした。実際には、変化にすばやく適応するために同期する必要がある複雑なアクターのネットワークであるにもかかわらず、サプライチェーンを堅固なシステムとして扱っていたからです。パンデミックの際に無数の製品に対する消費者の需要が過去最高に達したため、ソースシステムからのデータ遅延により応答が遅れ、多くのメーカーやサプライヤーが変化する市場環境に対応できなくなりました。

従来のデータ管理システムは、サプライチェーンの専門家が適応する時間が長く、エンタープライズデータランドスケープがより均一で構造化されたシンプルなものであった場合にうまく機能しました。しかし、今は世界が違います。サプライチェーンデータは再利用可能である必要があります。これは、問題の特定と方程式の解法のために繰り返し不可能なデータ抽出が必要なため、従来のアプローチでは不可能なことです。さらに悪いことに、モノのインターネット（IoT）の出現、非構造化データ量の増加、外部データソースの関連性の向上、ハイブリッドマルチクラウド環境への傾向は、新しいデータ要求を満たすための障害となっています。

リレーショナルデータシステムを中心とした古いデータ戦略は根本的に破られていますが、メーカーはどのようにしてリアクティブデータ戦略からレスポンシブデータ戦略に移行できるでしょうか。情報の遅延を克服するために、メーカーはデータファブリックなどの新しいテクノロジーアプローチを採用して、データがサプライチェーンに沿って移動するときにデータを正確に表すデジタル化されたサプライネットワークと、作業の実行方法を定義する関係を作成しています。エンタープライズデータファブリックは、内部サイロと外部ソースからのデータを組み合わせて、ビジネスアプリケーション、人工知能、分析を強化するための情報ネットワークを作成します。

今日の複雑で接続された企業の全幅をサポートするこのデジタル表現には、バリューチェーン全体の明確なビューを提供するために、供給ネットワークで表されるすべてのプロセス、製品、人、パートナー、ポリシー、およびサードパーティのデータソースが含まれます。この可視性により、メーカーは影響と根本原因の分析を作成し、分散階層を管理し、リアルタイムとloTデータを活用してジャストインタイムの意思決定を実行できます。

データファブリックは、データプロフェッショナルに、ビジネスを管理する主要なエンティティと関係、およびビジネスロジックとルールの構成可能でマシンが理解できる表現を生成する機能を提供します。古いデータ統合手法とは異なり、データファブリックは表現力豊かであり、メーカーは質問をしたり、特定のアクションの実際の影響、結果、およびプロパティを説明したりできます。ファブリックは、すべてのユースケース/機能にわたって拡張可能で再利用可能であり、必要に応じて保守およびパートナーへの拡張が容易です。

サプライチェーンの成果の促進

企業内でビジネス価値を生み出すには、メーカーは重要なすべてのデータを接続できる必要があります。データファブリックは、データだけでなく、企業全体に意味を提供することで現状を変えます。この意味は、データとメタデータ、内部と外部のソース、クラウドとオンプレミスのシステムなど、多くのソースから織り交ぜられています。意味はデータモデル内にキャプチャされ、各データアセットのすべてのコンテキストが完全に存在し、利用可能であり、マシンが理解できる形式になっています。データファブリックを使用すると、人とアルゴリズムは、データの誤用や誤解の可能性とリスクを軽減しながら、より適切な意思決定を行うことができます。具体的には、データファブリックはメーカーを支援しています：

• デマンドセンシングを改善します。 緊急の需要を満たすためにタイムラグを閉じることは、メーカーにとって重要です。ただし、データの遅延と、ソーシャルメディアからPOSデータに至るまで、あらゆるものにわたる接続を見つけることができないため、デマンドセンシングは困難です。データファブリックは、既存のERPや需要予測ソリューションを再配線することなく、これらのギャップを取り除きます。

インサイトは、ビジネスプランニングを改善するために活用できる需要計画リーダーに提供できます。

• 接続操作。 高レベルの需要の変動性は、運用パフォーマンス、製品の可用性、および歩留まりに影響を与える傾向を迅速に理解する必要があるメーカーに波及効果をもたらします。残念ながら、複数のMESまたは製造現場のオペレーティングシステムは、供給の可用性に関するリアルタイムのシナリオのトレードオフを識別してサポートすることができません。

データファブリックを使用すると、メーカーは、追加のデータレイクサイロや運用サポート/調達アナリストのコストを想定せずに、供給する変更を特定し、必要な調整を行うことができます。

• 顧客の苦情の根本原因分析を提供します。 製品の欠陥による顧客の苦情は、多くのフォローアップ評価を開始する可能性があります。欠陥の原因は何でしたか？他のどの顧客が影響を受けましたか？これにはリコールが必要ですか？データファブリックを使用すると、製造業者は欠陥製品に関する顧客の苦情を原材料までさかのぼって追跡でき、完成品と原材料の関係を簡単に相互参照できます。

さらに、これらの原材料は複数の製造サイトで製造されており、さまざまなサプライヤーによって異なる名前で呼ばれる可能性があるため、データファブリックにより、顧客、製造、フィールドサポート、製品などのトレーサビリティが可能になります。他のドメインのデータ。これにより、製造業者は状況の全容を把握できるため、顧客の苦情の根本原因分析を適切かつ費用効果の高い方法で管理できます。

• デジタルサプライチェーンツインを作成します。 デジタルサプライチェーンツインには、予測分析、ソースデータを接続するモデル、そしてもちろん、特にサプライチェーン計画に関する意思決定を改善するためのソースデータ自体（ERP、CRM、MES、loT、顧客ネットワークなど）が必要です。デジタルツインは、何億もの関係を表現できなければなりません。セマンティックグラフの複雑なビジネスロジック機能とさまざまなデータを表す機能を備えたデータファブリックは、複雑なロジックと状況に応じた意思決定を処理できるビジネスルールを管理できる自動制御をメーカーに提供します。

データファブリックは、既存のデータ管理システムをつなぎ合わせて、接続されているすべてのアプリケーションとユーザーをプロセスで強化する機能で注目を集め続けています。これらは、データ管理分野における次のステップと見なされており、今日のますます複雑化する接続された企業の全幅をサポートしています。

Rob Harrisは、エンタープライズナレッジグラフ（EKG）プラットフォームプロバイダーであるStardogのソリューション担当副社長です。