Het automatiseren van uw inkoopprocessen en voorraadbeheer

Big Data – 4 manieren waarop voorraadbeheer verandert

Big Data is de term die gebruikt wordt om een enorme hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde data te beschrijven die te groot is om met traditionele database- en softwaretechnieken te verwerken.

In de meeste bedrijven is het gegevensvolume te groot, beweegt het te snel en overstijgt het de verwerkingscapaciteit van bestaande applicaties. Ondanks deze uitdagingen en beperkingen heeft big data het potentieel om bedrijven te helpen hun activiteiten te verbeteren, hun winstgevendheid te verhogen en sneller en intelligenter beslissingen te nemen.

Het verwerken van een grote hoeveelheid informatie is het belangrijkste voordeel van big data analyse. Het hebben van grote datavolumes zonder gebruik te maken van de juiste technologische infrastructuur kan echter meer problemen opleveren dan het toegevoegde waarde heeft. Grote datavolumes vormen de grootste uitdaging voor conventionele IT-structuren, aangezien oplossingen op locatie doorgaans niet de capaciteit hebben om grote datasets te beheren.

De 4 belangrijkste factoren die van invloed zijn op Big Data

Big Data wordt sterk beïnvloed door 4 factoren, waaronder: volume, snelheid, variëteit en waarheidsgetrouwheid.

  • Volume – De grootte van de vastgelegde gegevens
  • Snelheid – De snelheid waarmee de gegevens veranderen
  • Verscheidenheid – De verschillende vormen van gegevensbronnen
  • Waarheidsgetrouwheid – De onzekerheid over hoe nauwkeurig de gegevens zijn.

Voor bedrijven ligt de echte waarde van big data in de mogelijkheid om real-time data trends te analyseren en zo kritische data te extraheren voor management en activiteiten.

De geanalyseerde gegevens zijn afkomstig van verschillende bronnen, waaronder software en hardware, en worden verzameld van apparaten over de hele wereld. Deze variëren van straalmotoren en zware apparatuur tot vuilnisbakken en elektrische tandenborstels op zonne-energie. Bedrijven gebruiken Big Data om de manier waarop zij de prestaties van producten monitoren, onderzoeken, ontwikkelen en innoveren te veranderen.

Big Data en Master Data Management

Een vergelijking tussen Big Data en master data management (MDM) is snel gemaakt, omdat de twee termen met elkaar verbonden zijn, maar toch zijn ze verschillend.

Big dataOndanks hun verschillen profiteren zowel Big Data als MDM van elkaar. Big Data geeft inzicht in MDM, en MDM voedt Big Data met masterdatadefinities. Big Data bestaat in real-time en omvat snelle toegang tot gegevens, meldingen en voorraadbeheer en controletechnieken via cloud computing systemen. De waarde van Big Data is hoe snel patronen en trends kunnen worden geïdentificeerd.

Zonder het gebruik van data management oplossingen, belemmert de snelheid en het volume van Big Data bedrijven echter in het nemen van nauwkeurige en tijdige beslissingen. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kan het gebruik van MDM een logisch uitgangspunt vormen voor Big Data analyse. Masterdata beheert kerninformatie die van cruciaal belang is voor bedrijfsprocessen.

Bij MDM gaat het om het combineren van interne informatie van verschillende bedrijfsafdelingen en het samenbrengen van deze informatie in één bestand, maar dit wordt nog steeds beschouwd als basisinformatie die betrekking heeft op kleinere datasets. Deze informatie kan bestaan uit voorraadniveaus, klantinformatie, verkoop- en andere basisgegevens die naar één bestand kunnen worden verplaatst.

Big Data daarentegen verzamelt informatie uit verschillende bronnen die ook externe bronnen omvatten, zoals scanners, CRM, verkoopsystemen, sociale media, web-based data, enterprise resource planning tools en boekhoudsystemen, en brengt deze samen in een snel en real-time overzicht van de activiteiten. De snelheid en omvang van dit soort gegevens zou de conventionele verwerkings- en opslagsystemen overstijgen.

De 4 manieren waarop Big Data voorraadbeheer verandert

Bij de groothandel en distributie van niet-bederfelijke producten helpt data bij de integratie van bedrijfssystemen om de operationele efficiëntie van de onderneming te verbeteren en hogere winsten te behalen dan voorheen. Innovatieve leiders in de supply chain industrie maken handig gebruik van vier belangrijke voordelen die voortkomen uit het gebruik van Big Data analytics in de supply chain, namelijk:

  1. Verbeterde operationele efficiëntie: Met Big Data krijgen operations managers een overzicht van real-time operaties en een betere toegang tot statistieken. Dit helpt om knelpunten te verwijderen en de efficiëntie te verbeteren. In tegenstelling tot reactieve, traditionele modellen, stelt Big Data supply chain managers in staat om proactief de prestaties te verbeteren.
  2. Maximale verkoop en winst: In de distributiesector bieden realtime gegevens finance managers meer inzicht bij het beheren van krappe winstmarges. Dit zorgt ervoor dat investeringen maximaal rendement opleveren.
  3. Verhoogde klantenserviceniveaus: Door toegang te hebben tot real-time patronen van customer demand kunnen servicemanagers voorraad- en voorraadniveaus nauwkeurig afstemmen op klantorders. En dat draagt bij aan een hoger serviceniveau. Gegevens kunnen worden geanalyseerd om seizoensgebonden trends, pieken of dalen in de vraag van klanten te voorspellen, zodat te allen tijde de juiste voorraadniveaus worden aangehouden.
  4. Lagere kosten door te migreren naar de cloud: Een Software-as-a-Service (SaaS) benadering voor IT-beheer betekent dat de hardware- en onderhoudskosten verlaagt vanwege de cloudgebaseerde aard van Big Data. Het kan ook naadloos en tegen lage kosten worden geïntegreerd in bestaande systemen.

Bepalen van een gezond voorraadniveau

Goed supply chain management stelt een onderneming in staat om klant- en leveranciersloyaliteit te creëren en te behouden, wat cruciaal is voor een succesvolle onderneming. De rol van een Supply Chain Manager speelt hierbij een essentiële rol. Voordat u op zoek gaat naar een specifieke oplossing die Big Data activiteiten ondersteunt, is het zeer aan te raden om eerst de reeds aanwezige systemen en de geïmplementeerde processen na te lopen. Omtrent voorraadoptimalisatie hebben we 12 vragen vastgesteld die men moet onderzoeken en beantwoorden om te bepalen hoe goed uw bedrijf de voorraad beheert. Neem eens een kijkje in deze whitepaper waarin deze vragen in detail staan beschreven:

Het automatiseren van uw inkoopprocessen en voorraadbeheer

Red alarm light Het MKB kan niet meer om geautomatiseerd voorraadbeheer heen
Blog

Het MKB kan niet meer om geautomatiseerd voorraadbeheer heen

Verzin je nog steeds excuses om niet over te gaan tot het automatiseren van voorraadbeheer? In dit blog leest je...

A person using a laptop to buy something online holding a credit card in their left hand, typing with their right hand, on a light blue background. The laptop is at a right angle to the bottom on the image. Supply chain management for ecommerce success
Blog

Supply Chain Management in e-commerce: het bijhouden van de groei!

De e-commerce sector heeft de afgelopen jaren een enorme groei doorgemaakt en staat net als in voorgaande jaren op het...

Wall of boxes Wat is de ideale voorraadomvang?
Blog

Wat is de ideale voorraadomvang?

De meeste groothandelaren moeten een evenwicht vinden tussen de steeds stijgende kosten van voorraadbeheer en een complexer wordende supply chain....