Big data i ERP: Jak najlepiej wykorzystać dane?

Według badania przeprowadzonego przez Bitkom Research, 60 procent niemieckich firm do tej pory w niewielkim stopniu lub wcale nie wykorzystało potencjału swoich danych (stan na czerwiec 2024 r.). Duży błąd, ponieważ tylko ci, którzy wiedzą, jak analizować i wykorzystywać zebrane dane, pozostaną konkurencyjni.

Większość firm zdaje sobie sprawę, że wydajne przetwarzanie danych będzie wkrótce niezbędne dla ich przetrwania. Jednak wiele z nich nie wie , jakich aplikacji mogą użyć, aby naprawdę wykorzystać ogromną ilość nieustrukturyzowanych danych. System ERP z pewnością nie został zaprojektowany do obsługi dużych ilości surowych danych. I nawet z samym potężnym narzędziem big data nie ma wielkich sukcesów do świętowania.
W tym artykule ujawniamy, w jaki sposób można jeszcze osiągnąć optymalne wykorzystanie danych dzięki rozwiązaniom big data i ERP.

Co potrafią narzędzia Big Data, a czego nie?

Big data to ogromna ilość częściowo ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych surowych danych, które są generowane w bardzo różnorodny sposób i w szybkim tempie. Samo gromadzenie i przechowywanie tych ogromnych zbiorów danych nie stanowi wartości dodanej dla firm. Wręcz przeciwnie: spowalnia procesy, zabiera cenny czas i kosztuje.

Specjalistyczne aplikacje Big Data są niezbędne do generowania wartości ze zgromadzonych danych. W przeciwieństwie do konwencjonalnego oprogramowania do przetwarzania danych, aplikacje te mogą przechwytywać, przetwarzać i analizować złożone dane w szybkich środowiskach.

Aplikacje big data nie analizują jednak wynikowego strumienia danych w najdrobniejszych szczegółach. Zamiast tego szukają wzorców i widocznych zdarzeń w celu dostarczenia informacji istotnych dla podjęcia decyzji. Jakość poszczególnych pakietów danych nie jest tutaj decydująca, ale raczej duży obraz.

Dedykowane narzędzia big data są zatem idealne do rozpoznawania regularności lub powtórzeń w dużych strumieniach danych. Nie mogą one jednak powiązać danych z praktycznymi przypadkami użycia i nie mogą dostarczyć użytkownikom szczegółowych informacji. Interpretacja musi odbywać się gdzie indziej – w systemie ERP.

Mocne i słabe strony narzędzi Big Data w skrócie:

• Analiza bardzo dużych ilości nieustrukturyzowanych danych
• Wyszukiwanie wzorców i anomalii
  

• Brak szczegółowej oceny danych
• Brak interpretacji wnoszącej wartość dodaną dla użytkownika

Co potrafią systemy ERP, a czego nie?

System ERP od dziesięcioleci stanowi centralny szkielet danych firmy. Informacje z różnych obszarów biznesowych są zbierane w oprogramowaniu i dostępne w centralnej bazie danych. Dzięki systemowi ERP firmy mogą nie tylko kontrolować wszystkie procesy biznesowe. Umożliwia im również przetwarzanie danych z całej firmy w scentralizowanym widoku.

Inteligentny system ERP umożliwia kwalifikowanie danych i wyciąganie na czas wniosków z dużych zbiorów danych. Osiąga się to między innymi dzięki automatyzacji, analizom w czasie rzeczywistym i uczeniu maszynowemu. W oparciu o szczegółowe analizy danych, oprogramowanie może być wykorzystywane do tworzenia raportów biznesowych dla liderów zespołów, menedżerów i decydentów.

Jednak używanie samego oprogramowania ERP jako narzędzia Big Data nie jest rozwiązaniem. Systemy ERP są zaprojektowane do zarządzania jedynie ograniczoną ilością wysokiej jakości danych. Monitorowanie i analizowanie niezwykle rozległych, złożonych i zmiennych strumieni danych w czasie rzeczywistym nie jest jednym z ich tradycyjnych zadań.

Zasadniczo wiele systemów ERP jest również w stanie przetwarzać i analizować duże ilości nieustrukturyzowanych danych. W końcu szczególnie duże firmy produkują znaczne ilości danych w swojej codziennej działalności, które z kolei przepływają razem w oprogramowaniu ERP. Jednak z dwóch poniższych powodów system ERP nie może samodzielnie obsługiwać dużych ilości danych:

Limit pojemności

Duże zbiory danych nie mogą być wprowadzane do systemu ERP w sposób niefiltrowany. Oprogramowanie nie jest w stanie wygenerować wystarczającej przepustowości dla tak dużych ilości danych. Raczej prędzej niż później nadejdzie moment, w którym wydajność oprogramowania ucierpi, a system stanie się coraz bardziej niestabilny z powodu spowolnień. Projekty Big Data wymagają zatem znacznie potężniejszych narzędzi, które są wyposażone w odpowiednią moc obliczeniową.

Inne cele

System ERP przyjmuje inne podejście niż aplikacja big data. Podczas gdy big data polega przede wszystkim na rozpoznawaniu wzorców, rozwiązanie ERP przekształca dane firmy w znaczące kluczowe liczby dla użytkowników. znaczące kluczowe liczby. W tym celu ERP wykorzystuje algorytmy, które analizują dane jakościowo. Wykorzystanie tych samych algorytmów w kontekście big data wymagałoby ogromnej mocy obliczeniowej.

Mocne i słabe strony systemów ERP w skrócie:

• Scentralizowane przechowywanie i przetwarzanie danych firmowych
• Kwalifikacja i interpretacja danych
  

• Niewystarczająca pojemność dla bardzo dużych ilości danych
• Brak możliwości masowej analizy nieustrukturyzowanych, nieprzefiltrowanych danych

Big data i ERP: to połączenie robi różnicę

Zarówno narzędzia big data, jak i systemy ERP mają mocne i słabe strony w scenariuszach big data. Aby jak najlepiej wykorzystać dane, zazwyczaj stosuje się kombinację kilku systemów oprogramowania. Systemy te wymieniają tylko informacje istotne dla procesu i wykonują różne zadania.

Podczas gdy narzędzie big data zajmuje się monitorowaniem i analizą strumienia danych, system ERP umieszcza informacje w praktycznym kontekście. Wymiana danych jest ograniczona, ale ukierunkowana. Nawet jeśli system ERP nie może samodzielnie analizować dużych zbiorów danych, nadal jest niezwykle pomocny w ocenie big data:

• System ERP przejmuje interpretację danych i w ten sposób zapewnia istotną wartość dodaną. Kierując wyodrębnione dane analityczne we właściwym kierunku, można odnieść swoje ustalenia bezpośrednio do praktyki i odpowiednio je wdrożyć.
  
• Może kontekstualizować istniejące dane podstawowe z danymi analitycznymi, a następnie wyciągać wnioski, które uruchamiają automatyczne reakcje.
  
• Potrafi wcześnie i niezawodnie rozpoznawać problemy. Na przykład, jeśli dane z monitoringu maszyn odbiegają od normy, system ERP może o tym powiadomić.

A jak to wygląda w praktyce?

Weźmy Internet Rzeczy (IoT): z każdą maszyną, każdym komponentem i każdym czujnikiem, coraz więcej danych jest dodawanych do zautomatyzowanych organizacji produkcyjnych – aż w końcu nikt nie jest w stanie poradzić sobie z zalewem informacji, a ogromna ilość danych wymyka się analizie.

Rozwiązanie ERP przyszłości ma zadanie, którego sama architektura IoT nie jest w stanie spełnić: Będzie ono ewoluować od modułu kontrolnego do koncentratora danych, który umożliwia decydentom kontrolowanie i analizowanie obszaru produkcji . W tym kontekście ważne jest, aby oprogramowanie ERP nie otrzymywało surowych danych, a jedynie informacje wymagające reakcji lub interpretacji.

Podczas gdy big data polega przede wszystkim na rozpoznawaniu wzorców, rozwiązanie ERP przekształca dane firmy w znaczące kluczowe liczby dla użytkowników.

Konkretny przykład z produkcji ilustruje tę interakcję:

Wyobraźmy sobie, że firma posiada duży park maszynowy. Maszyny są wyposażone w tysiące czujników, które stale przesyłają dane środowiskowe i operacyjne.

Czyste narzędzia analityczne są w stanie analizować wynikowy strumień danych i skanować go w poszukiwaniu wzorców wskazujących na zbliżające się awarie. Ale nawet w przypadku trafienia, oprogramowanie zna tylko identyfikator dotkniętej maszyny i wzorzec błędu. Jest to jednak mało pomocne dla odpowiedzialnych pracowników. Potrzebne są dodatkowe informacje, takie jak

• Oznaczenie i typ maszyny
• Lokalizacja
• Harmonogram konserwacji
• Dostępni technicy serwisowi
• Zlecenia produkcyjne, których to dotyczy

Innymi słowy, dopóki zdarzenia w strumieniu danych nie są powiązane z danymi głównymi lub danymi zamówienia, nie można określić odpowiedniej odpowiedzi.

W tym miejscu do gry wkracza rozwiązanie ERP:

Nie otrzymuje wszystkich danych pomiarowych z czujnika temperatury maszyny A. Otrzymuje alert tylko wtedy, gdy temperatura w połączeniu z innymi danymi z czujnika znacznie odbiega od wzorca pokazywanego przez identyczne maszyny w normalnych warunkach. W takim przypadku zadaniem systemu ERP jest dostarczenie odpowiedzialnym pracownikom wszystkich dalszych informacji, na przykład

• Jakiego typu jest to maszyna?
• Gdzie znajduje się urządzenie A?
• Którzy technicy serwisowi są odpowiedzialni za maszynę A?
• Jakie kroki należy podjąć, aby zapobiec dalszym problemom?

Tylko wtedy, gdy te szczegółowe informacje są dostępne, osoby odpowiedzialne mogą rozpocząć dalsze działania.

Wniosek: systemy ERP będą nadal tworzyć wartość dodaną w przyszłości

Rozwiązania ERP nie mogą już wykorzystywać wszystkich swoich mocnych stron w projektach Big Data. Jednak coraz częściej pełnią one inną rolę w firmach – odchodzą od centralnego centrum danych w kierunku kokpitu informacyjnego. Redukują ogromną złożoność w pełni zautomatyzowanych środowisk produkcyjnych do zrozumiałego poziomu, wzbogacają analizy big data o niezbędne informacje kontekstowe i skupiają uwagę pracowników na tym, co najważniejsze.

W dobie cyfryzacji nowoczesny system ERP jest kluczem do większej wydajności i rentowności. Pomaga podejmować właściwe decyzje, trwale optymalizować tworzenie wartości i uzyskiwać niezbędną przewagę konkurencyjną. W ten sposób można stale zwiększać swoją przewagę nad konkurencją i pozostać przygotowanym na przyszłość.