Materiały konferencyjne SEP 2020

Umowami, System Zarządzania Projektami itp. Dostęp do tych danych najczęściej odbywa się przez dedykowane API (ang. Application Programming Interface ) lub bezpośredni odczyt z bazy danych. Kolejnym źródłem danych są różnego rodzaju pliki (csv, xml, txt, itp.). Częstym przypadkiem importu danych z plików mamy do czynienia w przypadku starszych urządzeń przemysłowych, dla których jest to jedyna możliwość eksportu danych. Platforma analityczna może być także zasilana poprzez korporacyjną szynę danych łączącą wewnętrzne systemy Spółki, a także pozyskującą dane z systemów podmiotów Grupy Kapitałowej, systemów klien- tów zewnętrznych czy też usług chmurowych. W przypadku bardzo dużych wolumenów da- nych, a w szczególności danych nieustrukturyzowanych źródłem danych jest platforma Hado- op pracująca na klastrach komputerowych, często potocznie nazywana Big Data. Z danych umieszczonych w hurtowni mogą korzystać aplikacje zewnętrzne dedykowane dla konkretnych zadań biznesowych (narzędzia statystyczne, narzędzia do budowania modeli analitycznych, narzędzia do planowania i budżetowania, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja itp.). Wy- niki prac ze wspomnianych aplikacji mogą również stanowić źródło danych dla platformy (tzw. sprzężenie zwrotne. Obecnie dostępne aplikacje tego typu to mocne silniki procesowe, które stanowią pewien odpowiednik szyny integracyjnej. Oprócz typowych funkcji integracyj- nych posiadają wiele ciekawych funkcjonalności zapewniających możliwość m.in .: śledzenia przepływu informacji na każdym jej etapie, zarządzania metadanymi, zarządzania i nadzoro- wania danych (ang. Data Governance ), przetwarzania równoległego, audytu bezpieczeństwa czy też tworzenia modeli danych. 3.6. Biznesowy model danych dla procesów Zarządzania Łańcuchem Dostaw Mając zidentyfikowane źródła danych biznesowych oraz wypracowany standard ich pozyska- nia, następnie przetworzenia i zapisania w hurtowni danych możemy przystąpić do tworzenia biznesowych modeli danych [12]. Model danych czasami określany również jako tematyczna hurtownia danych (ang. Data Mart ) zawiera fizycznie zapisane dane w tabelach, które są ze sobą połączone relacjami. Budowanie relacji przeprowadza się w taki sposób, aby w jak naj- większym stopniu odzwierciedlały one rzeczywistość wybranego obszaru biznesowego. W przypadku obszaru związanego z zarządzaniem łańcuchem dostaw mogą to być tabele m.in. z danymi produktów, dostawców, zamówień czy klientów. Jako przykład relacji dwukierunko- wej można podać przykład: dany dostawca może dostarczać dowolną ilość produktów, produkt zaś musi posiadać co najmniej jednego dostawcę [14]. Dodatkowo modele danych często zwie- rają tabele z pewnymi wyliczonymi z góry wskaźnikami na podstawie zaimplementowanych algorytmów. Mogą być również zasilane wynikami modeli analitycznych przetwarzanych w narzędziach zewnętrznych. W zależności od potrzeb model danych może być rozszerzony o dodatkowe dane z innego obszaru biznesowego lub też może być połączony relacją z innym modelem biznesowym (Rys. 8). Analityk mając do dyspozycji szeroki zestaw spójnych danych w jednym miejscu może tworzyć dowolne kombinacje relacji i przetwarzania danych (tzw. logiczny model danych) dostarczając informacji na potrzeby konkretnego procesu biznesowe- go.