Очевидно, что для анализа данных в первую очередь нужны сами данные. От их количества и качества зависит объем ресурсов, необходимых для исследования, и, разумеется, результат.
На любом этапе деятельности предприятия генерируется определенный объем информации, который впоследствии можно проанализировать и сделать на основании этого выводы и даже прогнозы. Вопрос в том, как эта информация собирается, хранится и обрабатывается. Это первый вызов для аналитиков.
Как правило, на предприятии используется несколько информационных систем. В российских реалиях даже самые продвинутые компании, применяющие современные ERP-системы, вынуждены использовать наряду с ними еще как минимум один программный продукт для ведения бухгалтерского учета. Если же речь идет о производственном предприятии со множеством разнообразных бизнес-процессов, то информационных систем (программных продуктов), являющихся источниками данных для последующего анализа, у него гораздо больше. Когда мы рассматриваем международные компании, надо полагать, что источников данных у них так много, что говорить о какой-либо их потенциальной интеграции бессмысленно.
Большинство организаций по мере развития используют разные информационные системы в различных сочетаниях, и это нормально. В зависимости от масштаба бизнеса и зрелости компании систем может быть от одной до нескольких десятков.
Как бы то ни было, для анализа различных аспектов деятельности рано или поздно придется работать с данными, генерируемыми и накапливаемыми в различных системах. Применительно к логистике это может быть анализ данных:
- о складских операциях и услугах с добавленной ценностью, получаемых из системы управления складом (WMS);
- о перевозках — из системы управления транспортом (TMS);
- о заказах — из общей системы управления отношениями с клиентами (CRM).
