11月14日2022
收集、可视化和集中数据-增强每个人决策能力
食品饮料制造(和一般制造)常识是自动化需要多多数据越自动化,你需要的数据越多-它需要高质量可什么定义高质量数据你怎么知道你什么时候有如何最充分地利用数据
数据质量定义制造
当我们谈论高质量数据时,它不仅限于数字设备系统型多样性内含非数字数据或人工过程内的数据 和员工心智这些数据同样至关重要,有助于从工厂楼层到会议室作出更知情决策,并有利于为客户和企业驱动结果
白纸解锁隐藏工厂通过知情决策DeanGriffin高级服务解答管理者TetraPakServiceAB解释道,“我们需要数据做出知情决策,但数据可以是数字型或非数字式。数字数据是我们所有业务中都拥有的,它可以是计算机或纸基数据非数字数据最优定义为子认知数据知识与经验是子认知数据的例子 和推理能力组成非数字方面
这样,高质量数据可定义为从所有数字源源源持续收集数据,并有目共睹,以便能够快速分析并结合雇员的经验和知识使用这种高质量数据,贵组织可多次作出知情和更好的决策。
增强全企业决策能力
由谁来做决策问题多组织争先恐后以经验为例 增强企业所有层次的人 以数据决策能力非常重要这要求每个人都能访问数据,企业目标得到清晰传播和理解,确保在决策时加以考虑。
if we put正确信息格式当更多人了解信息并增强能力时,
迪安格里芬说
不完全数据集中数据大有不同
多公司不完全数据常见, 不同的人依赖不同的数据集 做出有效决策然而,当每个人都有在自己的领域作相应决策所需要的信息时,他们就不那么依赖其他函数决策,他们都能够为更好的业务结果作出贡献。
举例说,当操作人员授权产品决策时,中层管理可使用所有经验和信息集,专注策略商务挑战高层管理通过提供战略方向和清晰目标支持中级管理由运维信息集和非运维信息集驱动
Griffin表示:「通过深入理解人际界面, 我们可以以更容易理解的方式提供数据资讯,
决策+动作=业务结果
Pablo Picasso曾说 : Action是成功的基础关键常识实事求是:你确实需要高质量数据优化业务但当评估数据质量时,不要忘记考虑所有数字和非数字源供你使用持续收集并可视化并集中提供以增强各级人民决策能力
多故事来自世界
