Marketing

Propojené datové prostředí pro roztříštěnou firemní IT infrastrukturu

Firemní informace byly rozdělené mezi ERP, CRM, účetnictví, výrobu, sklad a další systémy, takže je bylo obtížné konzistentně využívat v procesech a reportingu. Navrhli jsme propojené datové prostředí, které spojuje relevantní informace, připravuje je pro automatizaci a AI a zachovává přístup podle firemních rolí a bezpečnostních požadavků.

Propojené datové prostředí pro roztříštěnou firemní IT infrastrukturu

Propojená data

Relevantní informace z různých firemních systémů lze propojit a konzistentně využívat v procesech.

Jeden pohled napříč systémy

Firemní informace lze propojit z ERP, CRM, účetnictví, výroby a skladových systémů.

Informace připravené pro AI

Propojená a připravená data vytvářejí základ pro reporting, automatizaci a AI iniciativy.

Od roztříštěných dat k propojenému prostředí

Roztříštěné firemní informace

Firmy s růstem provozu často shromažďují data ve více systémech.

Informace o zákaznících mohou být v CRM, provozní data v ERP, finanční informace v účetnictví a data výroby nebo skladu v oddělených systémech.

Problémem nemusí být množství dat. Informace se mohou stát roztříštěnými, nekonzistentními a obtížně využitelnými ve firemních procesech.

To přináší problémy, když týmy potřebují:

  • kombinovat informace z různých systémů
  • podporovat provozní workflow
  • připravovat spolehlivé reporty
  • vyměňovat data prostřednictvím EDI
  • migrovat starší data do moderních prostředí
  • připravit firemní informace pro AI
  • řídit přístup k citlivým informacím

Cílem bylo vytvořit propojenější datové prostředí bez nutnosti nahradit všechny stávající systémy.

Architektura propojených dat

Navrhli jsme datovou architekturu firmy, která prostřednictvím dostupných API a dalších vhodných rozhraní propojuje relevantní interní systémy.

Přístup zahrnuje migraci a integraci dat, přípravu dat pro AI a reporting, big data a EDI procesy.

Konkrétní architektura se definuje podle stávajících systémů, datových zdrojů, procesů, rozhraní a bezpečnostních požadavků firmy.

Od roztříštěných dat k propojenému prostředí

Klíčové funkce

1

Integrace dat napříč ERP, CRM, účetnictvím, výrobou a skladovými systémy

2

Datová migrace do cloudu a moderních systémů

3

Příprava dat pro AI pro lepší konzistenci a využitelnost

4

Propojené firemní workflow využívající informace z více zdrojů

5

Reporting a podpora rozhodování založené na propojených datech

6

Zpracování EDI dat

Výsledek

Předtím

Když tým potřeboval report nebo podklad pro rozhodnutí, musel kombinovat informace z ERP, CRM, účetnictví a výrobních či skladových systémů, které nebyly vzájemně propojené. Stejné údaje mohly mít v každém systému jinou podobu, takže jejich opakované využití v provozních procesech, při výměně přes EDI nebo pro AI bylo obtížné.

Poté

Relevantní systémy jsou propojené přes dostupná API a další vhodná rozhraní, takže procesy, reporty a podpora rozhodování čerpají z jedné propojené datové základny. Starší data lze migrovat do cloudu nebo do modernějších systémů a přístup k informacím se řídí firemními rolemi a bezpečnostními požadavky. Stejná data slouží i pro EDI a pro přípravu AI iniciativ.

Hlavní přínosy

  • Data z různých systémů lze propojit v relevantních procesech
  • Firemní informace jsou lépe využitelné napříč týmy
  • Kvalitu a konzistenci dat lze řešit před implementací AI
  • Stávající prostředí lze modernizovat nebo migrovat do cloudu
  • Přístup může odpovídat firemním rolím a bezpečnostním požadavkům
  • Data mohou podporovat reporting, rozhodování a EDI
  • Propojené informace vytvářejí základ pro další automatizaci

Hlavní poznatek

Nejdůležitějším rozhodnutím je propojit a připravit firemní data dříve, než se pokusíte vše automatizovat. Dobře strukturovaná datová základna umožní využít stejné informace v provozních procesech, reportingu, integracích i AI iniciativách.

Domluvte si konzultaci

Často kladené otázky

Které podnikové systémy může propojené datové prostředí spojit?

Prostředí propojuje ERP, CRM, účetnictví, výrobní a skladové systémy a podle potřeby i další interní systémy firmy. Napojení probíhá prostřednictvím dostupných API a dalších vhodných rozhraní, takže stávající systémy není nutné nahrazovat. Které zdroje se propojí, se určuje podle konkrétních systémů, datových zdrojů, procesů, rozhraní a bezpečnostních požadavků firmy.

Jak se informace zpřístupní pro reporting a provozní workflow?

Data z jednotlivých systémů se integrují do propojeného prostředí, ze kterého pak čerpají provozní workflow i reporty. Týmy tak nemusejí informace z různých systémů kombinovat samy a reporting i podpora rozhodování vycházejí z propojených firemních dat. Stejnou datovou základnu lze využít také pro výměnu dat přes EDI a pro další automatizaci firemních procesů.

Jak architektura připravuje firemní informace pro iniciativy s AI?

Součástí řešení je příprava dat pro AI, která se zaměřuje na jejich konzistenci a využitelnost. Kvalitu a konzistenci dat lze řešit ještě před implementací AI, protože firemní data je vhodné nejprve propojit a připravit a teprve potom automatizovat. Dobře strukturovaná datová základna pak slouží současně provozním procesům, reportingu, integracím i AI iniciativám.

Jak architektura zohledňuje přístup k citlivým firemním informacím?

Řízení přístupu k citlivým informacím bylo jedním z cílů projektu. Přístup k propojeným datům se nastavuje podle firemních rolí a bezpečnostních požadavků, takže propojení systémů neznamená, že všechny informace uvidí každý uživatel. Bezpečnostní požadavky firmy patří spolu se stávajícími systémy, datovými zdroji, procesy a rozhraními mezi vstupy, podle kterých se definuje konkrétní architektura.

Technologie

ERP CRM Účetní systémy Výrobní systémy API Cloudové systémy EDI