ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДАННЫХ И ИХ ИСТОЧНИКИ

Здесь нужно не просто перечислить все требующиеся вам элементы данных. Очень важно — возможно, даже критично — выделить время на составление документа, формулирующего, что означает каждый элемент данных и каков его источник.
На вопрос об источниках данных иногда можно получить не столь прямой ответ, как может казаться.
В некоторых компаниях к числу ис-точников данных для процесса объемного планирования продаж и опе-раций по нашим наблюдениям относятся.
• Система программного обеспечения предприятия (ESS/ERP).
• Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
• Системы статистического прогнозирования.
• Системы развитого планирования — Advanced Planning System (APS) (для производства).
• Другие доставшиеся по наследству системы.
И последнее замечание. Большинство компаний разрабатывают до-кумент, часто называемый «словарь элементов данных». Он содержит следующую информацию о каждом элементе данных: термин для эле-мента данных (например, продажи), определение, принятое в каждо-дневной практике (например, номенклатурная позиция, которую мы от-гружаем клиентам), и комментарии (например, номер единицы хранения запасов, количество, дата, адрес доставки, номер счета-фактуры и т. д.), а также необходимую техническую информацию.
<< | >>
Источник: Т. Уоллас, Р. Сталь. Планирование продаж и операций. Практическое руководство. 2010

Еще по теме ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДАННЫХ И ИХ ИСТОЧНИКИ:

  1. Поставщики и источники данных
  2. ТРЕБОВАНИЯ К ДАННЫМ, ИСТОЧНИКИ И ФОРМАТЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ
  3. Источники данных для налогового учета
  4. Сбор данных и определение правил ада
  5. Банк данных, его состав, модели баз данных
  6. 9.4. Обработка данных: собственный анализ данных или счетчик?
  7. Информационные базы данных
  8. Принцип № 4 Всегда просите определенную сумму и на определенную цель
  9. Метод определения объема выборки по оценке влияния определенных факторов
  10. Избыток данных
  11. Этап 2: сбор и анализ данных
  12. Платные базы данных
  13. Временные масштабы данных
  14. непротиворечивость данных
  15. Качество данных
  16. Выбор данных для тестирования
  17. Хранилища данных и базы знаний — перспектива развития ИО в управлении
  18. Выбор предпосылок и сбор данных