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데이터 스크러빙 사례

Raphael Corns님이 12월 3, 2021에 게시함

종종 유지 보수 시스템은 자신의 잘못없이 약속하는 혜택을 거두지 않습니다. 기본 데이터를 향상시키는 방법을 어떻게 기대합니까? 해결책은 단순히 할 수 없다는 것입니다. 필요한 모든 것은 기계에 좋은 데이터를 얻으려면 회사에 유용한 정보를 제공하기 위해 얻고 처리 및 활용할 수 있도록하는 것입니다.

예를 들어 좋은 정보가없는 가격을 설명 할 수 있습니다. 다중 사이트 제조업체에는 4 개의 위치가 있으며 그 중 3 개는 서로 가까이 있습니다. 각 웹 사이트에는 재고 구성 요소가있는 자체 자율 창고가 있습니다. 각 사이트에는 모든 데이터베이스 활동을 담당하는 파트 타임 카탈로그 관리자가 있습니다. 공장은 노조화되고 위치가 자주 변하기 때문에 카탈로그 관리자는 매달 또는 두 달마다 교체 될 수 있습니다.

결과 주식 표준은 다음을 나타냅니다. 일관되지 않은 제조업체 이름; 손실 된 제조업체 부품 번호; 상징/약어의 일관되지 않은 사용; 구두점 실수; 불완전한 설명 및; 중복 항목. 시스템 단어 검색은 불가능하며 부품을 찾는 것은 실망스럽고 도전적이며 일반적으로 실패한 만남입니다.

모든 곳의 간병인은 상점에 대한 믿음을 잃었습니다. 각각은 자신의 사용을 위해 어딘가에 숨겨져있는 구성 요소를 보관했습니다. 수리 작업을 계획하기 위해 시스템 전체에 걸쳐 부품을 찾으려고 노력하지만 원하는 것을 찾을 수 없다면 사냥을 포기하고 부품 만 주문할 것입니다. 위기가 발생하면 다른 위치에 전화하여 부품의 대출을 요청할 수 있습니다. 회사 전체의 재고 가치는 8 천만 달러를 기록했습니다.

조직은 달성해야 할 것이 필요하다는 것을 인식하여 데이터 정리를 스스로 해결하려고 시도했습니다. 그들은 4 개의 사이트 모두에서 간호 직원 (전기, 기계, 계측 및 파이프 피터)과 2 명의 지원 개인과 1 개의 재고 전문가로 구성된 19 명의 내부 사람들 그룹을 설립했습니다.

1 년이 넘는 일을 마치고 데이터베이스의 절반 만 청소 한 후 외부 데이터 청소 전문가를 참여하여 노력을 활성화하기로 결정했습니다. 체계적으로 각 사이트의 정보가 정리되었습니다. 모든 사이트의 유지 보수 직원과 함께 허용 가능한 명사/수정 자 쌍을 가진 제품 설명을위한 일반적인 설계가 설계되었습니다. 속성 순서는 모든 위치를 충족시키기 위해 협상되었습니다. 언어, 상징, 약어 및 비즈니스 명칭이 합의되었습니다. 전체 데이터베이스를 재 작업하는 데 6 개월이 걸렸습니다.

좋은 데이터를 갖는 것은 정량화 가능한 보상을 가져옵니다. 사이트의 복제는 10 % 범위에있는 것으로 나타났습니다. 현장에서 빈번한 품목은 25% 범위에서 확인되었습니다. 3 개의 지역 상점을 일부 중앙 창고로 병합하면 총 재고 수준이 줄어들고 웹 사이트가 일반적인 비판적 예비를 공유 할 수있었습니다. 또한 수만 달러를 돈을 절약 할 수있었습니다.

품목 검색은 유지 보수 직원이 계산할 수있는 부품 정보를 성공적으로 보여줍니다. 기본 매장에 대한 신뢰가 커지면서 개인 캐시의 추가 인벤토리가 송환되어 더 많은 비용이 추가로 추가되었습니다. 전반적으로 비즈니스 전반에 걸쳐 주식은 20%이상 감소했습니다.

데이터 정리 노력은 여러 번 분명히 지불했습니다. 또한 다른 기업 이니셔티브의 자극이되었습니다. 비즈니스는 유지 보수 시스템을 더욱 향상시키기 위해 품목 장비 연결을 촉진했습니다. 또한 제품 라인을 따라 품목을 병합하고 볼륨 할인을 위해 공급 업체 기반을 줄였습니다.

분명히 훌륭한 데이터는 훌륭한 결과를 얻습니다.