人类和系统将无法获得制定自主决策所需的可视性和洞察力。
鉴于自动化和机器人在编排方面发挥的重要作用，跨系统的集成和连接已成为寻求通过数据优势推进编排的仓库的首要任务。
考虑采用一个自动化平台，该平台可以快速无缝地集成各种自动化技术，而无需定制。该平台还应汇总和规范跨技术和供应商的数据，从而简化监控并实现互操作性。当与来自劳动力和其他系统的数据集成时，这可以主动识别流程中的潜在瓶颈，并快速部署资源（无论是人力还是机器人）以保持产品流动。
当谈到数据分析和编排时，将数据集视为金字塔可能会有所帮助，其中源数据提供基础，数据产品位于中间，分析产品位于顶部。
在此上下文中，源数据是指形状和形式非常接近或完全接近其精确来源（例如，交易系统数据的副本）的未经提炼、非结构化或半结构化数据。此类数据未经过任何重大转换，可能非常特定于系统且元数据有限，因此如果没 玻利维亚 电话号码数据 有事先了解源系统特定知识，很难对其进行解释。
数据产品本质上是一种封装的数据，经过转换、处理和整理，可让任何站点和组织各个级别的团队和个人轻松使用。正如您无需成为汽车工程师即可驾驶从未驾驶过的汽车一样，您也无需成为数据科学家即可访问和使用供应链数据。数据产品为最有能力使用数据影响运营的人员和系统释放数据的力量。
分析产品是指能够让用户分析数据并从中获取见解的工具、应用程序或服务，通常利用一个或多个数据产品。它专注于提供利用一些机器学习和/或 AI 算法的探索、可视化、报告和高级分析功能。
在可视性和数据分析方面所做的这种基础工作使得加速部署优化和协调供应链运营所需的高级分析和人工智能解决方案成为可能。
一个完全协调的供应链将依靠一系列数字化技术来创建近乎 100% 准确的入站预测，然后制定和执行计划，以确保所有供应链资源（人员、系统和自动化）都得到平衡并得到最佳利用，以执行该计划。这是一项艰巨的挑战，但与一般的数字化一样，协调将分阶段推进，每个阶段都会创造价值，直到实现最终目标。