大数据分析在供应链管理中的应用

大数据分析在供应链管理中的应用

大数据分析在供应链管理中的应用，在职场生活当中，对于企业的发展也产生了重要影响，企业将自身的供应链与大数据相结合，大数据完全可以改变我们现在的工作，下面小编整理了大数据分析在供应链管理中的应用。

　　大数据分析在供应链管理中的应用1

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。

当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。

如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。

如今的供应链管理人员具有跨部门的经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的.人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。

当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台(www、zcmorefun、com)表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

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商业模式是市场经济背景下的一种企业创新活动。当前，随着市场经济的发展，物流行业中涌现出以下几种商业模式：

第一，传统外包模式。随着现代经济运行方式向全球化、专业化方向发展，企业往往为了集中资源、节省管理费用、增强核心竞争能力，把相关物流业务以合同的方式委托给专业的物流公司运作。目前大多数物流企业都采用这种运营模式。

第二，战略联盟模式。战略联盟是多元化途径和战略之一，它通过与其他企业、组织或个人建立长期合作关系而进入新的业务领域。联盟可包括多家同地和异地的各类物流企业，其联盟规模越大，可获得的信息共享、信息交流等总体效益会越大。目前我国电子商务物流企业都采用这种运营模式。

第三，综合物流模式。综合物流模式是将仓储、运输、配送、信息处理以及包装、装卸、流通加工等物流服务集成一体，为客户提供综合性、一体化的物流服务的运营模式。

有三种构建方案：

一是投资新建或改建原有设施；

二是兼并一些小型物流企业；

三是几个物流运营商以入股份制方式进行联合。

第四，协同运作模式。协同运作模式为其他物流企业提供信息技术、管理技术、供应链策略、战略规划等方案的运营模式，它在整个服务过程中并不参与物流业务的具体实施，而只是指导其他物流企业完成其相关物流业务，是4PL运营模式。

第五，方案集成模式。这种模式通常由物流公司和客户成立合资或合伙公司，并利用成员的资源、能力和技术进行整合和管理，为需求者提供全面、集成的供应链管理服务。

第六，行业创新模式。这种模式通过借助某一行业的资源、技术、能力，为其他多个行业的客户提供供应链解决方案，使整个行业在供应链上实现创新，即以核心物流企业为主导，联合其他物流企业，为行业的不同客户提供高质量全方位的服务。

第七，动态联盟模式。它是战略联盟方式之一，是为了快速响应某一市场机遇，通过信息高速公路，将产品涉及到的不同企业临时组成一个团队，并统一指挥的合作经济实体。

也就是说，一些相对独立的诸如3PL、供应商、制造商、分销商等服务商，通过利益共享和风险共担来实现企业间的精诚合作，是一种联合竞争、共同盈利的合作机制。

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當今时代，是一个信息时代。我们的日常生活中无时无刻不在产生数据，而这些数据包含了许许多多我们个人的信息，这些信息来源十分广泛，具有十分明显的及时性。

而根据维基百科对于大数据的解释来说，大数据就是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行收集、管理以及处理的数据的集合。由于数据是极其庞大的，所以必然不可以单单使用计算机来处理，必须要依靠云计算的分布式处理对大数据进行采集。大数据主要体现在了对于庞大数据的处理和使用，从而得到一些想要的信息，来体现出大数据的商业价值以及公共社会价值。

伴随着互联网的不断发展，企业所要处理的信息越来越多，与此同时，由于市场竞争越来越激烈，企业对于大数据的处理提出了更高的要求，所以对于大数据技术的开发与应用十分关键。

大数据的特点有以下几点：

（1）在精不在于多，而是要把这些数据分类、编辑，使这些大数据变为有用的资料，并可以作为商业用途，为企业创造更多的经济效益。

（2）大数据的技术十分特殊，目的是为了在短时间内可以有效地处理更多的数据，所以储存大数据的机器被称为“云”。

（3）大数据的另一个特点就是真实性，因为大数据的来源十分广泛，所以大数据的真实性就显得十分重要，如果数据不真实了，那么也不会有人去相信大数据。

大数据的核心是数据与内容：

一组数据往往会代表了许多东西，一个人的生活规律，个人喜好，都是丰富的内容，而这些内容都包含在一组组的数据中，通过这些数据，企业可以开发出更加适合消费者的产品，也会更加适合用户，从而大大提高企业的竞争力，由此可见数据的珍贵之处。