大数据、分析与供应链管理的变化
在过去的三到五年中，大数据和分析技术的发展导致了其他几十个行业的改进。在供应链管理方面，很多关于新技术对改进组织业务的承诺仍然存在很多争议。
大数据和分析的作用
当企业研究供应链管理时，很明显这是一个大数据和分析可以产生真正积极而明显的影响的领域。只要企业能够利用原始数据，并将这些信息塑造成可用于增强，改进或加速流程和任务的强大洞察力，就有了成功的秘诀。
但直到几年前，在大数据世界的这个小众市场几乎没有做过。企业似乎对采用大数据工具似乎并不感兴趣，这意味着分析领域的用户对于为这些古老组织创建应用程序并不太感兴趣。
幸运的是，这在过去2-3年中开始发生变化。2013年商业物流白皮书激发了对大数据应用的大量研究，行业专家呼吁在供应链管理中最大限度地发挥大数据的潜力。如今，大数据和相关的分析技术正在影响以下问题：
1.供应链的可见性
可见性是当今少数行业中的一个流行语。许多企业受到来自监管机构和消费者的更大压力，以使其供应链更加透明。因此，出现了使这些公司更好地获取可用于提高供应链的每个环节透明度的可量化数据的新技术。
以食品工业为例。食品从农场到餐馆的可追溯性是市场真正坚持的措施。幸运的是，食品可追溯性软件已经出现，利用数据，并提供相关的实时洞察力，可用于提高可见性。这就是业内人士所说的“游戏规则”，而这只是大数据如何产生巨大变化的一个例子。
2.库存管理
在2013年，只有11％的公企业具备评估“假设分析”所需的能力。此外，只有24％的企业能够成功地模拟不断变化的条件对其盈利能力的影响。
虽然目前的确切数字未知，但很明显这些百分比已经增加。采用供应链和物流平台的企业受益于大数据而大幅提升，因此，库存管理已经变得更加准确。
3.预测
如果人们只知道期望什么，就可以更好地准备。企业过去曾多少次想过这个想法？更好更准确的预测可以提高盈利能力，减少浪费，并导致客户和客户的满意度提高。问题是，准确的预测往往感觉像是一个错误。因为具有这么多变化的变量，它是否可能持续产生准确的预测？
虽然100％准确的预测仍然不可行，但获取大数据使其成为一个比以往任何时候都更为现实。高级组织使用这些数据更好地预测客户需求和偏好，同时考虑市场中的外部因素。其结果是更满意的客户和更少的销售损失。
不要坐视不理
处理供应链管理的企业不会再坐视不理，忽视大数据的潜力。大数据有能力彻底改革一些领域的主要方面，并且许多组织已经在这样做。如今到了2017年，这意味着终于到了企业认真对待大数据和分析的时候了。
大数据和分析的作用
当企业研究供应链管理时，很明显这是一个大数据和分析可以产生真正积极而明显的影响的领域。只要企业能够利用原始数据，并将这些信息塑造成可用于增强，改进或加速流程和任务的强大洞察力，就有了成功的秘诀。
但直到几年前，在大数据世界的这个小众市场几乎没有做过。企业似乎对采用大数据工具似乎并不感兴趣，这意味着分析领域的用户对于为这些古老组织创建应用程序并不太感兴趣。
幸运的是，这在过去2-3年中开始发生变化。2013年商业物流白皮书激发了对大数据应用的大量研究，行业专家呼吁在供应链管理中最大限度地发挥大数据的潜力。如今，大数据和相关的分析技术正在影响以下问题：
1.供应链的可见性
可见性是当今少数行业中的一个流行语。许多企业受到来自监管机构和消费者的更大压力，以使其供应链更加透明。因此，出现了使这些公司更好地获取可用于提高供应链的每个环节透明度的可量化数据的新技术。
以食品工业为例。食品从农场到餐馆的可追溯性是市场真正坚持的措施。幸运的是，食品可追溯性软件已经出现，利用数据，并提供相关的实时洞察力，可用于提高可见性。这就是业内人士所说的“游戏规则”，而这只是大数据如何产生巨大变化的一个例子。
2.库存管理
在2013年，只有11％的公企业具备评估“假设分析”所需的能力。此外，只有24％的企业能够成功地模拟不断变化的条件对其盈利能力的影响。
虽然目前的确切数字未知，但很明显这些百分比已经增加。采用供应链和物流平台的企业受益于大数据而大幅提升，因此，库存管理已经变得更加准确。
3.预测
如果人们只知道期望什么，就可以更好地准备。企业过去曾多少次想过这个想法？更好更准确的预测可以提高盈利能力，减少浪费，并导致客户和客户的满意度提高。问题是，准确的预测往往感觉像是一个错误。因为具有这么多变化的变量，它是否可能持续产生准确的预测？
虽然100％准确的预测仍然不可行，但获取大数据使其成为一个比以往任何时候都更为现实。高级组织使用这些数据更好地预测客户需求和偏好，同时考虑市场中的外部因素。其结果是更满意的客户和更少的销售损失。
不要坐视不理
处理供应链管理的企业不会再坐视不理，忽视大数据的潜力。大数据有能力彻底改革一些领域的主要方面，并且许多组织已经在这样做。如今到了2017年，这意味着终于到了企业认真对待大数据和分析的时候了。
