大数据提升全球供应链的6种方式

大数据被定义为无法使用传统软件或数据库策略处理的大量结构化和非结构化数据，它正在影响商业世界的每个角落。在过去的两年里创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多，这并不奇怪。到2020年，每个人每秒将产生大约1.7兆字节的新信息，到那时，数字宇宙的容量将达到44泽字节(目前为4.4泽字节)。

当供应链经理们手忙手乱地将手中的大量信息包起来时，越来越多的软件供应商正在使这项任务变得更易于管理和有用。换句话说，仅仅拥有数据是不够的;它是关于获取这些信息并将其转化为可操作的见解，从而帮助提高整个供应链的运营效率。

“供应链比以往任何时候都更加复杂，这些复杂性带来了许多挑战，”他说香农瓦兰蔻,总裁RateLinx。“大数据使企业能够诊断问题，从而真正了解导致问题的原因。”当然，获取数据和利用数据做出正确的决策是完全不同的两件事。为了帮助填补这一“空白”，Vaillancourt说软件开发人员正在专注于大数据的5v:种类、速度、准确性、数量、价值。

Vaillancourt说最后的“v”非常重要，但经常被忽视。他指出:“公司需要寻找能够将所有数据转化为价值或可操作的软件。”“可操作的数据是通过分析产生的;分析告诉用户该做什么，并最终采取什么行动。”

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以下是大数据影响供应链并帮助企业采取正确行动的六大方式。

1.获得更好的诊断信息。

为了解决问题和规避未来的挑战，公司需要良好的诊断数据。大数据根据Vaillancourt的说法，在确保他们的未来战略建立在可靠的历史信息基础上的同时，也给了他们这样的机会。他说:“大数据可以帮助企业诊断许多问题，这将使他们能够制定解决问题的战略，然后最终成功地部署这些战略。”

例如，想要利用大数据来跟踪和跟踪其产品的组织可以通过将采购订单(PO)详细信息、发货信息和承运人的跟踪信息结合起来来实现。然后，一旦数据被标准化和清理，分析就可以以一种真正使信息可操作的方式应用于它。Vaillancourt解释说:“如果分析在承运人发出通知之前通知用户发货延迟，那么用户就可以制定应急计划，从其他来源更快地获得产品。”

2.对未来有一个更清晰的“水晶球”。

预测分析被定义为数据挖掘、统计、建模、机器学习和人工智能，用于分析当前数据以预测未来，是现代供应链经理的水晶球。他说:“预测分析使分析数据和对将要发生的事情做出假设成为可能，不仅可以预测未来，还可以影响未来。Marcell Vollmer首席数字官SAP Ariba。

例如，在堪萨斯城，当地警察局正在利用数据识别“热点”，在犯罪发生之前制止犯罪，更积极地在这些地区巡逻，然后更密切地监视最近假释的人的活动。在商业领域，预测分析使公司能够更清楚地了解客户需求，并调整业务以适应客户需求。以定价为例。使用预测分析，公司可以在发布新产品之前预测平衡，从而最大化解决方案的收入，同时也了解未来的需求。“数据是新的货币，”沃尔默补充道，“而预测分析是获取数据红利的关键。”

3.管理你无法控制的外部因素。

外部因素可能对供应链产生重大影响，但在许多情况下，这些外部因素很难控制，甚至很难发现。“从天气到油价再到消费者需求，能够量化和预测这些影响的供应链高管可以更好地规划他们的材料和库存，”他说丰富的瓦格纳,首席执行官Prevedere。他说，零售商在利用这一优势方面处于特别有利的位置，因为他们在一个动态的环境中经营，消费者期望快速、准确的送货。瓦格纳指出:“如果一款产品缺货，制造商和零售商不仅可能永远失去一位客户，还可能遭到数字媒体的强烈反对。”大数据如何提供帮助?通过帮助企业更好地预测需求，从而更好地规划库存以缓解短缺。同样的好处也适用于全球范围，供应链和运营之间的联系越来越紧密，因此受到世界事件的影响也越来越大。瓦格纳表示:“通过将大数据与预测分析相结合，我们很有可能掌握大量的经济和消费者行为指标，从而更好地为未来做好准备。”

4.做出更有利可图的供应链需求预测。

访问全球数据，结合的力量云计算美国正在赋予技术更大的力量，以应对最棘手的供应链挑战。“随着当今机器学习技术的进步，企业可以利用技术不断监测这些外部力量，”瓦格纳说，“并实时了解未来的情况。”他认为这是需求规划的一个根本性变化——与传统的基于过去经济状况稳定的假设的预测相比。瓦格纳说:“高管们知道，他们不能依赖先例，他们需要洞察力来对未来做出确定的决策。”“这种希望在势头发生变化时立即得到通知的愿望现在已经成为现实。”例如，一家全球饮料制造商通过预测需求模型改善产品分销，节省了约900万美元。“制造商意识到外部因素(例如，建筑账单指数)是业绩的主要指标，”Wagner说，“因此它调整了400个品牌和21个分销商的供应链计划。”

5.减少需求变化和周期时间。

大数据正在把供应链经理变成“读心术”，使他们能够以新的方式预测买家的行为并做出反应。例如，在需求方面，大数据可以帮助企业更好地了解消费者行为、客流量、买家偏好以及竞争对手的行动。“这为企业提供了坚实的进攻基础，”他表示丹尼斯Groseclose公司总裁兼首席执行官TransVoyant，“并允许他们融合外部数据和需求模式，以更有效地减少需求变化。”拥有可操作的数据还可以帮助公司更好地管理交货时间、可变性和产能。反过来，这有助于他们更好地了解制造商和运营商的行为。格罗斯克洛斯说:“有了这些信息，公司就可以把计划周期缩短到一个月，而不是五个月，或者缩短到一周，而不是五周。”

6.为“SNEW”浪做好准备。

这里有一个你可能还没听说过的流行词:SNEW，即社交媒体、新闻、事件和天气数据，是下一个让供应链经理们刮目相看或抱怨不已的首字母缩略词。无论哪种方式，SNEW数据都有望帮助提高供应链能力，并为公司提供更多的数据来筛选、消化和理解。例如，当准确的天气预报被考虑到方程中时，可以对现有的预报进行相应的调整。

在物联网(IoT)根据该公司供应链管理副总裁Steve Banker的说法，SNEW使用“数据馈送组合来确定最佳路线、风险管理和其他供应链决策”ARC咨询服务他认为SNEW是未来供应链可见性和风险规避(或缓解)的潜在参与者。

“这是一种新的市场解决方案，它是由新技术能力的出现推动的，”Banker指出。将社交媒体、新闻、事件和天气数据整合到制造和分销过程中也得到了供应链数字化的推动。

“我们所关注的是一系列要么正在迅速崛起，要么已经出现的技术，”班克表示。他指出，虽然物联网在成熟度方面稍早一些，但SNEW和区块链(即按时间顺序公开记录比特币交易的数字分类账)等概念仍处于萌芽阶段。“随着时间的推移，”他总结道，“这些创新将继续产生大数据，公司将利用这些数据进行决策。”