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数据分析在供应链管理中的应用

2016-08-29

数据分析在供应链管理中的应用

供应链管理是一种策略概念，它的顺利实现是基于高速发展的信息系统电脑管理技术，将处于供应链上游的原料材料采购、中游的制作加工、货物运输等环节以及处于供应链下游的经销商的销售环节集成为一个无缝接续的流程。大数据时代的来临以及数据分析技术的发展为供应链管理提供了新的机会和挑战。
数据分析在供应链管理中的应用分为以下4点

1：组织、机制和人才改善
　　若要实现数据分析技术在公司的供应链管理中发挥作用，必须首先落实组织架构、机制改善和人才培养3 个方面。
　　组织架构制定上可以探索成立大数据中心，原先的信息部门改为大数据分析部门，从而实现大数据分析嵌入供应链管理的组织保障；机制上，将大数据的搜索、分析和价值应用贯彻到整个供应链管理的业务工作层面，形成全方位、立体化的大数据搜集、分析和应用模式；在人才发展方面，要自主培养和人才引进相结合。做到以上3 个方面，数据分析技术发挥的基础已经搭建完成。

2：明确大数据搜集途径
　　直接面向客户的供应链前端是数据搜集最有利的途径。为此，要搭建统一的前端信息系统和公司信息系统，形成前端交易数据和市场需求信息到公司大数据分析部门的快速通道。大数据分析部门做出统一的数据分析结果，包括交易信息、市场需求等，形成准确定位、快速响应的物流供应链条，从而降低成本。

3：实现无缝对接的供应链条
　　无缝对接的供应链条中要保证大数据一方面连接着需求者，另一方面连接着供给者。数据分析过程中要在3个层面进行数据挖掘：一是挖掘会员数据信息，二是管理平台数据，三是构建良性循环的生态圈，借助数据平台的优势和大数据分析技术消除信息孤岛的状态，打造智能供应链生态圈，使得供应链发展成为更加智能的、过程简化的、具体可视化的。为此，供应链管理者要做的就是建立渠道、数据收集、数据挖掘，最终实现数据价值发现，实现精准地上下游无缝对接。

4：数据分析对品牌发展的作用
　　通过与大数据的深度结合提升供应链实力。核心是对用户需求信息的收集及分析，战略指导原则是高度重视用户体验。通过设计和发起丰富的互动环节，实现用户粘性的提高，进一步实现用户信息和意见的搜集。接下来利用精准信息甄别、处理和价值发现系统实现信息的全方位数据价值挖掘，形成以数据分析为背景的供应链管理策略，形成双向整合互推式的信息闭环，从而提升供应链的整体影响力。

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