大數據分析法打造智慧供應鏈

摘 ?要：大數據分析法在我國商業領域中的有效應用，改變了傳統的市場發展規則，智慧型供應鏈開始出現，企業為了在激烈的市場競爭中占有一席之地，需要制定不同的消費計劃，收集消費者數據，通過數據分析明確消費群體，制定出合理的宣傳計劃，提供相應的政策支持，智慧型供應鏈的產生能夠讓零售店與供應商之間實現信息共享，保證供應鏈發展的最優化。

關鍵詞：大數據;分析法;智慧供應鏈

中圖分類號：TP392 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）14-0164-03

Big Data Analysis to Create Intelligent Supply Chain

WU Zhongxian

（School of Statistics，University of International Business and Economics，Beijing ?100029，China）

Abstract：The effective application of big data analysis in China’s commercial field has changed the traditional rules of market development. Intelligent supply chain has begun to emerge. In order to occupy a place in the fierce market competition，enterprises need to formulate different consumption plans，collect consumer data，identify consumer groups through data analysis，formulate reasonable propaganda plans and provide corresponding information. Policy support and the emergence of intelligent supply chain can enable retailers and suppliers to share information and ensure the optimization of supply chain development.

Keywords：big data;analysis method;intelligent supply chain

0 ?引 ?言

智慧供應鏈的建立需要結合眾多信息數據，做好企業運作方式的調整，當前市場的銷售方式主要是通過零售店銷售過程中產生的數據，通過信息化網絡平臺，讓零售商和供應商之間實現數據共享，對貨物的銷售量和存貨量進行實時監控，通過智慧化供應鏈的應用，能夠監控庫存量，保證訂貨需求。同時，大數據分析法的應用還需要將大數據分析法作為智慧供應鏈輔助設計，通過協同產品開發和數字化生產等方式，豐富數據內容，將有用的數據應用到不同的區域，實現點對點供應鏈體系構成，想要實現這一發展目的，就需要借助大數據分析法的應用推動實現點對點的應用模式建立，充分發揮出智慧型供應鏈管理的市場競爭優勢。

1 ?四種大數據分析方法

1.1 ?大數據分析內涵

大數據分析主要指的是合理運用互聯網技術，進行大量數據的分析和應用，大數據分析具有規模大、范圍廣、傳播快、價值高等特點，今年來，隨著網絡技術的普及和應用，大數據已經成為我國各行各業發展關注度最高的詞匯。市場上不斷涌現不同功能的大數據技術，如數據存儲、數據安全防護、數據分析、數據信息挖掘等，這些數據技術在網絡信息爆炸時代背景下具有較高的商業價值，為經濟市場智慧供應鏈發展帶了來機遇和挑戰，在進行大數據分析的過程中，需要做好數據可視化、數據挖掘算法、數據篩選、數據預測、數據處理與語義引擎應用等內容。保證數據的可視化發展是進行數據分析的基本，能夠讓復雜的數據內容直觀地展示在工作人員面前，充分體現出數據的內在價值，數據可視化分析技術的應用是為了讓工作人員能夠更好地觀察數據內容，做好數據挖掘，規模化的數據發展為我國智慧供應鏈的建立帶來了較大的難題，數據的發展要求工作人員充分了解數據背后所具有的價值，做好數據預測，語義引擎的設計是為了保證數據智能化發展，自動地進行數據信息的提取、篩選和處理，結合市場的發展條件，形成最優化的管理方案。

1.2 ?大數據分析方法

在進行數據挖掘和分析的過程中，最常用的數據分析方法有：描述型分析、診斷型分析、指令型分析和預測型分析，分析人員想要充分挖掘數據內涵，就需要將數據內容轉化為有意義的市場見解，這就需要借助一些分析手法和工具，幫助分析人員更好地理解數據內容，其中最主要的數據分析工具就是思維分析法。簡單說，思維分析法是從發生了什么、為什么會發生、可能發生什么、需要做什么四種可能性分別進行數據描述、數據診斷、數據預測和數據指令下達。例如：在每月的營收和損失的賬單數據分析過程中，可以提取出大量的客戶數據，從而充分地了解客戶所處的地理位置信息，制定出具有針對性的銷售計劃，數據描述分析方法的應用，需要利用可視化工具，提高分析數據的有效性;描述型數據分析完成后，需要做好診斷性數據分析，借助分析工具評估數據，按照時間的順序進行數據的讀取，通過過濾和挖掘等功能，更好地進行數據分析;數據預測模型分析則是結合所得到的數據內容進行未來發生事件的預測，將預測內容變為可量化的值，評估事件可能發生的時間，這些預測內容可以借助預測模型工具完成，通過可變數據的融入，在不確定的發展環境下，預測出有效的預防方案。在完成以上數據分析之后，進行指令性分析，例如：我們在進行交通規劃分析的過程中，就需要參考不同路線所處的距離，以及每條路線上汽車的行駛速度，然后結合當下的交通發展制度選擇最優的行駛路線。

2 ?大數據分析法打造智慧供應鏈

2.1 ?可視化發展

可視化發展的目的是為了保證在任何時間段都能夠及時地掌握供應鏈中產生的數據信息，通過及時的追蹤了解供應鏈的整體運行情況，這種可視化發展形式在傳統的經濟市場中很難實現，但是隨著互聯網技術的不斷應用，已經逐漸做到全程可視化發展。例如：廈門的誠智達企業專門針對市場運輸做供應鏈融資，企業經常在發展過程中出現零售商押賬的問題，一般情況下，押賬的期限為半年左右，但是聘請的司機大多數都是農民工，需要現錢交易，因此，該企業針對當前貨車行業的發展現狀進行了調整，提出了柴油分期和貨車分期的融資形式。與企業合作的運輸公司需要在智慧車管理系統中，安裝GPS和智能車機，保證工作人員能夠實時地監控到車輛的運行速度以及耗油量，通過數據分析掌握司機的開車習慣，建立大數據分析模型，篩選出最適合作為購油和購車融資的運輸公司，智慧供應鏈全程可視化發展，不僅要做到數據內容的可視化，還需要做到工作畫面的可視化。

2.2 ?模塊化智慧供應鏈集成

在進行智慧型供應鏈建立的過程中，需要不斷收集合作伙伴所具有的價值資源，實現數據之間的有機組合。在互聯網發展的條件下，做到隨時隨地的數據整理，借用模塊化方式保證智慧供應鏈集成，能夠讓企業更好地適應激烈的市場經濟競爭。與此同時，智慧型供應鏈還能夠實現服務功能的快速定制，在傳統的工業鏈發展條件下，企業需要制造一個較為廣泛的生態系統，讓所有的數據資源都能夠在同一平臺上進行處理，互聯網的出現讓這一發展條件變為現實。例如：深圳一家叫創捷供應鏈的企業開發了一款供應鏈發展平臺，能夠將所有的手機生產廠家、供應商、原料組裝廠全部集合到統一數據平臺上，幫助企業打造出智慧供應鏈柔性組織，得到了全國的廣泛關注。企業供應鏈發展計劃和最后的執行過程需要保證實時性、互動性和互聯性，如：阿里巴巴旗下的綜合服務平臺，就是為中國的中小型企業做出口貿易服務的，介入到企業物流、報關、退稅等各個數據環節中，同時還創建了信用數據統計平臺，通過互聯網了解所有平臺用戶的信用情況，助力企業未來發展計劃的制定，認真地執行聯動任務。

2.3 ?供應鏈績效實時化

大數據分析在智慧供應鏈產生過程中具有重要作用，主要體現在能夠保證整個供應鏈的成本和績效數據分析實時化處理，在供應鏈發展的過程中會產生大量的成本消耗，同時也會帶來一定的經濟效益，因此企業管理者需要掌握不同發展環節的成本投入情況，通過成本控制保證供應鏈總成本的最優化發展。很多企業都認為已經實現了大數據化發展，但其實離數據化經營模式還相距甚遠，企業想要切實做到大數據發展，就需要保證企業供應鏈的智慧化發展，因此需要借助大數據分析技術保證供應鏈各個環節的有機整合，這是成本控制、風險控制的基礎。想要實現供應鏈成本績效實時性發展，就需要做到信息治理形式的優化，智慧型供應鏈建立的基礎就是信息治理，企業在進行數據收集的過程中，不需要單一性的信息內容，而是將各部門所產生的全面數據統計到一起，只有做到信息匯集，才能夠制定出正確的發展方案。當前我國很多企業開始將消費者數據據為己有，但仍然有一些成功企業在進行數據分享，讓數據能夠在不同的企業之間實現分享和轉換，全面提高數據內容的透明度，保證企業之間進行通力合作，大數據分析法的應用，不僅改變了傳統的市場游戲規則，還推動了智慧供應鏈的建立。

2.4 ?智慧型供應鏈系統化框架的建立

大數據分析在智慧供應鏈管理中的有效應用，需要以建立系統化框架為基礎，結合市場的發展特點，合理地劃分供應鏈區域，實現企業與供應鏈發展各個環節之間的有效互動和聯合，保證數據分析的有效性，全面提高企業的市場競爭力，同時要建立市場認同的策略性績效指標，對區域發展特點有一個明確的評估。通過大數據分析技術的應用能夠保證供應鏈分區的準確性，并且制定出分區優先發展的工作內容，同時要利用大數據分析技術整合企業的業務職能，保障企業的市場競爭力，明確供應鏈各分區中的競爭。想要借助集中數據的發展優勢，制定明確的發展目標，企業還需要建立市場聯合策略模型，了解市場根本績效和產品的發展需求，在供應鏈各個分區內建立企業監控反饋機制，方便智慧供應鏈建設過程中數據管理工作的開展。

2.5 ?智慧型供應鏈管理工作

首先想要讓大數據分析技術在企業供應鏈管理過程中發揮出應用價值，就需要落實組織機構，完善人才培養體系，成立大數據應用中心，將傳統的企業信息部門改為數據分析部門，為大數據分析在智慧供應鏈管理過程中的嵌入提供基本保障，在智慧供應鏈業務管理工作開展時，需要充分地體現出大數據的搜索優勢、分析優勢和應用優勢。形成立體化大數據收集管理模式，直接面向客戶進行數據搜集，搭建前端信息系統，為用戶提供前端交易數據，滿足市場發展的根本需求。智慧供應鏈的建立需要保證，一端連接需求者，一端連接供給者，數據的分析也需要在會員數據管理平臺進行，實現數據內容的良性循環，對生態圈數據進行充分的挖掘，借助數據平臺的應用優勢，利用大數據分析技術，打破數據信息的孤立狀態。提供智慧化供應鏈生態圈，讓供應鏈的發展過程變得更加智能、簡化，智慧供應鏈的管理人員需要建立相應的數據收集渠道，實現供應鏈上下游之間的無縫對接。

3 ?結 ?論

綜上所述，企業在發展過程中，還需要從其他的市場資源中整合出數據，獲取更多有價值的數據，這些數據可能源自零售商。除了銷售數據以外，還需要收集庫存數據、促銷數據、商品投入市場數據等數據類型，對商品銷售過程中所采用的折扣和價格變化規律進行了解，通過特定的產量規劃了解倉庫的儲存量，以及商店每月的銷售額。這些數據的形成都有利于智慧供應鏈的建立，企業還可以通過協同化管理，對供應鏈進行合理規劃，減少牛鞭效應的發生，保證智慧供應鏈發展過程中，不同環節之間的相互協作。

參考文獻：

[1] 陸杉，陳宇斌.供應鏈中大數據分析應用研究綜述 [J].商業經濟與管理，2018（9）：27-35.

[2] 楊小龍.大數據分析在供應鏈管理中的應用 [J].通信與信息技術，2018（5）：39-40+36.

[3] 楊怡文.數據分析供應鏈管理對大型社區服務電商創業的重要性 [J].電子技術與軟件工程，2017（4）：187-188.

作者簡介：吳忠縣（1985-），男，漢族，山東膠州人，畢業于東北大學秦皇島分校信息管理與信息系統專業，管理學學士，對外經濟貿易大學統計學院統計學專業大數據挖掘與互聯網經濟方向在職人員高級課程班研修班學員，研究方向：大數據挖掘與互聯網經濟。