基于大數據技術的電子商務供應鏈管理設計與實現

摘要：隨著科技的發展電子商務正在蓬勃的發展當中，互聯網進入了大數據時代。電子商務的供應鏈管理，應用大數據技術在物流、電商、服務、金融等發面都起到了很好的助力作用，電子商務的供應鏈離不開大數據技術。

關鍵詞：大數據技術;電子商務供應鏈;設計與實現

中圖分類號：F252 ????????文獻標識碼：A

收稿日期：2020-04-19

作者簡介：蔣叢萃（1982—），男，講師，碩士，研究方向：電子商務、管理信息系統設計與開發。

目前互聯網進入了大數據時代，電子商務更加離不開大數據技術，尤其在電子商務的供應鏈管理設計方面，應用大數據技術可以助力電商，在電子商務供應鏈的管理和設計方面起到助力作用。

1 大數據在電子商務供應鏈中的作用

隨著市場的發展目前電子商務也展開了激烈的商業競爭，信息技術也在一日千里的發展。供應鏈是商品從生產到物流再到銷售的一條龍的服務鏈，大數據技術對于電子商務的供應鏈管理來說，起到了至關重要的作用。為了提高產品質量促進電商服務鏈的發展，企業必須科學合理的應用大數據技術，來保障電子商務的合理運營[1]。

1.1大數據為供應鏈提供資源

企業可以用大數據來證明自己的經營信用，不用投入經濟成本節約了費用，可以吸引更多的企業加入電商供應鏈當中。銀行金融機構可以通過大數據分析，來了解市場走向和客戶的需求，通過大數據來了解企業的經營狀況投資風險情況，可以避免出現金融風險。

1.2大數據可以促進信息協同

供應鏈的發展必須保證信息的協調性，通過信息來決定庫存情況，大數據技術可以為這個環節提供技術保障。通過大數據技術來保證協調的供求關系，通過信息的有效溝通來決定產品的庫存情況。由于大數據的應用可以平衡產供銷的關系避免企業的生產損失，訂單的有效處理反映出供應鏈在大數據的作用下產生的效率。

1.3大數據降低物流成本

隨著物流產業的專業化發展，為了降低供應鏈成本必須降低物流成本，大數據技術有助于提高物流產業的效益。現在供應鏈中的物流企業，利用大數據技術來收集道路信息，車輛和人員信息建設一個物流大數據庫。通過數據庫的信息進行物流的配送作業，在物流配送工作中利用大數據提供的準確信息，有效的調整配貨的數量和時間，合理地進行人員配置及時掌握油耗情況，從而合理地掌握物流費用。

1.4大數據帶來的增值服務

物流企業通過超值服務保證了客戶的經濟利益，高效的物流和快捷的服務帶來了廣闊的合作前景。物流公司運用大數據技術對貨運的全過程進行信息化管理，大型的物流公司可以利用冷庫來提供高質量的物流服務，還可以提供更多的增值服務。企業利用大數據技術來進行訂單管理，為客戶提供財務報告通過大數據分析，了解客戶的實際需要為客戶提供咨詢業務。

2 大數據在電商供應鏈的管理設計

大數據種類繁多數據量大信息處理速度快，數據的構成也比較特殊。市場開始從大數據中發掘商業信息，各類企業紛紛建立自己的大數據平臺，通過大數據分析來開拓戰略市場[2]。

2.1大數據的物流應用

電商離不開物流的發展，在電商的供應鏈中物流起到了舉足輕重的作用，大數據通過對物流運營中的倉儲、運輸、配貨環節所產生的數據分析，為物流提供合理的運營方案。運用大數據分析進行商品采購，可以尋找優質的供貨商掌握合理的價格從而減低成本。在貨運過程中利用GPS 技術通過大數據分析，對貨運的全程進行遠程監控，可以規劃出合理的行車路線確保物流的行車安全降低油耗。運用大數據技術進行合理的分析可以給車輛進行空車配貨，避免空車往返浪費資源。在倉儲環節通過大數據技術發揮物聯網的作用，保證倉儲的貨物不會出現腐爛變質等質量問題。配送環節更能發貨大數據技術的作用，不僅可以合理地規劃配送路線，還根據商品的性質采取合理化的包裝保證配送環節不出紕漏。

2.2電商的大數據應用

電商連接了供應鏈的不同節點，電商必須掌握全面的大數據信息，在經營中發揮大數據信息的重要作用。隨著電子商務的發展產生了大量的數據信息，大數據分析可以發現有價值的商業信息。通過大數據分析建立有效的商業形式，在市場化競爭日趨激烈的背景下，大數據技術可以為商家量身定制個性化服務，大數據技術可以對產品進行精準的市場預測和營銷分析，有助于商品的促銷和推廣。大數據通過點擊率的分析可以提供客戶對產品的需求信息，有助于廠商對產品進行合理的調整。通過大數據分析可以幫助電商合理的規避金融風險，充分的利用資金創造更大的利益。

2.3利用大數據加強服務

物流數據通過大數據分析可以提供合理的路線和配貨管理，通過信息平臺采集氣象和交通信息，通過大數據分析幫助電商制定合理的物流和采購決策。通過對供應鏈的合理規劃保證電子商務供應鏈的平衡關系，企業結合自己的實力來保證供應鏈的有序運營。

通過合理的整合資源確保資源的高效運營，企業要把有效的資源用在核心戰略目標上。利用自己的有效資源進行企業資源的互補交流，通過這種有效的交流創造出更大的利益。企業利用大數據分析有助于快速回收投資擴大生產。

電子商務要提高服務能力，利用大數據促進供應鏈服務能力的發展，對資金的信貸還款進行大數據管理，保證供應鏈的資金鏈不會斷裂。

2.4大數據的金融管理

電子商務的供應鏈金融要采取大數據管理，來保證供應鏈中企業的資金不會出現資金斷裂的風險。對供應鏈企業的資金進行風險管理，有效的化解資金的斷裂風險。通過信息的有效傳遞控制生產銷售等環節的資金風險。

通過控制信貸風險可以決定需求量，電商的供應鏈上有很多的企業，這些企業具有密切的聯系。由于客戶需求量的變化必然會引起企業的生產調整，可以利用大數據來發現變化規律[3]。

小額貸款需要審核企業的相關資質，為了避免貸款風險不能只審核企業的財務報表。使用大數據分析可以準確地分析企業的生產經營情況，準確的預測出貸款風險，便于快速的發放貸款。

大數據分析可以對產品價格和市場情況進行準確的分析，通過準確的分析可以提供金融預警，降低金融風險。

3 大數據對電子商務供應鏈的成本控制

3.1 應用大數據降低采購成本

3.1.1供應商之間的成本控制

通過大數據對供應商進行分析整合，給采購員提供準確的數據信息。根據具體的要求選擇合適的供貨商，了解供應商的相關數據信息，有助于采購環節的價格控制。由于大數據的幫助節約了信息成本，由于選擇了合適的供貨商也降低了進貨成本。

3.1.2采購成本控制

大數據可以幫助采購過程進行準確的采購數量控制，由于進行了準確的預算所以降低了采購成本。在采購中不會出現采購數量不準確造成的浪費現象，由于大數據技術的應用可以保證自動化的采購流程，從而減少了采購成本。

3.2 大數據有助于降低庫存

3.2.1預測庫存量

通過大數據分析消費者的消費走向，可以提供準確的庫存信息。通過對消費者的消費記錄和偏好進行大數據分析，可以對產品的產量進行預算管理。

3.2.2控制收貨管理

收貨管理要控制供貨商的產品質量，采取科學有效的檢驗技術來確定產品的生產質量，由于采取了科學的檢驗手段可以有效地對產品進行質量檢測，避免了消費者買到不合格產品從而提高了電商的信譽。

3.2.3控制倉儲管理

倉促管理要合理的對商品進行分類管理，對商品人工分類的方式造成了人力資源的浪費，而且效率低下成本高。可以采取大數據技術來進行商品分類管理，有效地節約了時間降低了成本。

3.2.4控制出庫管理

大數據技術可以對商品出庫進行快速的管理，提高了商品出庫效率。對商品的庫存量采取了實時的監控，可以及時的通知補充庫存。

3.3 大數據降低銷售成本

通過大數據分析可以準確地對消費者進行購買預測，由于大數據對數據進行了科學的分析，所以不會出現人工分析的錯誤，因此提高了銷售環節的效益。大數據通過對消費者消費習慣和經濟條件等信息進行分析，可以給消費者推薦適合的商品，促進了商品的銷售還可以制定各種營銷方案，起到了很好的促銷作用[4]。

3.4 大數據降低物流成本

利用大數據技術可以對一個地區的消費者進行系統的消費數據分析，通過分析可以進行商品的需求預測，由于有了科學的數據所以通過商品數量的信息來決定物流方案，降低了物流成本。

4 結語

大數據下的電商供應鏈管理顛覆了以往的傳統管理方式，建立起一種全新的電子商業模式有助于企業的創新發展。大數據在電商供應鏈的管理中發揮了積極的作用，提高了供應鏈的效率促進了供應鏈上的企業協同發展。

參考文獻

[1]岳昱星.從績效驅動因素看大數據時代的供應鏈變革——以“網上沃爾瑪”1號店為例[J].商場現代化，2016（6）：10-11.

[2]陶玉瓊.我國跨境電商的供應鏈柔性優化策略研究[J].改革與戰略，2017（08）：142-145.

[3]陳游.大數據背景下商業銀行在線供應鏈金融的發展策略[J].中國內部審計，2017（6）：88-93.

[4]韓凝春.用大數據技術優化供應鏈、發展需求鏈[J].時代經貿，2018（4）：46-47.

Abstract：?With the development of science and technology， e-commerce is booming， the Internet has entered the era of big data. E-commerce supply chain management， the application of big data technology in logistics， e-commerce， services， finance and other areas have played a very good role in helping， e-commerce supply chain is inseparable from big data technology.

Key words：?Big data technology; E-commerce supply chain; Design and Implementation