淺論大數據分析在供應鏈管理中的相關應用

楊櫪凱

(對外經濟貿易大學金融學院 北京 100029)

隨著大數據時代的到來，大數據分析與企業有著密不可分的聯系，大數據分析在供應鏈管理中層層滲入，起到了至關重要的作用，供應鏈管理中運用大量的大數據分析技術，很好地促進了供應鏈的發展，從而為企業的高效發展注入了新動能。

1 大數據的相關內容

1.1 分析大數據

在這個信息公開的時代，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代，如何快速精確地獲得有用信息成為迫在眉睫的問題。

1.2 大數據分析在供應鏈管理中的重要作用

數據分類有著重要作用，大數據的種類對其表現形式有著至關重要的影響，如收集這些信息的方式和方法。在現代企業供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據，它包含了企業在運行過程中各方面的數據，其也是我們了解一家企業的重要數據。還有一些數據是有關社會數據和客戶數據，通過這些數據我們可以了解到一個新項目所涉及的參與人數和要達到的預期效果，從而確保企業獲得更加高效合理的發展。

1.3 大數據分析的特色

和傳統數據分析不同的是，大數據分析能夠更加具體地去描述。在時間飛速流轉的同時，大數據分析記載下來的數據內容卻不會自動消逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性，因為所有的信息都是人們搜索得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大數據，所以大數據分析和人們有著密不可分的聯系。因為大數據分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜索詞推測我們的喜好，從而自動為我們推送可能感興趣的信息。

2 大數據分析與供應鏈之間的關系

2.1 供應鏈管理的作用

在大數據分析的前提下，供應鏈才能找到合適的原料供應商。供應鏈就像一條食物鏈，都處在他們各自的分支上。所制造的產物要在合適的渠道中一層層地在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理在這里就起到了作用，即通過合適的方法讓客戶的花費最小而得到的效益最高，從而實現共贏。

2.2 大數據分析與供應鏈之間的有效應用

供應鏈與大數據分析從頭到尾都有著密不可分的聯系。中國在社會主義市場經濟改革的道路上不斷深化，所以企業供應鏈管理工作也在不斷提高，我們也更加重視企業供應鏈管理方面的有效利用，這就不可避免地與大數據分析聯系起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一個環節都有著不可或缺的作用。想要提高質量和效率，就一定要重視大數據的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作進行巧妙結合。大數據分析給人們提供了一個廣闊的視野，去觀察各個環節是怎樣利用我們所提取的信息，這樣會更加方便我們了解通過大數據分析所得到的效益。通過大數據分析可以對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤最大化，需要人們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息提高工作的效率和質量。

通過與大數據的深度結合可以有效提升供應鏈實力。核心是對用戶需求信息的收集及分析，戰略指導原則是高度重視用戶體驗。通過設計和發起豐富的互動環節，提高用戶黏性，進一步實現用戶信息和意見的搜集。接下來利用精準信息甄別、處理和價值發現系統實現信息的全方位數據價值挖掘，形成以大數據分析為背景的供應鏈管理策略，形成雙向整合互推式的信息閉環，從而提升供應鏈的整體影響力。

2.3 大數據分析與供應鏈的決策關系

大數據分析可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯系起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析來發現，進而彌補不足。供應鏈也具有風險性，所以大數據分析的結果能為供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策，利用大數據分析，化無用為有用。大數據分析的好處大家都知道，所以很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是并不是所有公司都能駕馭得了的，許多公司還不能滿足其要求。

2.4 大數據分析與供應鏈

大數據分析在供應鏈管理中的應用模式多種多樣。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品根據特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商應達到一體化水準，與供應商進行談判。從加工生產過程來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接著是工廠選址，最后是人力資源。從物流配送來看，首先是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然后是路線的安排，接著是設定完美的運輸路線，最后配置運輸車輛。從銷售服務來看，首先是基于地域的市場開發，其次分析店內的消費行為，接著對客戶群進行精細劃分，然后進行多渠道的市場開發，最后優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域的作用，所以我們要好好利用大數據分析，從而獲得較大的收益。

2.5 供應鏈的大數據分析技術

2.5.1 分析學

分析學為數據分析理論的主要來源，分析學有助于企業以事實為基礎做出決策。有學者表示，利用預測模型與定量技術可促使企業經濟效益有效提升。此外，分析者還可指導決策，使人們獲得新見解。在大數據分析中，應用分析學、數據分析工具等有助于大數據分析，而分析學若脫離大數據，僅僅作為數學統計工具，在企業管理中便無法發揮作用。由此可見，作為大數據分析中的重要技術，分析學與大數據相輔相成、無法分離。

2.5.2 供應鏈分析

供應鏈分析由兩部分組成：其一，企業內部數據分析；其二，企業外部數據分析。在供應鏈分析過程中，第一步為手機數據，使用數據分析工具對龐大的數據進行分析，獲取信息，以便供應鏈的運營，促使供應鏈成本與風險降低。盡管大數據應用、供應鏈研究在我國均明顯增加，但因發展慢、起步晚，供應鏈案例、大數據應用案例均很少。當前，我國的部分企業已經意識到應用大數據、供應鏈的意義，并逐漸深入了解供應鏈，也在企業運營過程中積極使用，但受到技術差等因素影響，往往出現使用不當現象，使得供應鏈出現不利作用。企業運作流程與業務流程均影響大數據分析技術。有研究指出，若企業業務流程十分復雜，對于供應鏈的作用而言，大數據分析結果將不明顯。

2.5.3 大數據分析的人力資源與能力分析

影響企業的供應鏈與大數據分析的重要因素為大數據分析能力，而對大數據分析能力產生直接影響的為人力資源情況。在大數據分析過程中，由于缺乏專業人才，使得很多企業對于大數據分析的使用出現放棄心理。因此，需重視培養大數據分析方向的綜合性人才，促使管理能力有效提高。有關研究數據表明，到2020年，我國數據分析行業人才缺失已高達14000人，大數據分析對于企業而言十分重要。

大數據人才不僅需具備經濟學知識，而且要掌握預測學、運籌選學、統計學等知識，此外，還應當具備大數據人才的溝通能力。部分數據可直接由企業記錄內提取，部分數據則需通過與客戶交流等進行收集，故要求大數據分析工程師應當具有非結構性數據、結構性數據的整合與收集能力。在處理數據以后，能夠提煉出有價值的信息，同時還需要與企業管理者溝通。由此可見，在企業的大數據分析應用過程中，人力資源占據重要地位。

3 問題與現狀

3.1 大數據分析的現狀

日常生活中我們都會獲得大量的信息，而這些信息如果不加以歸納整理，將會是毫無用處的信息數據，我們便不能精確地從大量信息里提取出真正需要的信息。企業中的信息同樣如此，信息不經過分析，就只是一堆沒用的數據。在企業里決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘，我們就能從大數據中獲得很多有用的信息，從而將商業信息變成商業智能，最后為提升企業價值服務。

3.2 大數據分析的問題

從各類新型軟件的興起中我們不難發現，如今的大數據分析的作用并沒有被完全利用，如抖音的興起，抖音帶給我們許多歡樂，我們也可以從這個軟件上獲得許多信息，但是如果我們認真地想一想，抖音帶給我們的信息過于碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能了解一件事情的真相，而且還有可能被誤導。所以供應鏈管理遇到了這方面的困難，解決大數據分析片面化與碎片化至關重要。

3.3 大數據與市場

大數據分析是以人民大眾為目標的。在市場中漸漸將大數據的分析結果作為核心開始轉型，要求面對人民群眾的真正需求并解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析所需要的東西，然后去供給。通過這些潛在客戶來提升公司的效益；為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為呢？大數據分析還能為市場找到某一物品的平均價格，可以按照地區細分，這樣一來，可以更加方便地進行價格調整。

“顧客就是上帝”，所以滿足顧客的需求非常重要，有效的供應鏈管理對流程和運營有著較高的要求，所以需要有效的大數據分析為我們提供基礎，而大數據分析的預測也可以為企業提供發展的基礎。

4 結語

總而言之，我們生活在大數據時代，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴大數據分析為他們帶來利益。大數據分析對市場預測的準確度也為企業帶來了便利，可以幫助公司領導制定好的計劃。企業的管理人員要了解供應鏈與大數據分析之間的關系，不斷改進大數據分析的模式。同時，還要努力去了解大數據分析，并從大數據分析中得到更多的收益，我們的生活也會因為大數據分析有了天翻地覆的改變。