利用大数据和预测分析优化供应链

大数据和分析可以帮助组织预测未来的供应链中断，并获得优于竞争对手的优势。

如今，业界人士都在谈论大数据，但这究竟意味着什么呢?大数据被定义为极其庞大的数据集，无论是结构化的还是非结构化的数据，都要进行分析以揭示模式、趋势和关联，特别是关于人类行为和相互作用。

在供应链的背景下，大数据可能提供有价值的见解，有助于企业主动预测或快速响应事件或中断。很多情况下，大数据可以带来更多的好处，但最重要的是，大数据可以帮助企业成为客户和供应商更好的贸易伙伴。

尽管进行大量的宣传和推广，一些企业利用大数据来优化供应链的能力证明要比收集数据本身难得多。一些组织仍然不确定如何实现这些大数据集，而另一些组织则以零散的方式利用大数据。

预测

未来的供应链中断

大多数供应链系统(如运输管理系统)在很大程度上依赖于固定提前期的概念，但总是有不确定性，特别是在远洋运输方面。

依靠交付时间和其他现有的解决方案(如基于电子数据交换EDI的潜在状态更新，并提醒用户在事件发生后立即中断)限制了组织在问题恶化之前快速修复问题的能力。这将降低客户服务水平，增加货运费用，降低利润率，并需要更多的库存。

虽然供应链中断总是会发生，但新技术的出现提供了预测未来可能发生的中断，并相应地主动采取行动的能力。不可预测的消费者行为、交通模式、港口行为、恶劣天气、自然灾害，以及工人罢工都是可能导致供应链中断的因素，这些事件将会导致供应链中断，从而导致成本增加，让客户服务面临挑战。

采用新技术可以让企业了解预测分析和大数据，从而确定出货时的预计开航时间 (ETA)，时间仅需几个小时。这创建了一个更具弹性的供应链，使组织能够做出更加积极有效的决策，从而缩短网络延迟，缩短供应周期，并保护利润空间。

大数

据驱动价值

第三方物流(3PL)提供商在利用供应链中的大数据方面变得越来越有效，并开始通过投入资源，与技术提供商建立合作伙伴关系，将大数据应用到其服务产品中，从而创造更多价值。

采用大数据不只是收集信息，还有具备做某事的能力。如今，组织期望在数据和预测分析方面有更好的可见性，这样他们就能做出更明智、更快捷、更高效的决策。除了将数据用于供应链运营之外，组织还可以通过向客户、供应商和其他贸易伙伴提供市场洞察力来将数据转化为价值。

在物流方面，帮助上游和下游合作伙伴增长是至关重要的，这可能与提供消费者情绪和喜好、零售行业的分类见解，以及季节性模式和消费预测一样简单。

就工业采购而言，供应商需要提前几个月进行计划，然而，许多零售商和分销商还无法支持这一点。大数据和预测分析可以帮助供应商在下一个订单范围内规划他们的业务，并将其扩展到12 -18个月。

他们可以提供对下游客户需求和购买行为的见解和分析，而不需要承担太多的风险。提供更好的可见性可帮助客户更好地运营业务，并帮助供应商发展业务。

应用

适当的数据科学的重要性

大多数组织认识到大数据的价值和重要性，但由于大量的结构化和非结构化数据而变得不堪重负难以实施。然而，实际上重要和推动价值的数据就是这样做的。可以对大数据进行分析，以获得更有效的业务决策。

许多组织不甘落后，并且在数据中心投入大量资金，却没有如何将数据转化为实际价值的远见。组织在投入大量资金用于数据科学资源之前，应该进行适当的投资并真正理解数据，以便发现潜在的新机遇、如何把握机会，以及可持续和高效运营是至关重要的。

利用

大数据获得竞争优势

在组织将资源投入到数据科学部门之前，或者在其从数据科学的角度了解需要的内容之前，建议首先从数据或缺乏的数据中找出最大的机会。

对于投资资源之前的其他建议是组织与其同行厂商、大学甚至是技术供应商进行探讨和审查，这些厂商已经投资并做了哪些事情，这样就可以得出自己的观点。寻找提供“数据科学即服务”的技术供应商的帮助来探索其可能性。发现可以从大数据中获得更好的投资回报的机会，并为组织带来前所未有的竞争优势。

组织采用大数据，可以为供应链带来巨大的好处，所以组织应该积极接受并应用。组织正确实施大数据将会继续以新的效率发展，并将保持竞争力，更加精简，迅速响应，并积极应对供应链中断。