大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用

大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用，“大數據”是一個體量特別大數據集，很多人對於大數據這樣的概念都是一知半解的，下面就爲大家介紹大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用。

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大數據（big data）是指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

近年來，供應鏈金融在大數據的支持下發生了脫胎換骨的變化，這種變化主要體現在信息的收集與分析方面。

大數據的應用拓寬了供應鏈金融的服務內涵，通過運用大數據分析技術，供應鏈金融服務者可以分析和掌握平臺會員的交易歷史和交易習慣等信息，對交易背後的物流信息進行跟蹤分析，全面掌控平臺和會員的交易行爲，並通過掌握的信息給予平臺會員融資支持。大數據的應用降低了供應鏈金融的業務成本和貸後管理成本。

大數據的應用一定是圍繞着特定的商業目的，通過整合內部和外部、結構化和非結構化的信息來指引商業行爲的過程。

在供應鏈金融中，大數據技術具體可以應用在以下方面：

1、精準把握需求，設計個性化金融和物流服務

大數據技術可通過數據挖掘匹配多種數據源，結合行業發展動態，精準把握中小企業需求，將企業尋找信息轉換成信息主動尋找企業，爲中小企業設計各種個性化供應鏈金融服務。同時還可以根據企業實際的運輸節點、貨物、目的地等需求提供個性化物流服務，提升物流的效率。

2、多維度分析和驗證信息，降低信息不對稱

傳統模式下徵信及自動貸後基於的交易數據主要依託於靜態、平面的財報數據，這種數據容易出現人爲加工等風險，參考價值不大。

而大數據應用模式下主要依託的是動態、可持續的財務數據源，其將對相關主體的財務數據、生產數據、現金流量、資產負債、研發投入、產品週期等多維度的數據進行全方位的梳理和分析，並通過訂單、庫存、結算、銷售分配等明細交易記錄進行對比和交叉驗證。以此獲得企業最真實的經營狀態，提高徵信服務質量，降低信息不對稱。

3、分級預警、量化授信，精準把控風險

依託傳統模式下徵信數據所作出的授信決策存在單一、不準確、更新頻次慢等問題。依託大數據技術，對企業的授信可通過模型結合動態數據源脫敏處理，根據行業數據和外源數據做出行情分析和價格波動分析，實現實時監控的分級預警、量化授信，實現風險的精準把控。

4、建立授信主體數據庫，完善數據交互

傳統模式下的供應鏈金融僅依靠核心企業客戶的訂單數據，缺乏各環節的配合和完整的交互數據。大數據應用模式通過交易網關數據模式建立授信主體全方位的數據庫，從雲端獲取中小企業交叉數據，智能匹配中小企業進銷存ERP系統，徹底擺脫核心企業硬性擔保、佔比份額等措施，系統地防範控制金融風險，實際緩解中小企業融資難題。

5、提煉多維數據源，輔助參考決策

大數據技術可提煉授信主體高管個人數據信息，輔助參考值做出決策。通過對高管人員日常生活的交易數據如消費金額、消費分佈信息，社交數據如微博微信信息中分析高管人員特性、習慣，交叉驗證授信主體實際財務狀況，預警授信主體實際控制人還款意願。

6、判斷預期交易量，精準渠道分配

供應鏈上的企業存在着緊密的關聯關係。終端消費量的變動必然會引起上游各環節的變動。大數據可幫助我們發現一系列變動的規律。

在對授信主體建立完善的全方位立體數據庫後，結合行業數據源，通過相應分析模型可預測出相應供應鏈上各數據相互影響的關係和聯動變動規律，把一定時期內的消費和流通作爲常量，將最大限度地預測終端消費量的變動對供應鏈各數據源的影響，判斷預期交易量和渠道、市場的分配量，實現流通和消費的打通，最終提升供應鏈管理的效率。

7、優化風控技術，快速預測並轉移風險

大數據的優勢是行情分析和價格波動分析，儘早提出預警。從機器人終端採集企業數據到數據清洗、數據整理分析全部通過計算機來完成。

大數據技術應用模式下的風控預警依託的是實時更新的交易數據、實時追蹤的風險測算結果，一旦觸發風險預警，有足夠的時間採取措施轉移風險，如要求授信主體提供第三方擔保、承諾差額支付等強制增信措施，或金融機構及時進行資產保全等。

大數據在供應鏈金融中已經有了較爲廣泛的應用，但仍然面臨着一些挑戰。

人大商學院副院長宋華教授曾說：“大數據的背後一定是產業的變革和產業本身的打造。所有數據的前提都是掌握了業務邏輯和在服務基礎上源源不斷生成的，因此要實現真正的大數據就必須要踏踏實實地改良實體產業，打造實體產業供應鏈和平臺。

如果沒有產業結構、流程、信息的變革和發展，沒有建立貫穿產業的物聯網、雲計算，就無法形成真正意義上的大數據。”

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大數據對供應鏈管理的影響

1、供應鏈管理理念在大數據的支持下，更加精細化；

早期供應鏈對物流的管理，更多表現如豐田的神話、沃爾瑪的大手筆投入，但在大數據時代，這些爲大、中型企業也提供提升自己的機會，原本不易獲得的數據，在大數據時代變得更加易得與廉價，同時專業供應鏈企業不斷涌現，整體對全行業的公司帶來改變。

2、協同效應在加大：

產業協同，一直是產經界廣告泛倡導的，但真正實現還比較困難。大數據時代，產業鏈上流的企業很容易獲得直接消費信息，這樣就會更加優化自己的產能；同樣，位於下游的貿易公司和銷售公司，可以更精準的把握市場，同時利用數據、行業地位等優勢，要求上游放量與讓利。

3、反向定製漸漸推動消費需求

消費端的需求，近年來不斷推動着企業創新。大數據讓反向定製成爲可能，團購、衆籌，這些新型交易模式，都是大數據朝代下的新生產物，通過這些企業收集到消費者真實的大數據信息；同時，這些模式也給小微企業低成本擴張，提供的便利；這些都與供應鏈無關嗎？不，供應鏈在其中起到重大的作用。

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1、有關大數據

1.1分析大數據

在這個信息公開的社會裏，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？在大數據時代裏，如何快速精確的獲得有用信息成爲了我們迫在眉睫的問題。

1.2大數據分析在供應鏈管理中的作用

數據的分類有着很重要的作用，大數據的種類也對他的表現形式有着至關重要的影響，比如說收集這個信息的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據。

它包含了企業在運行過程中的各方面的數據，這也是我們去了解一個企業的重要數據。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瞭解到一個新的項目所涉及的參與的人數，達到的效果，從而是企業達到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，大數據分析可以更加具體的去描述。因爲時間在流逝而大數據分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性。

因爲所有的信息都是人們記載得來的，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不可或分。因爲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或者喜好自動爲我們推送我們可能感興趣的資料。

2、大數據分析與供應鏈之間的關係

2.1供應鏈管理的作用

在有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，都處在他們各自應該有的分支上。所製造的產物要在合適的渠道下一層層的在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理這個時候起到了作用，它的作用是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。

2.2二者的有效應用

供應鏈與大數據分析從頭到尾都有着密不可分的聯繫。中國在社會主義市場經濟改革的道路上越走越遠，所以企業供應鏈管理工作也在提高。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繫起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一步都有着不可缺少的作用。

想要好的質量和效率，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巧妙結合。大數據分析也可以給我們提供一個廣闊的視野，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瞭解通過大數據分析所得到的效益。

通過大數據分析對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。爲了保證利潤的最大化，需要我們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息來提高工作的效率和質量。

2.3大數據分析與供應鏈的決策關係

大數據分析的應用可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯繫起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析發現，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爲供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策、利用大數據分析，化無用爲有用。大數據分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是這並不是所有的公司都能駕馭的了的，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。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品以特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商達到一體化水準，供應商進行談判。從加工生產來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接着工廠選址，最後是人力資源。

從物流配送來看的話，則是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然後例行路線的安排，接着是指定完美的運輸路線，最後配置運輸車輛。

從銷售服務來看，首先基於地域的市場開發，其次分析店內的消費行爲，接着對客戶羣進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大數據分析，從而獲得較大的收益。

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，一定是一堆沒有用的信息，我們不能精確的從裏面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，信息不經過分析，就只是沒用的數據。所以在企業裏決策和分析有着至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大數據中得到很多有用的消息，從而將商業信息變成商業智能。

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應用的作用並沒有被完全利用，比如抖音的興起，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消息。

但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的信息是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能瞭解一件事情的真相，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

大數據分析可以看出是以人民大衆作爲目標的。在市場中漸漸的將大數據的分析結果作爲核心開始轉型，去面對人民羣衆的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析他們所需要的東西，然後去供給。通過這些潛在的客戶來提升公司的效益。

爲公司帶來效益的同時也爲他們帶來好處，何樂而不爲。大數據分析還能爲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，更加方便進行價格調整。

人們經常說，顧客就是上帝，所以滿足顧客的需求非常重要，好的供應鏈管理對流程和運營有着較高的要求，所以這也需要好的大數據分析爲我們提供基礎。從大數據分析的預測也可以爲企業提供好的基礎。

4、總結

我們生活在大數據年代裏，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴着大數據分析爲他們帶來的好處，大數據分析對市場預測的準確度也爲企業帶來了便利，幫助公司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係。

不斷改進大數據分析的模式。同時他們也在努力的去了解大數據分析，期待着能從大數據分析中再得到更多的效益。我們的生活也因爲大數據分析有了天翻地覆的改變。