大數據供應商

大數據供應商，事實表明，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享大數據供應商，一起來看看。

大數據供應商1

全球大數據市場的主要供應商包括微軟（美國）、Teradata（美國）、IBM（美國）、甲骨文（美國）、SAS Institute（美國）、谷歌（美國）、Adobe（美國）、Talend（美國）、Qlik（美國）、TIBCO Software（美國）、Alteryx（美國）、Sisense（美國）、Informatica（美國）、Cloudera（美國）、Splunk（美國）、Palantir Technologies（美國）

1010data（美國）、Hitachi Vantara（美國）、Fusionex（馬來西亞）、Information Builders（美國）、AWS（美國）、SAP（德國）、Salesforce（美國）、Micro Focus（英國）、HPE（美國）、MicroStrategy（美國）、ThoughtSpot（美國）、和黃鰭金槍魚（澳大利亞）。

這些供應商採取了各種有機和無機增長策略，例如新產品發佈、合作伙伴關係和合作以及併購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。

AWS（美國）以 Web 服務的形式提供雲計算服務。該公司爲遍佈 190 個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、數據庫、遷移、網絡和內容交付、開發人員工具、管理工具、媒體服務、機器學習 和分析等部分。此外，解決方案部門提供網站和網絡應用程序、移動服務、備份、存儲和存檔、金融服務和數字媒體。

它迎合了各種垂直行業，例如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、遊戲技術、政府、醫療保健和生命科學、製造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

大數據供應商2

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成爲很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠爲供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和小編一同瞭解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的準確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或傳感器網絡收集了大量數據。利用大數據對這些數據庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須瞭解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProductionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平臺、跨公司的對接成爲可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業佈局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平臺規模發展，B-C商業模式整合已經成爲現實，但是物流執行平臺的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨週期、庫存週期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平臺建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平臺有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的.產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自衆多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味着要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨着M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命週期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，爲流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對複雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨着供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

大數據供應商3

供應鏈案例分析的方法

一、供應鏈案例的類型

供應鏈案例可以是從原材料供應一直到最終產品送到最終用戶手中的整個供應鏈的案例，也可以是隻涉及供應鏈一個環節或只關注於單一的物流活動的案例。無論哪一種案例，在分析時都應該從供應鏈整體的角度進行，要考慮單一環節的變化對供應鏈中其他環節產生的影響。

二、供應鏈案例分析的目標

提高客戶服務水平和降低總的運作成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析時，必須牢記這兩大目標。

三、供應鏈案例分析的方法

供應鏈案例分析可分爲這樣幾步進行：

第一，分析供應鏈現狀。

首先分析供應鏈的結構，在分析時可繪製一個從原材料或零配件供應的起點開始，通過生產製造環節和分銷配送環節，直到最終用戶手中的貨物流動示意圖，示意圖目的是爲了描述供應鏈中各固定節點(如工廠、倉庫)的結構和貨物在這些節點之間的流動模式。即貨物流。

然後分析支撐貨物移動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次對現行的供應鏈績效進行分析，這對改進措施的提出是非常有效的，績效分析可包括供應鏈的總體績效、供應鏈的相對績效和單項物流功能的績效。

第二，在現狀分析的基礎上找出問題。

這常常是案例分析最困難的也是最重要的一步。因爲如果無法正確地鑑別出主要問題，也就無法作出正確的選擇。在分析時要注意症狀與原因的區分，通常在分析時症狀是比較容易明確的。

例如，經理可能認爲倉儲能力短缺是一個問題，實際上，這可能僅僅是一個症狀，造成的原因可能是庫存管理不良或生產安排不合理而使得庫存的大大超過了實際需求。因此在分析時，必須找到真正造成問題的原因。

第三，設想並提出解決問題方案

解決方案的提出是和現狀分析緊密聯繫在一起的，一個好的現狀分析能夠對主要問題進行清晰的確定，從而指出正確的解決問題或行動路線。提出解決問題方案時通常可從三個層面上考慮：具體功能部門層面;公司層面，在公司內實行跨部門的改革;供應鏈層面，同一供應鏈上的公司間相互配合上進行改革。

最後對提出的方案應當做全面的說明。

以上是對分析供應鏈問題提供一個思考分析的框架，這不是一個應用於所有供應鏈問題的萬能方法，而是列出了在分析問題時可考慮的因素，案例分析時應根據實際問題確定相關的研究因素。