大資料隨之在整個供應鏈中被廣泛應用

大資料隨之在整個供應鏈中被廣泛應用，“大資料”是一個體量特別大資料集，很多人對於大資料這樣的概念都是一知半解的，下面就為大家介紹大資料隨之在整個供應鏈中被廣泛應用。

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大資料（big data）是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。

近年來，供應鏈金融在大資料的支援下發生了脫胎換骨的變化，這種變化主要體現在資訊的收集與分析方面。

大資料的應用拓寬了供應鏈金融的服務內涵，通過運用大資料分析技術，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資訊，對交易背後的物流資訊進行跟蹤分析，全面掌控平臺和會員的交易行為，並通過掌握的資訊給予平臺會員融資支援。大資料的應用降低了供應鏈金融的業務成本和貸後管理成本。

大資料的應用一定是圍繞著特定的商業目的，通過整合內部和外部、結構化和非結構化的資訊來指引商業行為的過程。

在供應鏈金融中，大資料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

大資料技術可通過資料探勘匹配多種資料來源，結合行業發展動態，精準把握中小企業需求，將企業尋找資訊轉換成資訊主動尋找企業，為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、多維度分析和驗證資訊，降低資訊不對稱

傳統模式下徵信及自動貸後基於的交易資料主要依託於靜態、平面的財報資料，這種資料容易出現人為加工等風險，參考價值不大。

而大資料應用模式下主要依託的是動態、可持續的財務資料來源，其將對相關主體的財務資料、生產資料、現金流量、資產負債、研發投入、產品週期等多維度的資料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，降低資訊不對稱。

3、分級預警、量化授信，精準把控風險

依託傳統模式下徵信資料所作出的授信決策存在單一、不準確、更新頻次慢等問題。依託大資料技術，對企業的授信可通過模型結合動態資料來源脫敏處理，根據行業資料和外源資料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、建立授信主體資料庫，完善資料互動

傳統模式下的供應鏈金融僅依靠核心企業客戶的訂單資料，缺乏各環節的配合和完整的互動資料。大資料應用模式通過交易閘道器資料模式建立授信主體全方位的資料庫，從雲端獲取中小企業交叉資料，智慧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、提煉多維資料來源，輔助參考決策

大資料技術可提煉授信主體高管個人資料資訊，輔助參考值做出決策。通過對高管人員日常生活的交易資料如消費金額、消費分佈資訊，社交資料如微博微信資訊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著緊密的關聯關係。終端消費量的變動必然會引起上游各環節的變動。大資料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資料庫後，結合行業資料來源，通過相應分析模型可預測出相應供應鏈上各資料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為常量，將最大限度地預測終端消費量的變動對供應鏈各資料來源的影響，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

大資料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資料到資料清洗、資料整理分析全部通過計算機來完成。

大資料技術應用模式下的風控預警依託的是實時更新的交易資料、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。

大資料在供應鏈金融中已經有了較為廣泛的應用，但仍然面臨著一些挑戰。

人大商學院副院長宋華教授曾說：“大資料的背後一定是產業的變革和產業本身的打造。所有資料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資料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、資訊的變革和發展，沒有建立貫穿產業的物聯網、雲端計算，就無法形成真正意義上的大資料。”

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大資料對供應鏈管理的影響

1、供應鏈管理理念在大資料的支援下，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，但在大資料時代，這些為大、中型企業也提供提升自己的機會，原本不易獲得的資料，在大資料時代變得更加易得與廉價，同時專業供應鏈企業不斷湧現，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。大資料時代，產業鏈上流的企業很容易獲得直接消費資訊，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，同時利用資料、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，近年來不斷推動著企業創新。大資料讓反向定製成為可能，團購、眾籌，這些新型交易模式，都是大資料朝代下的新生產物，通過這些企業收集到消費者真實的大資料資訊；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、有關大資料

1.1分析大資料

在這個資訊公開的社會裡，我們每天都可以從外界獲得大量的資訊。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的資料中我們如何知道哪些資訊是對我們有利的呢？在大資料時代裡，如何快速精確的獲得有用資訊成為了我們迫在眉睫的問題。

1.2大資料分析在供應鏈管理中的作用

資料的分類有著很重要的作用，大資料的種類也對他的表現形式有著至關重要的影響，比如說收集這個資訊的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR資料。

它包含了企業在執行過程中的各方面的資料，這也是我們去了解一個企業的重要資料。還有一些資料是有關社會資料和客戶資料，通過這些資料我們可以瞭解到一個新的專案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大資料分析的特色

和傳統資料分析不同的是，大資料分析可以更加具體的去描述。因為時間在流逝而大資料分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大資料分析具有流逝性。

因為所有的資訊都是人們記載得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大資料，所以大資料分析和人們不可或分。因為大資料分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜尋詞或者喜好自動為我們推送我們可能感興趣的資料。

2、大資料分析與供應鏈之間的關係

2.1供應鏈管理的作用

在有大資料分析的前提下，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

供應鏈與大資料分析從頭到尾都有著密不可分的聯絡。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資料分析聯絡起來，大資料分析在企業供應鏈管理的每一步都有著不可缺少的作用。

想要好的質量和效率，就一定要重視大資料的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作巧妙結合。大資料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資訊，這樣會更加方便我們瞭解通過大資料分析所得到的效益。

通過大資料分析對企業某專案走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤的最大化，需要我們對大資料分析的結果進行研究，用最有用的資訊來提高工作的效率和質量。

2.3大資料分析與供應鏈的決策關係

大資料分析的應用可以用在已經確定的專案上，分析的結果與決策聯絡起來，決策有不足的地方可以通過大資料分析發現，進而彌補不足。

供應鏈也具有風險性，所以大資料分析的結果能為供應鏈在目標專案上提供好的營銷決策、利用大資料分析，化無用為有用。大資料分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大資料分析來獲取供應鏈，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大資料分析與供應鏈

大資料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，接著工廠選址，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，接著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為，接著對客戶群進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大資料分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大資料分析，從而獲得較大的收益。

3、問題與現狀

3.1大資料分析的現狀

日常生活中我們都會獲得大量的資訊，而這些資訊如果不加以歸納整理，一定是一堆沒有用的資訊，我們不能精確的從裡面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，資訊不經過分析，就只是沒用的資料。所以在企業裡決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大資料中得到很多有用的訊息，從而將商業資訊變成商業智慧。

3.2大資料分析的問題

從各類新型軟體的興起中我們不難發現，如今的大資料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體上獲得許多訊息。

但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的資訊是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視訊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，解決大資料分析片面化與碎片化至關重要。

3.3大資料與市場

大資料分析可以看出是以人民大眾作為目標的。在市場中漸漸的將大資料的分析結果作為核心開始轉型，去面對人民群眾的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大資料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。

為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為。大資料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，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著較高的要求，所以這也需要好的大資料分析為我們提供基礎。從大資料分析的預測也可以為企業提供好的基礎。

4、總結

我們生活在大資料年代裡，許多新興產業已經離不開大資料，他們依賴著大資料分析為他們帶來的好處，大資料分析對市場預測的準確度也為企業帶來了便利，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資料分析之間的關係。

不斷改進大資料分析的模式。同時他們也在努力的去了解大資料分析，期待著能從大資料分析中再得到更多的效益。我們的生活也因為大資料分析有了天翻地覆的改變。