
數據分析在供應鏈管理中的應用
供應鏈管理是一種策略概念,它的順利實現是基于高速發展的信息系統電腦管理技術,將處于供應鏈上游的原料材料采購、中游的制作加工、貨物運輸等環節以及處于供應鏈下游的經銷商的銷售環節集成為一個無縫接續的流程。大數據時代的來臨以及數據分析技術的發展為供應鏈管理提供了新的機會和挑戰。
數據分析在供應鏈管理中的應用分為以下4點
1:組織、機制和人才改善
若要實現數據分析技術在公司的供應鏈管理中發揮作用,必須首先落實組織架構、機制改善和人才培養3 個方面。
組織架構制定上可以探索成立大數據中心,原先的信息部門改為大數據分析部門,從而實現大數據分析嵌入供應鏈管理的組織保障;機制上,將大數據的搜索、分析和價值應用貫徹到整個供應鏈管理的業務工作層面,形成全方位、立體化的大數據搜集、分析和應用模式;在人才發展方面,要自主培養和人才引進相結合。做到以上3 個方面,數據分析技術發揮的基礎已經搭建完成。
2:明確大數據搜集途徑
直接面向客戶的供應鏈前端是數據搜集最有利的途徑。為此,要搭建統一的前端信息系統和公司信息系統,形成前端交易數據和市場需求信息到公司大數據分析部門的快速通道。大數據分析部門做出統一的數據分析結果,包括交易信息、市場需求等,形成準確定位、快速響應的物流供應鏈條,從而降低成本。
3:實現無縫對接的供應鏈條
無縫對接的供應鏈條中要保證大數據一方面連接著需求者,另一方面連接著供給者。數據分析過程中要在3個層面進行數據挖掘:一是挖掘會員數據信息,二是管理平臺數據,三是構建良性循環的生態圈,借助數據平臺的優勢和大數據分析技術消除信息孤島的狀態,打造智能供應鏈生態圈,使得供應鏈發展成為更加智能的、過程簡化的、具體可視化的。為此,供應鏈管理者要做的就是建立渠道、數據收集、數據挖掘,最終實現數據價值發現,實現精準地上下游無縫對接。
4:數據分析對品牌發展的作用
通過與大數據的深度結合提升供應鏈實力。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,實現用戶粘性的提高,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。
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