克服5大供应链挑战与大数据分析
 

大数据分析可以帮助提高知名度,并提供更深入地了解供应链。 利用大数据,供应链企业可以提高他们对不稳定的需求或供应链风险作出反应的方式 - 并降低相关问题的关注。


供应链管理者的百分之六十四认为大数据分析破坏性和重要的技术,在其组织的长期变更管理设置的基础(来源:SCM的世界)。 供应链管理者的百分之九十七报告说具有大数据分析如何能有利于他们的供应链的理解。 但是,只有17%报告已经有一个或多个供应链职能(:埃森哲来源)来实现的分析。

即使您的组织是83%谁尚未充分利用供应链管理的大数据分析中,你可能至少知道,掌握大数据分析将成为供应链和采购高管的关键推动力在未来的日子里。

大数据使您能够快速结构化和非结构化海量数据来自多个来源的模型。 对于供应链管理,这有助于提高知名度,并提供更深入地了解整个供应链。 利用大数据,供应链企业可以提高到不稳定的需求或供应链风险,例如你的反应,减少手头有关问题的关切。 这也将是至关重要的,你进化从交易调解人值得信赖的业务顾问的角色。

利用主数据管理(MDM)在大数据的规模,确保高品质和准确的数据是驾驶您的见解。 MDM技术可以帮助你探索隐藏的关系,并获得了是不可能在过去的见解。


下面是一些例子多么大数据关系管理提供了供应链的机会:

   发现和更有效地管理供应商关系,并了解谁在与谁做生意。 虽然许多厂商使用大数据更多地了解自己的客户,最成功的供应商管理人员也将利用大数据来更好地了解他们的供应商。

   创建全面的供应商档案,包括来自外部的数据 - 如邓白氏 - 财务,风险和绩效指标,并提供风险管理与实时分析仪表盘。

   更好地了解客户及其与公司的关系。

   了解客户通过不同渠道的交互方式,并提供更好的产品推荐。

   优化库存管理和分发基于实时需求的产品。


花事项最近公布的5个数据驱动的供应链挑战2016年优先处理大数据分析的发展战略将帮助企业克服这些供应链挑战:


1. 更好地预测客户的需求和愿望

不满意的客户90%以上不会与未能达到他们的期望(:customerthink.com来源)品牌业务。 在客户的年龄,在合适的时间提供合适的产品,给正确的人,地点是关键,获得(或保留)客户满意度和忠诚度。 聪明的企业将充分利用大数据来得到一个完整的客户的360度全方位视图以更好地预测客户需求,了解个人喜好,并且形成了独特的品牌体验。


2, 提升供应链效率

成本效益,降低成本,并花分析将继续作为供应链管理的最优先的业务。 在操作中嵌入大数据分析导致10%或更高的供应链效率提高2.6倍,根据埃森哲。


3. 更好地评估供应链风险

公司认为是供应链管理的领导者,61%认为供应链风险管理非常重要。 同样是这些领导人还认识到,提供更大的可视性和可预测性在他们的供应链(来源:埃森哲)功能的需求。 大数据可以帮助评估问题及其潜在影响的可能性,并支持技术来识别供应链风险。 结合历史数据,风险映射和情景规划的分析,可以启用预警风险管理办法。


4. 提高供应链的可追溯性

可追溯性往往直接关系到供应链风险。 对于公司的30%,可追溯性和环境问题继续作为最大的问题来监视(来源:伦理公司)。 可追溯性和召回生性数据密集。 大数据具有提供改进的可追溯性性能的潜力; 它也可以减少数千涉及访问,集成和管理该捕获的产品,应当指出或改型产品数据库小时。


5. 敏捷性-提高反应时间和订单到交货周期时间

公司百分之九十说,敏捷性和速度是重要或非常重要,他们的业务(来源:SCM的世界)。 快速灵活地满足客户实现目标的能力被评为竞争优势的第二个最重要的驱动因素在所有行业。 在操作中嵌入大数据分析可以对组织的反应时间,以供应链的问题(41%),并可能导致4.25x改进订单到交货周期时间产生影响,根据埃森哲。