大数据供应链实施5步法则

上一期文章中,小编给大家介绍了什么是大数据供应链。大数据供应链的实施能够优化供应链,降低成本,提供大批量定制化的服务。本期文章,小编继续来介绍,大数据供应链的实施。大数据供应链的实施需要两项基本技能:对业务的深入了解,和强大的数学能力。往深了说,业务来提要求,协助构建数学分析模型;专业人士构建模型,收集数据,统计分析,然后得出结论。具体实施来讲分五步:设定目标,收集数据,整理数据,分析数据,高级分析。

第一步:设定目标。供应链涵盖的范围很广,我们要解决整条供应链问题,还是其中一段的问题。可以是解决采购、供应商质量问题、制造问题、物流问题、销售问题。如果是解决物流问题,是要解决整个物流,还是运输,还是仓储?小伙伴们看起来很简单,可大家一定要想好,有多少资源能够更投入,能够实现哪些领域的改变?从传统供应链到大数据供应链的转型,可不要急于求成,应该由小到大,一个一个领域地来。设定好目标,接下来就适合大数据人员一起搭建好收集数据的平台,协助建立数学模型。

第二部:数据结构化。这是大数据最为基础的阶段,这一阶段要将收集来的数据数字化和结构化,便于后期整理,分析和运用。收集数据时,要注意保证数据质量,收集到的数据要保存在数据库中。

第三步:数据可用性。这一阶段,要尽可能的开放数据,让全员可用,全员参与进来使用这些数据本身就为企业提供了巨大发展的动力,同时也是整合数据,创立管理新商业视角第一步。使用者多了,反馈也就多,也就能更好的验证数据的可用性。收集数据,整理数据后,就到了下面具体分析的阶段了。

第四部:基础分析。在这一阶段可以使用相对简单的研究方法研究。比如,数据间的比较与关联;定量分析,定性分析等等。需要把数学和统计学的知识结合起来发挥好。现今,不少企业分析到这里就认为结束了,这些结果就足够用了。拿着这些结果就开始改变企业。其实不然。

第五步:高级分析。这里才是大数据供应链的最核心。需要运用高级分析方法,比如,预测分析方法,自动化算法和实时数据分析等来建立全新的商业视角和商业模式。高级分析和基础分析的区别就在这,基础分析是分析和改善;而高级分析是分析,推理加创新/创造。而且,大数据的基础上进行的推理更能接近于实际。

介绍了两期大数据供应链。相信大家已经不觉得这又什么神秘的了。这就是把数学和统计学与商业更深层次地结合了一下,再配上云存储,云计算等现代科技手段,来综合分析推理。是否要转型大数据供应链,怎么转,还是要看具企业的情况,不要盲目跟风。

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