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。