数据分析在供应链管理中的应用

供应链管理是一个战略概念。其顺利实现是基于信息系统计算机管理技术的快速发展，将原材料采购、中游生产加工、货物运输、供应链下游经销商的销售环节整合成无缝连续的过程。大数据时代的到来和数据分析技术的发展为供应链管理提供了新的机遇和挑战。数据分析在供应链管理中的应用分为以下四点

1：组织和人才分析技术的引进和自我发展，数据分析技术的实现在供应链管理中发挥作用，必须首先实施组织结构、机制和人才培训。改进门组织结构的制定可以探索建立大数据中心，将原信息部门改为大数据分析部门，实现嵌入供应链管理的组织保障；在机制上，将大数据的搜索、分析和应用到整个供应链管理的业务工作水平，形成全面、三维的大数据分析和应用模式；在人才发展方面，应将培训与人才相结合。实现上述3

2：清晰的大数据收集方式。直接数据是向客户收集最有利的方式。为此，建立统一的前端信息系统和公司信息系统，向公司大数据分析部门形成前端交易数据和市场需求信息的快速渠道。大数据分析部门制定了交易信息、市场需求等统一的数据分析结果，形成了准确定位、快速响应的物流供应链，从而降低了成本

3：实现无缝供应链开发，实现上下游数据连接，一方面连接需求者，另一方面连接供应商。在数据分析过程中，有三个层次的数据挖掘：一是挖掘会员数据信息，二是管理平台数据，三是构建良性循环生态系统，利用数据平台的优势和大数据分析技术消除信息岛状态，构建智能供应链生态系统，使供应链发展成为更智能、简化过程、具体可视化。因此，供应商管理者需要做的是建立渠道收集和挖掘，最终实现准确、无缝的数据价值连接

4：数据分析的作用是结合高息环和大数据提高供应链的实力。核心是收集和分析用户需求信息，战略指导原则是高度重视用户体验。通过设计和启动丰富的互动链接，提高用户粘性，进一步收集用户信息和意见。接下来，利用准确的信息筛选、处理和价值发现系统，实现信息的全面数据挖掘，形成以数据分析为背景的供应链管理策略，形成双向集成信息，提高供应的整体影响。http://cda.pinggu.org/view/20037.html