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企业供应链中大数据技术的地位分析

作者:法硕论文
出处:www.lunrr.com
时间:2019-10-25

【摘要】随着物联网的飞速发展和企业供应链运作信息化的发展,大数据已渗透到企业供应链的运作中,已成为企业重要的生产要素。因此,如何在企业供应链部门使用大数据已成为企业获得竞争力和长远发展战略的重要因素。有鉴于此,本文回顾了大数据的当前应用,分析了应用大数据的挑战,并提出了相应的建议。

关键词:大数据;供应链;应用研究;

简介:随着云计算,移动互联网和物联网的飞速发展,全球数据量正在迅速增长。根据国际数据公司IDC的监测统计,估计到2020年,全球数据量将达到35ZB(1ZB=1万亿GB)。这表明大数据开发和应用的机会已经形成,大数据时代已经到来。在大数据时代,数据可以改变公司的运营方式和获利方式,而即将到来的数据驱动战略将成为企业竞争优势的重点。大数据的发展带来了物流供应链管理的革命,传统供应链的竞争模式发生了变化。如果说当前的物流企业竞争是供应链竞争,那么大数据的出现就使物流企业之间的竞争成为一种“数字游戏”。面对复杂的数据资源环境,他们可以从海量数据中提取有价值的信息并将其应用于供应链管理中,从而获得市场竞争的主动权,否则它将被淹没在数据海洋中。

1.概述

随着大数据的兴起,大数据在企业供应链中的应用越来越普遍。国内研究人员从不同角度研究了大数据在供应链中的应用。城东分析了影响大数据在供应链中应用的因素,并利用大数据分析技术对大数据供应链的绩效进行了评估,证明大数据分析技术可以帮助企业实现有效的供应链决策。严振荣在某钢铁集团钢铁分销系统的供应链管理中使用大数据分析方法,从货物分配,拣配水平,供应商管理,自动补货和个性化供应链五个方面进行了分析。事实证明,利用大数据可以提高货物运输和仓储信息的跟踪水平,并增强货源。实时监控业务状况,同时进一步挖掘客户需求。张冬香等人使用结构方程模型提出了“基于大数据的信息协作对供应链优化结果具有显着积极影响”的假说,这一假设已通过概念模型的软件分析得到了证实。他认为,基于大数据的信息协作可以促进供应链的优化。在未来的研究中,我们应该更加谨慎地将大数据应用于供应链管理,通过收集大数据来控制市场,并提高服务质量。王春红等在传统供应链管理的六个功能(如预测,采购,运营,库存,物流和营销)的基础上定义了大数据供应链的新功能。详细研究了大数据环境下供应链的运作机制和信息流的传输机制。结果表明,大数据供应链的新功能是新的。它可以更适应当前的竞争环境。李磊使用大数据分析工具来预测电子商务客户需求分析,帮助供应商和商人更清楚地掌握客户需求,并提高响应客户个性化需求的效率。甚至一些国内企业也率先将大数据应用于企业物流运作。阿里巴巴集团通过努力建立新秀网络来连接众多物流企业,收集大量信息资源,实现数据资源控制,物流信息实时跟踪,提高了物流配送效率。电子商务京东公司还创建了一个大数据平台系统,该系统使京东的大数据应用程序涵盖电子商务的所有流程,实现物流的全链条,控制整个流程数据,并促进深层价值挖掘。大数据。

综上所述,大数据已经在企业供应链中得到了广泛的应用,但是目前,企业在大数据应用的机制和功能上还不成熟,仍然面临许多挑战。

2.企业大数据应用在供应链中的挑战

2.1大数据的质量和及时性很难掌握。

企业物流中产生数据的渠道很多,数据结构也大不相同,主要包括结构化数据和非结构化数据。对于企业而言,收集和收集多个数据源,统一多个数据结构,从中获取高质量数据以及挖掘企业所需的数据价值对物流行业来说是一个巨大的挑战。首先,企业物流数据来自多种来源,包括订单数据,生产数据,采购数据,交易数据和大量原始数据。原始数据的质量不均匀且及时性不同是一个棘手的问题,因此只能在清洁后使用。其次,数据管理者设计一个灵活方便的数据库以根据数据的结构特征提取和存储数据也是一个难题,可用于保存干净的高质量数据并确保可以在以下位置访问数据任何时候。

2.2大数据安全与隐私

企业供应链中涉及的操作环节不可避免地要与客户打交道,与客户的业务联系所产生的大量数据涉及企业和用户的隐私信息。对于这些信息,企业首先要做的是确保其安全性,否则一旦信息泄漏,将给企业造成无法弥补的损失。其次,企业应在数据分析中妥善处理客户的隐私信息。在促进数据的全面开放,共享和应用的同时,它们不应侵犯客户的秘密信息。

2.3大数据分析与处理能力。

数据分析是处理大数据的关键技术。大数据本身没有意义,但通过特定需求对其进行分析后,它可以显示其隐藏的价值,而海量数据才有意义。数据广泛可用,但真正缺乏的是从大数据中提取知识的人才。国外学者指出,大数据不仅会改变企业供应链的业务模式和管理模式,而且还会给物流企业和供应链管理带来重大挑战。-缺乏大数据分析能力和供应链管理相关专业的知识复合型知识人才是企业迫切需要解决的关键问题。

3.关于企业供应链应用中的大数据的建议。

3.1建立大数据信息共享平台。

大数据信息共享平台的建立可以实现供应链战略合作伙伴之间信息交流的零障碍,供应链中的所有成员公司都需要参与,要求成员公司加快物流的标准化,信息化和智能软硬件建设基础设施。共同构建一个性能良好的信息共享平台。借助信息共享平台和物流信息管理模式的支持,公司可以有效地完成物流任务,优化各个环节,提高整个物流链的效率。

3.2加强信息安全保护管理。

在Internet时代,信息安全的重要性毋庸置疑。对于企业供应链而言,客户的数据信息是企业的核心秘密。在保护客户信息方面,我们必须执行以下操作:首先,管理层应提高他们对数据安全保护的理解;第二,聘请具有大数据安全管理经验的员工或加强对现有员工的培训,以提高专业技能;对于大数据,可以采用分散式存储方法,尤其是要加强对核心数据的保护。

3.3引进或培养复合大数据人才。

大数据的复杂性和多样性增加了其处理和分析的难度,这是传统数据所不具备的功能。因此,数据挖掘人才是企业供应链的迫切需求。面对上述要求,企业可以参考以下建议:首先,引进具有物流知识,熟悉大数据分析与处理的复杂人才。其次,聘请数据分析专家,培训企业数据管理人才,培养企业自身的专业管理能力。该团队和分析团队组成了自己的人才智囊团。

4.结论和前景。

本文从三个方面提出了当前大数据在企业供应链中面临的挑战,并提出了建议。目前,大数据在企业供应链中的应用研究主要是描述性研究。缺乏对大数据对供应链管理的影响的具体机制以及大数据与供应链能力之间相互作用的深入了解,使得研究落后于实践。随后的研究可以从大数据在企业供应链中的应用开始。

参考文献:

[1]程栋,程思杰。大数据在供应链管理中的应用[J]。现代科学管理,2017(8):

[2]严振荣。大数据在企业供应链管理中的应用[J]。河南科技, 605(2):

[3]张冬香,程斌。基于供应链管理的大数据应用分析[J]。物流技术,2015,34(8):

[4]春虹,刘帅,赵亚星。关键词:大数据供应链,传统供应链价值工程,2017

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