何谓大数据？

• 我们即将见证到供应链管理的一次革命。

• 这次变革的导火索便是大量可实时获取的数据。

• 这些数据是由于企业合作伙伴在互联网上的相互连接性，通过将企业软件系统与智能产品互联而常规生成的。

大数据将成为竞争优势所在

• 能用大数据来改造供应链流程和降低成本的企业才能成为未来的赢家。

• 大数据可整合来自独立数据系统的非结构化信息、实时分析数据趋势、提取相关信息，帮助管理团队做出实时决策，

• 可借助优化算法和先进的机器学习能力，来寻找和利用预期的模式，发现数据元素间的相关性，做出供应链决策。

• 比如，有关某个产品的客户评论数据可用于优化库存位置。大数据可用于解读客户评价，并根据合同条款，自动调整订单。

• 若以传统的方式，以上举例均需要销售部门员工分析客户评价、规划人员查看库存位置、库存掌控人员提供最新的库存位置，再将这些信息反馈给管理层来作出决定。想象一下将数千种产品的这一流程实现自动化。

• 此时便形成了单步处理流程，而不是像传统供应链管理那样的多步处理，从而大大降低成本。

• 单步处理旨在寻求所有数据间的最佳关系，然后做出决策。

• 可根据任何企业的历史数据执行这些算法，评估绩效。

物联网与大数据

• 大数据需要从多处来源捕捉实时的信息，用以作出有效决策。

• 数据来源可以是扫描器、CRM、销售系统、基于Web的数据，比如不同站点的产品评价、ERP工具和智能产品。

• 以上所有系统都能通过物联网平台互联，生成大量的高质量数据，用于大数据决策。

• 大数据需要从多处来源捕捉实时的信息，用以作出有效决策。

• 数据来源可以是扫描器、CRM、销售系统、基于Web的数据，比如不同站点的产品评价、ERP工具和智能产品。

• 以上所有系统都能通过物联网平台互联，生成大量的高质量数据，用于大数据决策。

如何实现？

• 大数据需要从多处来源捕捉实时的信息，以做出有效决策。

• Microsoft Azure这类平台可收集企业不同部门的数据，再集成到ERP系统中，如SAGE X3。

• 自动化扫描器可捕捉仓库中特定库存产品的移动和位置信息。

• 机械上的传感器与设备能传送产品生产状态和健康数据。

• 网络销售系统能够捕捉销量、购买行为和非结构化数据，比如客户评价。

• 所有这些数据都能用Microsoft Azure平台捕捉到。

• SAGE X3中的Web服务技术可捕捉物联网平台的运行时间数据。

• Mongo Db是SAGE X3的数据库之一，可保存和分析非结构化数据，比如网站上的客户评价。

• 随后可用大数据解读来自X3系统、前端电商系统等的数据，以自动化决策流程。

• 能降低成本，快速响应客户日新月异的需求，这简直是企业所梦寐以求的。

面临挑战：

成功顺应变革需要：

• 企业各部门的高度参与与坚定支持

• 下游与上游供应链的紧密集成

• 决策流程转变

革命正在如火如荼地进行，只有敢于接受的人才能获得竞争优势。