大数据在医药行业供应链管理中的应用研究53937209

毕业设计（论文）

题目：大数据在医药行业供应链管理中的应用研究

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摘要

现代企业的竞争不再是单个企业之间的竞争，而是基于“纵向一体化”思想的供应链的竞争。在我国,生产的直接成本只有总成本的10%,而而供应链中的物流成本占产品总成本的40%。所以成功地实施供应链管理对于降低成本，提供供应链效率有着极大的意义。

我国医药行业一贯是统购统销的模式，缺乏彼此间的合作。随着供应链思想和理念逐步深入我国各个行业，医药资源的社会性整体调整和整合势在必行，如何整合分散而低效的卫生资源，如何降低彼此间的摩擦内耗，如何构建完善的医药供应链网络，如何降低整条供应链的成本，如何控制整体不良库存以及何缩短供应一一销售渠道等都是医药行业在供应链的大环境必须做出的应对和改革。

文章正是立足于我国医药行业供应链管理中出现的诸多问题，通过文献调研法、实地访谈法并结合案例分析，试图从大数据对供应链的影响的角度来找寻问题的解决方案。

文章第三章重点研究了我国医药行业供应链管理中的问题，并对这些问题进行深入的分析，论文第四章分别从供应链设计，供应链计划，信息化建设等方面如何应用大数据来解决第二、三章提出的医药供应链存在的问题。结论主要有，在大数据环境下，依托个性化医疗的到来，医药产品正在从功能性产品向创新性产品转变，并依此为基础，提出应用推拉结合的供应链战略，并将推拉战略的结合点由制药企业向医院的转变。该章还指出，应用大数据技术，分别从精简流通环节，提高预测精度以及采用联合库存策略来消除医药供应链存在的“牛鞭效应”，在第三节，阐述了如何建立大数据信息共享平台，提出信息共享平台模型，全面描述了这种模型的特点和操作方式。最后提出建立供应链战略联盟关系是大数据背景下，医药供应链发展的方向。

关键词：大数据医药行业供应链管理信息共享

Abstract

Modern enterprise competition is no longer a competition between individual enterprises, but on the supply chain of "vertical integration" ideas competition. In China, the direct cost of production is only 10% of the total cost, while the supply chain and logistics costs accounted for 40% of the total cost. Therefore, the successful implementation of supply chain management has great significance in reducing costs and providing supply chain efficiency China's pharmaceutical industry has always been the “purchase and sale” mode, and lack of cooperation between them. As supply chains gradual deepening of ideas and concepts in various industries, the social medical resources overall adjustment and integration is imperative, how to integrate dispersed and inefficient health resources,How to build a sound pharmaceutical supply chain network, How to reduce costs throughout the supply chain,How to control the overall poor stock,How to shorten the supply sales channels are one of the pharmaceutical industry in the environment of the supply chain must be made to deal with and reform.

This article is based on the pharmaceutical supply chain management problems occurring in our country, from the angle of impact of big data on the supply chain to find solutions to problems. Third chapter focuses on the Chinese pharmaceutical industry supply chain management issues, and in-depth analysis of these issues, the fourth chapter separately from supply chain design, supply chain planning, information technology applications such as large data solve the second and third chapters presented problems in the pharmaceutical supply chain. Conclusion mainly in pharmaceutical products moving from functional products to innovative products change, and so the basis of supply chain strategy proposed combination of push and pull applications and the push-pull strategy binding site by the pharmaceutical companies shift to the hospital. The chapter also noted that big data technology applications, respectively, from streamlining

物流与供应链管理如何有效运用大数据

绿蚂蚁官网：https://www.360docs.net/doc/c918509567.html, 物流与供应链管理如何有效运用大数据对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素：要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。 “互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData 的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。

如何获取医药行业数据

一文知如何高效获取医药行业数据【导读】在这个大数据的时代，报告没有表格和柱状图线形图，没有数据，读者们就会质疑论点的可靠性，数据挖掘数据分析的神化，让决策看起来更有说服力和可行性。无论你觉得这些数字多么苍白无力，只要备注了专业的第三方机构的出处，它就会身价倍增，公众就会增加对它的信任感而不在质疑。 1企业数据企业财报数据来源：企业历年年报（金融界、新浪、雪球等专业的金融机构都会有上市公司的年报）；首次上市招股说明书在证监局有的下；券商行研。分析要点：收入与成本，毛利率利润率增长率各种率等等。建议几年年报都要下，看看数据有无造假。财报是重中之重。

企业在行业的地位企业历年业绩增长率与行业增长率比较行业增长率数据来源：商务部、工信部、药监局、卫计委等报道；券商行研；媒体相关评论。分析要点：企业增长趋势和行业增长趋势是否一致。企业不同细分行业关注的数据来源侧重点有所不同，例如零售药店业更关注商业部对医药流通行业的年报。生产企业更关注工信部的生产产值的每月报告。当然企业所在行业的增长趋势如何同样值得关注。但是我们也要注意，第三方的数据仅仅是作为公司现状和外界均值比较的参考值。需知业界各着名第三方平均20%的行业增长率是推算出来的，因为市场规模的放大倍数是“统计推算”出来的，不同推算方案结果不一。企业在行业的排名

数据来源：工信部、商务部等。分析要点：做医院渠道的要关注工信部的排名，此排名会影响招投标的分值，但也仅仅是多家的产品会关注，独家产品基本不受分值影响。普药同样不受工信部的排名影响。药店零售行业关注商务部排名。 2企业主营和未来重点布局已有批文产品（仅针对生产工业）大多数公司的产品批文数十个以上，而且并非所有产品都在销，根据二八原则，先从公司的主营和未来重点布局已有批文产品入手分析。公司主营和未来重点布局已有批文产品的数据的获取方式同企业财报相同。主营产品是否独家产品，有否独家剂型、独家规格——查询药品批文数据来源：药监局网址-数据查询-公众查询/专业查询；中国药品注册数据库；公司官网产品介绍。

大数据对供应链的影响

大数据对供应链的影响随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

大数据在医疗行业应用调研报告

关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。（1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。（2）大数据技术在临床辅助决策中的应用

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

医药行业关键数据

一、医药流通整体市场情况（摘自药品流通行业运行统计分析报告）：2015年药品流通市场规模稳定增长，但增速进一步放缓。据商务部统计系统数据显示，全国七大类医药商品销售总额16613亿元（包含七大类医药商品），扣除不可比因素同比增长10.2%，增速较上年下降5个百分点，其中药品零售市场3323亿元，扣除不可比因素同比增长8.6%，增幅回落0.5个百分点。 1、批发行业（摘自中金研究报告）。2015 年，批发行业市场规模为人民币1.42 万亿，同比增10.6%（相比于2014 年下降4.7%）。根据商务部统计，2015 年批发企业收入前3 位的企业合计收入同比+19.6%（同比仅下降0.4%），前10 位的收入同比+18.0%（同比下降1.4%），百强企业的收入同比+15.6%（同比下降2.5%）。竞争格局（摘自药品流通行业运行统计分析报告）：全国性龙头集中度高，区域性企业更具扩张潜力。2015年主营收入前3 的批发企业市占率达33.5%（同比+2.5%），批发百强企业市占率为68.9%（同比+3.0%）。前三大龙头批发企业（均为全国性布局）已占据批发市场规模的1/3，集中度非常高。我们认为，区域性企业更具扩张潜力，扩张后的业绩增厚效应会高于全国性企业。 2、零售行业（摘自药品流通行业运行统计分析报告）。2015年，零售行业市场规模为人民币3320亿元（同比仅增8.6%）。2011-2015 年零售百强企业市占率先降再缓慢上升，2015 年为28.8%（同比+0.7%），行业集中度趋势不明显。零售行业整体集中度提升慢于“十二五”规划纲要的目标。我们认为零售行业具备进一步整合空间，全国性龙头更有望受益。按销售渠道分类，2015年对批发企业销售额为6936亿元，占销售总额的41.8%，比上年降低1个百分点；对终端销售额为9677亿元，占销售总额的58.2%，比上年增加1个百分点；其中对医疗机构销售额为6907亿元，占终端销售额的71.4%，对零售终端和居民零售销售额为2770亿元，占终端销售额的28.6%。二、医药终端销售 1、从销售渠道来看（摘自米内网），公立医疗机构和零售药店是药品实现销售的两大重要渠道。2013年至2014年，药品在公立医疗机构的市场份额超过76%，且呈逐年上升趋势，其销售额的增长率高于药品在实体药店终端的销售。 2、以下摘自2015 年度中国医药市场发展蓝皮书（PS:数据只更新到了2014年，主要是用于

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。大数据协同供应链管理在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。三大维度驱动市场升级供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万

医药行业市场概况与划分

第一篇市场格局篇

第一篇市场格局篇本篇是针对目前感冒药的市场总体格局，特别是口服液类感冒药的市场格局进行阐述，从而为进一步讨论品牌特征、消费者特征、消费者习惯和媒体习惯前，对市场有一个总体的把握和认识。主要研究的内容包括了感冒药的市场状况和发展前景，香雪抗病毒口服液的覆盖率状况、以及市场划分情况等。本篇的主要架构如下： ?第一章感冒药市场概况 ·市场状况 ·竞争状况 ?第二章香雪的覆盖率状况 ·产品铺货率 ·新包装到达率 ?第三章香雪的销售比例 ·医院和药店的销售比例 ·城市和乡村的销售比例 ?第四章市场划分情况

第一章感冒药市场概况一、市场状况 1、感冒药品市场潜力巨大感冒类药品是我国非处方药（OTC）的重要组成部分。而OTC药品是药品行业中增长迅速且潜力巨大的品种。据相关资料显示：1990年，我国的OTC 药品销售总额是19.1亿元，1994年大约为77.16亿元，1996年达到了99.32亿元，1999年增长到了178亿元，2001年更是超过了200亿元。有关专家预计，在未来五年内，OTC类药品还将以年均15%的速度增长，到2005年可望达到600亿元，2020年我国将成为全球最大的OTC销售市场之一。据有关资料统计，感冒类药品大约占有OTC市场20%左右的销售比例，仅次于保健类药品（大约占OTC30%）。而据国家统计局对我国城镇居民常用药消费调查，感冒药居首位，有85%的服用率，其次的润喉药、止咳药，分别有55%和48%的服用率，这三类药品实际上均属于感冒和呼吸道用药，感冒药已经城镇居民的首位常用药品。据权威部门估计，目前我国感冒药品的市场容量大约是30—50亿元。但事实上，感冒药品的潜在市场空间是非常巨大，若这一潜在市场得以实现的话，感冒药市场容量将远远不止30-50亿元。国家统计部门的相关资料显示，全国约75%的人每年至少患一次感冒，这意味着每年全国大约有10亿人左右至少需要服用一次感冒药物，按照每次平均用药10—20元来计算，则意味着国内感冒药的潜在市场空间有100—200亿元。以上估算尚未考虑重复服用的

实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据

实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素：要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测

医药行业分析

中国医药制造业概况及现状分析 2014-09-02 医药网字号:放大正常医药网9月2日讯医药行业就是国民经济得重要组成部分,就是一个多学科、先进技术与手段高度融合得高科技产业,在各国产业体系与经济增长中都起着举足轻重得作用。在中国,医药行业越来越成为全社会关注得热点,对于保护与增进人民健康、提高生活质量,为计划生育、救灾防疫、军需战备以及促进经济发展与社会进步均具有十分重要得作用。OMRuY2H。中国得制药行业起步于20世纪,经历了从无到有、从使用传统工艺到大规模运用现代技术得发展历程,从改革开放以来,我国医药工业得发展驶入了快车道,整个制药行业生产年平均增长速度高于世界发达国家中主要制药国家近30年来得平均发展速度,成为当今世界上发展最快得医药国家之一。JOF80Ax。一、医药制造业规模 2013年我国医药制造业总资产达到18,479、86亿元,同比增长19、85%;行业销售收入为20,592、93亿元,较2012年同期增长20、54%;行业利润总额为2,071、67亿元,同比增幅为19、63%。6bdBeow。单位:亿元数据来源:国家统计局根据国家统计局数据:截至2013年底,我国医药制造业规模以上企业数量达6525家,当中646家企业出现亏损,行业亏损率为9、90%。lIiqv1V。

数据来源:国家统计局从国家统计局得数据来瞧,2013年医药制造业三费占行业销售收入得20、54%,占比与2012年度略有增长。当中销售费用比率以及财务费用比率均出现下幅度下滑,主要就是由于行业规模不断扩大,行业竞争日益激烈促使企业不断提高效率,加强对各项支出得控制,最大可能得提高企业得盈利能力。uBw2RZk。 2013年我国医药制造业成本费用达到18432、84亿元,当中销售成本为14639、17亿元,占比为79、42%;销售费用2342、71亿元,占比12、71%;管理费用1256、32亿元,占比6、82%;财务费用194、64亿元,占比为1、06%。uK282cc。单位:亿元

医疗行业大数据应用的15个场景(1)知识分享

医疗行业大数据应用的15个场景商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减

医药医疗大数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除医药医疗大数据篇一：大数据在医药行业应用的15个场景除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可

以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前

大数据时代下的供应链管理

大数据时代—供应链管理的新时代 GS304 （上海海洋大学，上海201306）内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作交流，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划（MRP）、制造资源计划（MRPII）、准时生产制（JIT）、精细生产、企业资源计划（ERP）等新的生产方式，进一步完善了供应链管理（SCP），使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不渗透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描述和预测越来越准确，而供应链管理又是依托数据流（资金流、信息流、物流）对企业的资源进行优化整合，因此在新时期的供应链管理就尤为重要。关键词：供应链管理大数据信息整合价值创造预期优化一、引言随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。虽然供应链管理的出现促进了企业资源管理计划（ERP）的发展，强调对供应链的整体管理，将供应商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程更加紧密地集成在一起 ,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供应链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所遇到的全部问题。新的供应链管理，已经不满足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对未来的资源进行有效的管理配置。二、供应链管理的简介与发展趋势 1.供应链管理的简介供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供应链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供应链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供应链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供应链上的货物流。供应链最早来源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后经由迈克尔·波特发展成为“价值链”，最终演变为“供应链”。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供应商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链模式。”从中可以看到，它是一个范围更广的企业机构模式.它不仅是条联接供应商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.因为物料在供应链上进行了加工,包装,运输等过程而增加了其价值,从而给这条链上的相关企业带来了收益。 2.供应链管理的发展趋势

医疗行业大数据应用

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过

3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。医疗大数据的挑战然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，

医药行业大数据

2016年中国医药行业大数据：慢性病患者超过2.6亿人中国产品供应链面临质量标准的全面提升：1）药品、审评审批标准全面向欧美最高标准看齐，创新药、市场亟需产品有望获得加速审批；2）仿一致性再评价势在必行，推动已上市药品质量快速提升；3）“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度，行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。未来几年，医疗产品供给端质量标准全面提升，唯有创新型企业强者恒强。在注射剂、辅助用药、抗生素等品种的驱动下，我国行业经过近10年的快速增长，当前国内医药行业增速逐步开始显现出下滑趋势，不少者对医疗行业的发展前景产生疑问。我国医疗行业真的饱和了吗？我们认为国内的医疗环境没有发生实质改变，中国有庞大的消费人群，与之对应的庞大临受试群体；中国拥有全球具竞争力的中间体和原料药制造和低成本；随着中国企业实力提升，未来中国制造中会出现中国创造，我们坚定看好行业发展前景。我国终端药品销售情况我国终端市场药物销售构成我国医疗支出GDP占比、人均卫生费用、医师密度、病床数等都落后于中等发达国家，提升空间大。部分国家医疗卫生费用占GDP比例部分国家人均医疗卫生费用对比

医药的需求按照消费层次划分可以分为：①刚性需求和弹性需求；按照种类划分可以分为：②医药产品需求和需求。医药的刚性需求是指满足大部分国民基础救治的医疗保障，刚性需求不是一成不变的，与人口结构的变化，疾病谱的变迁密切相关。我国人口老年化加剧，肥胖人群增多等都将驱动医药刚性需求的上升。到2040年我国60岁以上人口的比例预计将达到28%，65岁以上老年人的年均医疗开销是青壮年的3倍，老年化社会对医疗资源的需求十分巨大。我国人口老龄化趋势不同年龄段的年均医疗费用随着经济发展，生活节奏的加快，中国与世界都将面对慢性病负担比率逐渐增高的问题。目前中国明确诊断的慢性病患者超过2.6亿人。影响慢病的主要社会决定因素包括工业化、城镇化和老龄化。我国终端药品销售情况除了人口老龄化，疾病谱的迁移导致的刚性用药需求外，随着国民收入水平的提高以及消费观念的改变，人们追求的是用疗效更好、副作用更小的高端药物、创新技术，我们将其定义为对医药的弹性需求。最具代表性的领域是抗体生物药、精准医疗、等。精准医疗市场规模预测全球医疗投资额我国制药企业数量过多制药工业集中度依然偏低

大数据对采购与供应链的影响

大数据对采购与供应链的影响字号：T|T 2015年01月06日11:45 中物联采购委大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。一、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇 1. 大数据时代及其特征大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。从这些数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。大数据时代凸显了数据资源的重要意义。2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家战略，将大数据定义为“未来的新石油”，把对数据的占有和控制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2013年，法国政府发布了其《数字化路线图》，列出了将会大力支持的5项战略性高新技术，“大数据”就是其中一项。2012年，日本总务省发布2013年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。我国也将大数据产业看作为战略性产业，成立了“大数据专家委员会”。在“大数据”2014年十大趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等内容。同时，大数据专家委员会预测，2014年大数据在互联网和电子商务、金融(股市预测、金融分析)、健康医疗(流行病监控和预测等)、生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。大数据时代是大数据价值充分发挥的时代。据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分钟产生1700TB 的数据，但是吸引我们的不仅仅是这个庞大的数字本身，而是我们如何利用这些数据做些什

医药行业分析员职位要求资料

医药行业分析员职位要求医药行业分析师针对医药市场领域做深入调研，准确定位医药市场现状、动态，预测并制作市场模型。医药行业分析师栖身于整个医药行业，掌握医药行业的宏观情况。医药行业分析师的职业要求： 1、行业经验。顾名思义，医药行业分析师须对医药行业有丰富的经验积累，对有一定观感和常识，熟知行业规律。 2、知识结构。在知识结构方面应同时具备心理学、经济学、社会学和管理学等多方面的专业知识。 3、沟通能力。医药行业分上下游、产业链，每一个重要环节需要长期频繁拜访，才能积累真实有效的信息，人际关系在这里是信息资源。行业分析师作为信息的发布者，必须先是信息的收集者和整理者。因此，一定要重视维护经营信息资源。川财证券医业行业分析一、岗位职责 1、构建并完善行业研究框架，建立行业数据库，跟踪并预测行业发展态势； 2、覆盖行业重点公司，建立并完善公司财务模型，推荐股票标的； 3、就行业和公司动态撰写专题、深度和点评报告； 4、积极主动同内外部客户进行交流； 5、配合团队的研究、服务工作。二、职位要求 1、专业全日制硕士/博士研究生，医科专业，有经济管理相关背景为佳； 2、在证券公司或投资机构从事医药行业研究2年以上； 3、有突出的分析能力、解决问题能力及沟通能力； 4、工作刻苦，能承受高负荷的工作强度； 5、财务功底扎实，有CPA或审计经验为佳； 6、英语流利，熟悉海外文献及产业资料；新浪财道（上海）信息技术有限公司本岗位由聚桐分析提供，聚桐分析是新浪财道公司的发起方及联合运营方之一。聚桐分析在原有2000多名机构投资人基础上不断扩大，优质投研信息在此平台持续产生。在未来一年，聚桐分析将构建百家香港成长型上市公司的专业分析平台，聚合2万名左右港股核心参与者。具备互联网思维的证券分析师将是这一平台的关键节点，并通过聚桐分析获得快速成长。本岗位欢迎在医药领域有2年以上工作经验、具备一定的金融理论基础、对证券分析有浓厚兴趣、渴望通过与资本市场核心参与者交流洞悉公司投研本质的勤奋型研究员投递。

浅谈大数据供应链的协同管理

浅谈大数据供应链的协同管理发表时间：2019-07-23T12:12:23.930Z 来源：《知识-力量》2019年9月34期作者：白雪 [导读] 本文从供应链战略协同出发，从供应商协同的角度考虑满足供应链长远规划的战略协同问题，拟对供应商行为进行数据化描述，抽象出供应商画像。基于此，提出对供应商精细化的协同管理策略。（重庆交通大学经济与管理学院，重庆 400074）摘要：本文从供应链战略协同出发，从供应商协同的角度考虑满足供应链长远规划的战略协同问题，拟对供应商行为进行数据化描述，抽象出供应商画像。基于此，提出对供应商精细化的协同管理策略。关键词：供应链；大数据；协同；供应商 1大数据供应链的逻辑框架 1.1供应链大数据平台一般来讲，供应商和制造商的信息交换是一种繁杂无序的状态，制造商难以进行信息的查询、反馈，很难通过获得的信息对多个供应商进行有效的管理。各节点企业共同打造供应链大数据平台后，这一平台对信息进行萃取、整合、优化，依靠信息聚合，避免噪声数据和低质数据在供应链各成员企业之间传递，减少对供应链有效运营的干扰和不准确信息带来的影响。通过大数据平台，制造商主动根据运营的要求对供应商大数据进行有目的、有针对性的管理。 1.2大数据下的供应商管理模式目前，大多数企业一般根据自身与供应商的合作紧密程度（如普通交易管理、合作伙伴关系、战略合作关系）来实施供应商管理，供应链上的成员企业的信任程度也是供应商管理的一项重要内容，越来越多的企业开始认可把企业产品的供应商引入到企业的战略决策中去的做法，以保证供货周期的稳定和产品质量的可靠并实现利益共享，风险共担。在传统供应商管理模式中，无论那种方式对供应商的认知都不够充分，导致供需双方的价值链运行效率颇低，企业在供应商的选择标准、评价体系方面仍然较模糊。信息传递效率低下导致交易成本高、长鞭效应明显。在大数据环境下实施供应商管理，通过供应链大数据平台，能够将供应商管理的传统指标和供应商大数据加以融合。企业在供应链大数据平台上开展供应商管理，通过对供应商大数据的挖据进行供应商初审和评价，最终根据结果建立起相应的合作关系。需要指出的是，此时企业和供应商的合作关系是出于一种动态演变的状态，企业再根据供应链的运行状况，利润数据等对供应商进行再一次筛选，最终得到可合作供应商。此时，为保障供应链的稳定运转和供需关系的长期发展，企业构建出供应商画像，打通沟通渠道，建立起有效的双向激励机制和共同的质量观。 2供应链大数据平台下的供应商画像理论 2.1供应商大数据来源在大数据平台上，除传统供应商管理应获得的信息，如供应商质量指标、供应商成本指标外，还应包括供应商行为所产生的数据，包括供应商沟通数据、供应商风险数据、供应商关系数据，供应商事件数据，供应商联系数据、供应商柔性数据、供应商产品数据、供应商资产数据等。 2.2供应商画像的构建供应商画像的使用主体是供应链中的核心企业，因此“供应商画像”是服务于供应链的核心企业的。在大数据时代，供应链充分利用大数据是企业占领市场、获取利润的捷径。将供应商数据化，即构建供应商画像，是企业对供应商进行有效管理的重要手段，目的是了解供应商行为偏好，细分供应商，制定精准的供应商管理方案。供应商画像产生的逻辑构架是通过供应链大数据平台实现数据的采集和管理，以供应商分类管理平台作为数据接口构建出供应商画像，然后进行供应商的分类管理。本文将供应商大数据划分为两类：产品属性数据和供应商属性数据。产品属性数据包括供应商所提供的产品数据和供应商服务质量数据；供应商属性数据包括历史订单数据、信任数据等。构建供应商画像最重要的环节就是对供应商各个属性的定义，我们称其为标签。在这一环节首先对获取的供应商大数据进行数据清洗以保证后续用来进行识别的数据能够充分表达供应商的业务知识体系，然后通过信息整合、分析等环节识别出供应商属性，定义标签。值得注意的是，每一个标签都能为我们提供一个对供应商描述、评价的角度，这些标签并不是孤立存在，是供应商属性的一个集合。这一集合是供应商分类管理平台的决策依据。通过该平台，最终将供应商分为初级适应型、关系成长型、关系成熟型和战略稳定型。 3基于供应商画像的供应商协同管理策略供应商画像的应用为供应链提供了可靠的业务运营监控方式，制造商通过对标签的识别实现产品生产路径分析、客户关系改善以及精细化供应商协同管理。根据供应商画像，企业可以将其供应商分为以下四个类型以便进行协同管理。（1）初级适应型这类供应商指供需双方合作关系刚刚建立不久，双方都未表现出十分强烈的合作愿望，且供应商所提供的物资技术含量较低，可替代性较强，其提供的产品不会涉及到企业的核心技术和关键环节，但对于供应商的管理仍需花费一定的经历和成本。对于该类供应商，企业要做到成本的灵活控制，可以通过对市场的充分开发，建立起多家供应商竞争的局面，对于所选定的供应商要加强考评，在尽可能降低交易成本的同时保证其质量和交货的可靠性。（2）关系成长型这类供应商往往具有强烈的合作意愿，但是并不能提供企业所需的核心产品。其提供的技术和产品市场竞争十分激烈，企业有较大的选择余地。对于该类型的供应商，企业必须加强监控和协作，保持良好的沟通。在交易的过程中也要实现简单化和标准化以节约交易成本。根据对其行为的监测决定是否要将目前的双方关系升级，建立起更长久的合作关系。（3）关系成熟型这类供应商是指在双方都有十分强烈的合作意愿的同时，在各自企业的发展和经营过程中互相依赖，企业不仅大量需要该类供应商