供应链使用大数据的4大趋势_光环大数据培训
大数据对供应链管理的影响及应用研究
大数据对供应链管理的影响及应用研究随着技术的发展和信息的爆炸性增长，大数据已经成为当今世界的热门话题之一。
大数据分析为各个行业带来了许多机会和挑战，其中包括供应链管理领域。
供应链管理是一个复杂的过程，涉及到从原材料的采购到产品的交付给最终消费者的各个环节，而大数据技术的应用可以为供应链管理带来许多益处。
首先，大数据技术可以提升供应链管理的可见性。
供应链涉及到多个环节，包括供应商、生产商、经销商和零售商。
通过采集和分析大量的实时数据，管理者可以获取关于每个环节的详细信息，并实时监控供应链中的每一步。
这种可见性使管理者能够更好地了解供应链的运作，及时发现问题并采取措施解决。
其次，大数据技术可以加强供应链管理的预测能力。
大数据分析可以从多个来源收集数据，包括销售数据、库存数据、交通数据等等，通过对这些数据进行分析，可以识别出潜在的需求趋势，预测市场需求的变化以及未来的供应链风险。
这帮助企业能够更准确地制定采购计划、生产计划和库存管理策略，以及提前应对可能的供应链中断和紧急情况。
此外，大数据技术还可以优化供应链管理的效率。
通过实时收集和分析数据，可以更好地协调供应链各个环节之间的协作，降低订单周期时间，减少库存持有成本，提高生产利用率，同时优化物流运输和交付过程。
这些因素都有助于提高供应链的效率和灵活性，从而满足市场需求、降低成本并提高利润。
此外，大数据技术还可以帮助供应链管理实现个性化和差异化的服务。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解客户需求和购买习惯，并据此定制个性化的产品和服务。
这样的个性化和差异化服务可以提高客户满意度，增强客户忠诚度，从而促进企业的竞争优势和市场份额的增加。
然而，尽管大数据对供应链管理的影响是积极的，但在应用大数据技术时也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性是关键的。
大数据需要来源于各个环节和多个系统，因此，数据质量和准确性是保证分析结果可靠性的前提。
此外，数据集成和共享也是一个挑战，因为不同的环节和业务部门可能使用不同的数据系统和格式，使得数据无法充分共享和整合。
大数据技术在物流行业中的应用
大数据技术在物流行业中的应用近年来，随着信息技术的快速发展，大数据技术作为一种全新的数据处理和分析方式，正逐渐在各个行业中得到广泛应用。
物流行业作为现代经济的重要组成部分，亦不例外。
本文将探讨大数据技术在物流行业中的应用，并对其带来的影响进行讨论。
一、大数据技术在物流运输中的应用1. 车辆调度优化通过采集分析大量的车辆运行数据，物流企业能够实时监控车辆的行驶速度、位置、燃油消耗等信息，利用大数据技术对车辆进行智能调度，优化路线和运输效率。
此外，通过对历史数据的深度分析，可以预测交通拥堵情况，提前调整运输计划，避免不必要的时间和成本浪费。
2. 库存管理大数据技术可以帮助物流企业根据历史订单数据和市场需求趋势，智能预测商品的销售情况，将库存数据与销售数据进行实时同步，帮助企业准确把握库存，避免库存积压或缺货现象的发生。
此外，利用大数据技术还可以针对不同商品的销售情况进行分析，制定合理的库存警戒线，提高库存周转率，降低企业运营成本。
3. 路线规划优化物流配送的最繁琐和费时的一个环节就是选择最佳路线进行配送。
大数据技术可以通过收集、分析历史配送数据、实时交通数据以及天气数据等，为物流企业提供精确的路线规划方案，大幅提高配送效率和配送准确性。
二、大数据技术在仓储管理中的应用1. 仓库空间利用优化通过利用大数据技术对仓储设施的使用情况、货物种类、季节性需求等数据进行综合分析，物流企业可以实现对仓库空间的合理规划和利用，提高仓库容量利用率，节约租赁成本。
2. 智能仓储设备管理物流企业仓储设备繁多，对设备进行实时监控、保养和维修十分重要。
大数据技术可以通过设备传感器的数据采集，实时监测设备运行状态，提前预测设备故障，并生成设备维护计划，减少由于设备故障引起的停工和维修成本。
3. 准确预测库存利用大数据技术综合分析商品的销售数据、市场趋势、季节性需求等，可以为物流企业提供准确的库存预测和备货建议，避免由于库存供需不平衡而造成的仓储滞销或缺货情况。
供应链金融的大数据应用技巧
供应链金融的大数据应用技巧在当今数字化和全球化的经济环境中，供应链金融已经成为了商业领域中的一个重要话题。
而大数据技术的应用对于供应链金融的发展和优化起着至关重要的作用。
本文将探讨供应链金融中大数据的应用技巧，以期为读者提供一些有益的参考和启发。
首先，大数据技术在供应链金融中的应用可以帮助企业更好地管理和优化其供应链网络。
通过收集和分析海量的数据，企业可以更准确地预测市场需求，合理安排生产和供应计划，避免因库存积压或缺货而带来的损失。
同时，大数据分析还可以帮助企业识别其供应链中的潜在风险和瓶颈，进而采取相应的措施来降低风险并提高效率。
其次，大数据技术的应用还可以帮助金融机构更好地评估和管理供应链金融风险。
通过对供应链中各个环节的数据进行深度分析，金融机构可以更准确地评估供应商和客户的信用风险，从而更科学地制定贷款条件和利率水平。
此外，大数据分析还可以帮助金融机构及时发现并防范供应链中可能存在的欺诈行为，保护自身利益。
另外，大数据技术的应用还可以帮助企业和金融机构更好地实施供应链金融的创新服务和产品。
通过对海量数据的分析，企业和金融机构可以更好地了解市场需求和客户需求，及时推出符合市场需求的金融产品和服务。
例如，通过大数据分析，金融机构可以更精准地为供应链中的中小微企业提供融资支持，从而促进供应链的健康发展。
此外，大数据技术的应用还可以帮助企业和金融机构更好地进行供应链金融风险管理和监控。
大数据分析可以帮助企业和金融机构建立起更加完善的风险识别和监控体系，及时发现和应对可能存在的风险事件。
同时，大数据分析还可以帮助企业和金融机构更好地了解供应链中各个环节的资金流动和资金使用情况，做出更加科学的资金管理决策。
最后，大数据技术的应用还可以帮助企业和金融机构更好地进行供应链金融业务的智能化和数字化转型。
通过大数据分析，企业和金融机构可以更好地把握供应链金融业务的发展趋势和机遇，加快业务的数字化转型步伐。
大数据在物流行业中的应用与供应链管理
大数据在物流行业中的应用与供应链管理随着信息技术的不断发展，大数据已经成为物流行业中至关重要的资源。
大数据的广泛应用带来了许多机遇和挑战，对供应链管理提出了新的要求。
本文将探讨大数据在物流行业中的应用以及其对供应链管理的影响。
一、大数据在物流行业的应用1. 数据采集与处理：在物流过程中，大量的数据源如订单信息、运输记录、仓储数据等都需要被采集、整理和分析。
通过大数据技术，物流企业能够更加高效地采集和处理这些数据，并从中提取有用的信息。
2. 预测与优化：通过对历史数据和实时数据的分析，物流企业可以预测需求变化，优化运输路线和货物分配，提高物流效率和服务质量。
例如，根据货运数据和市场趋势，物流企业可以合理调度运输车辆，减少空载率，降低运输成本。
3. 库存管理：大数据技术可以帮助物流企业更好地管理库存。
通过对销售数据、市场需求等信息的分析，企业可以根据需求变化及时调整库存水平，避免过多或过少的库存，提高库存周转率和供应链的灵活性。
4. 风险管理：物流行业面临许多风险，如交通拥堵、天气变化、货物丢失等。
通过大数据的应用，物流企业可以实时监控和分析这些风险因素，并采取相应的措施来减小风险。
例如，根据天气预报数据，企业可以提前调整运输路线，避免天气不良造成的延误和损失。
二、大数据对供应链管理的影响1. 实时协同：大数据技术可以实现供应链各环节之间的实时协同。
通过共享和分析大数据，供应链各方可以更好地协调物流活动，提高运输效率和服务质量。
例如，供应商可以根据销售数据预测需求并及时调整供货计划，仓储和物流公司可以实时共享货物信息，协调运输和配送。
2. 供需匹配：通过大数据的分析，供应链各方可以更准确地匹配供需关系。
供应商可以根据市场需求和消费趋势调整生产计划，物流企业可以根据需求变化及时调整运力和运输路线，以满足客户需求并避免过剩或供应不足的情况。
3. 售后服务：大数据技术可以帮助物流企业改进售后服务。
通过对客户反馈和使用数据的分析，企业可以及时发现和解决问题，提高客户满意度。
物流行业中使用大数据分析技术的方法与经验分享
物流行业中使用大数据分析技术的方法与经验分享随着科技的不断进步，大数据分析技术在物流行业中的应用越来越广泛。
物流企业通过收集、存储和分析大量的数据，可以准确预测市场需求、优化供应链管理、提高运输效率和降低成本。
本文将分享物流行业中使用大数据分析技术的方法与经验，希望能为业内人士提供一些参考和启发。
一、数据收集与整理物流行业中使用大数据分析技术的第一步是数据收集与整理。
物流企业可以通过传感器、RFID技术、GPS追踪以及交易记录等方式收集各种有价值的数据。
这些数据包括货物运输的时刻、地点、温度、湿度、路况等信息。
物流企业应建立完整的数据收集系统，确保数据能够准确、及时地收集并保存。
在数据收集之后，将数据整理成结构化的格式非常重要。
数据整理过程中，要将数据进行清洗、去除噪声和重复项，确保数据的准确性和一致性。
此外，还要将数据进行分类和标准化，便于后续的分析和应用。
二、市场需求预测物流企业可以利用大数据分析技术来预测市场需求。
通过分析历史销售数据、社交媒体评论、搜索引擎数据等，可以了解消费者的购买习惯和需求趋势。
这些信息有助于企业合理安排库存，并且预测需求高峰期，以便提前调配资源和优化供应链。
基于大数据的市场需求预测还可以帮助物流企业进行新产品开发和市场拓展。
通过分析市场数据和消费者反馈，企业可以找到市场的空白点，推出符合消费者需求的新产品。
同时，通过分析不同地区的需求情况，企业可以制定更有针对性的市场拓展策略。
三、供应链管理优化大数据分析技术在物流行业中的另一个应用是供应链管理优化。
通过收集和分析供应链上各环节的数据，物流企业可以实时监控运输、仓储和库存状况，并及时做出调整。
同时，通过对供应链各环节数据的深入分析，企业可以发现瓶颈和问题，并提出相应的改进和优化方案。
在供应链管理优化过程中，大数据分析技术还可以帮助企业建立供应链风险管理模型。
通过分析供应链上各环节的风险因素，企业可以制定相应的风险管理措施。
大数据分析技术在供应链管理中的应用案例研究
大数据分析技术在供应链管理中的应用案例研究随着全球化和信息技术的快速发展，供应链管理变得越来越复杂。
为了在日益竞争的市场中保持竞争优势，企业需要有效地管理其供应链，以提高效率、降低成本并满足客户需求。
近年来，大数据分析技术在供应链管理中的应用逐渐受到关注。
本文将通过几个实际案例研究，探讨大数据分析技术在供应链管理中的具体应用。
案例一：可视化供应链管理某跨国制造企业拥有全球分散的供应链网络，包括数百个供应商、制造商和分销商。
为了提高供应链的透明度和可见性，并实现快速决策，该企业决定引入大数据分析技术。
通过整合大量的供应链数据，如采购订单、交付时间、库存水平等，企业建立了一个实时可视化的供应链管理系统。
该系统不仅能够提供供应链的整体情况，还能够检测潜在的风险和瓶颈，并为决策者提供实时的数据分析和预测。
通过使用这个系统，企业的供应链团队能够更好地了解不同节点之间的运作情况，并及时发现问题。
例如，当某个供应商交货延迟时，系统能够自动发出警报，并指导团队采取相应的行动，以减轻潜在的生产线停滞风险。
此外，该系统还能够通过分析客户订单和库存水平的关系，帮助企业进行需求预测和库存优化，以避免过量或不足的库存。
案例二：实时风险管理在供应链管理中，风险管理是至关重要的。
某物流公司作为全球物流服务提供商，必须面对各种风险，如海运事故、自然灾害以及政治和经济不稳定等。
为了应对这些风险并保持业务的连续性，该公司采用了大数据分析技术来实现实时风险管理。
通过整合全球各地的实时数据源，如天气预报、海洋航线数据、新闻和社交媒体等，企业能够及时获得与其运输业务相关的风险信息。
例如，当某个港口发生自然灾害或其他紧急情况时，系统能够自动发出警报，并为企业提供各种备选方案以应对风险。
此外，大数据分析技术还可以帮助企业进行风险评估和模拟，以帮助决策者在不同情景下做出准确的决策。
案例三：供应链预测和优化供应链预测和优化是另一个重要的应用领域。
供应链大数据分析与应用
供应链大数据分析与应用随着互联网和信息技术的不断发展，大数据分析在各个行业都发挥着重要的作用。
供应链管理作为企业运营的重要环节，也需要借助大数据分析来提高效率和降低成本。
本文将探讨供应链大数据分析的意义和应用，并展望未来的发展趋势。
一、供应链大数据分析的意义供应链是将原材料转化为最终产品并将其传送到消费者手中的过程。
这个过程中涉及到供应商、生产商、分销商和零售商等多个环节，信息的传递和处理是至关重要的。
而大数据分析可以帮助企业更好地理解供应链中的数据，优化决策和流程，从而提高整体运营效率。
首先，供应链大数据分析可以提供准确的需求预测。
通过分析历史销售数据、市场趋势和其他相关因素，企业可以更好地了解市场需求的变化，并根据需求做出相应的调整。
这样可以避免过量或不足的生产，减少库存压力，提高资金的利用效率。
其次，供应链大数据分析可以优化供应链网络。
通过深入分析供应链各个环节的数据，企业可以找到哪些环节存在瓶颈，哪些环节效率低下。
然后可以针对这些问题进行改进，例如优化仓储和物流的布局，提高供应商和分销商之间的配合效率。
这样可以降低整体供应链的成本，提高运作效率。
再次，供应链大数据分析可以增强供应链的可靠性和可持续性。
通过对供应链中的数据进行分析，企业可以及时发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施来应对。
例如，可以预测供应商的潜在风险，及早进行备选供应商的准备；可以监测生产环节的质量控制，提高产品的合格率；可以通过分析物流数据优化运输路径，减少能源消耗和环境污染等。
这样可以有效地保证供应链的稳定性和可持续性，为企业的可持续发展提供保障。
二、供应链大数据分析的应用案例1. 零售业在零售业中，供应链大数据分析可以帮助企业优化库存管理和供应链配送。
通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以实现精准的库存预测，避免库存积压和缺货现象的发生。
同时，通过分析物流数据，企业可以优化配送路径和配送计划，提高物流效率，降低运输成本。
2024年物流供应链市场规模分析
2024年物流供应链市场规模分析概述物流供应链市场是指以物流为核心，面向企业和个人提供物流服务的整体市场。
物流供应链市场的规模一直是研究者关注的重点，对于物流行业的发展和市场竞争具有重要意义。
本文旨在分析物流供应链市场的规模，并探讨市场规模对于物流企业的影响。
一、市场规模状况1.1 市场规模定义物流供应链市场规模是指在一定时期内，物流供应链市场所提供的物流服务的总量。
1.2 市场规模测算方法市场规模的测算通常可以采用以下几种方法：•数据统计法：通过物流企业的报表数据、行业统计数据以及相关研究机构的调查数据，来估算物流供应链市场的总体规模。
•问卷调查法：直接面向物流从业人员、企业主和消费者进行问卷调查，收集相关数据，再通过统计分析得出市场规模的估计。
•建模仿真法：通过建立物流供应链市场的模型，并进行仿真运算，得出市场规模的估计。
1.3 市场规模分析结果经过数据统计法测算，物流供应链市场规模在过去几年保持了稳定的增长态势。
根据最新数据显示，该市场规模达到了XXX亿元。
进一步分析市场规模的组成结构可得：•货物物流占比约为XX%；•信息物流占比约为XX%；•资金物流占比约为XX%；•服务物流占比约为XX%。
二、市场规模对物流企业的影响物流供应链市场的规模对于物流企业有着重要的影响，主要表现在以下几个方面：2.1 业务规模扩大市场规模的增大意味着物流企业的业务规模也会相应扩大，物流企业可以拓展更多的客户资源和市场份额，实现业务的快速增长。
2.2 同业竞争加剧市场规模的扩大将吸引更多的物流企业进入市场，竞争压力加大。
物流企业需要通过不断提升服务品质和降低成本来保持竞争优势。
2.3 技术创新驱动随着市场规模的增大，物流企业需要不断引进和应用新型技术，提高物流运作效率和服务质量，满足客户多样化的需求。
2.4 可持续发展压力市场规模的增加意味着物流供应链的运力需求增加，对环境和资源的压力也会相应增加。
物流企业需要积极应对环保政策，推动可持续发展。
大数据在供应链优化中的应用案例分析
大数据在供应链优化中的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展和全球化经济的日益复杂，供应链管理成为了企业运营中至关重要的一部分。
在这个背景下，大数据的应用逐渐成为了供应链优化的重要手段。
本文将通过分析几个实际案例，探讨大数据在供应链优化中的应用。
一、物流配送优化德国快递巨头DHL利用大数据技术对其全球物流网络进行优化。
他们通过收集包括订单量、货物数量、交通状况等大量数据，利用数据分析和算法模型，优化物流配送的路线规划和时间安排。
通过将数据与实时交通信息结合，DHL能够动态调整路线，减少司机的空驶和等待时间，提高物流效率。
二、需求预测和库存管理耐克作为全球领先的运动鞋服饰品牌，通过大数据分析来优化其供应链管理。
耐克利用互联网和社交媒体的数据来了解市场需求、消费者喜好和趋势，并结合历史销售数据和经验，进行需求预测。
准确的需求预测可以帮助耐克优化库存管理，避免过剩或缺货的情况，同时提高生产计划的准确性。
三、供应商风险管理宝洁公司是全球消费品巨头，其在供应链管理中利用大数据来评估和管理供应商风险。
宝洁收集供应商的各种数据，包括质量、环境和可持续性指标等，通过数据分析和风险模型，识别和评估供应商可能存在的风险。
这些风险可能包括原材料供应中断、质量问题等，通过提前预警和采取相应的措施，宝洁能够降低供应链的风险和不确定性。
四、运输成本优化亚马逊作为全球电商巨头，通过大数据和物联网技术优化其供应链的运输成本。
亚马逊收集和分析大量的运输数据，包括运输距离、货物重量、运输方式等，通过计算和比对不同的运输方案，找到最优的运输路线和模式，降低运输成本。
此外，亚马逊还使用大数据来优化仓储和物流节点的布局，提高货物的运输效率。
综上所述，大数据在供应链优化中的应用案例丰富多样。
无论是物流配送优化、需求预测和库存管理、供应商风险管理还是运输成本优化，大数据的应用都能够帮助企业提高供应链效率、降低成本并增强竞争力。
随着数据技术的不断发展，我们相信大数据在供应链优化中的应用将会愈发广泛和深入。
大数据在供应链中的应用考核试卷
7.__________是大数据分析中的一种常用方法，用于处理和分析非结构化数据。（）
8.供应链中的大数据分析通常涉及到__________、__________和__________三个阶段。（）
9.__________是指在供应链中，大数据分析能够实时监控和响应市场变化的能力。（）
（请在此处继续添加其他题型的题目，如填空题、简答题等。）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.大数据在供应链管理中的应用包括哪些方面？（）
A.市场分析
B.成本控制
C.风险管理
D.员工培训
2.以下哪些技术属于大数据处理技术？（）
A.销售预测
B.生产计划
C.采购管理
D.分销策略
5.以下哪个平台不是大数据分析中常用的？（）
A. Hadoop
B. Spark
C. SAP HANA
D. Microsoft Word
6.在供应链中，大数据可以用来优化以下哪个方面？（）
A.客户服务质量
B.产品质量控制
C.人力资源管理
D.法规遵守
7.大数据时代下，供应链管理的挑战主要来自于哪方面？（）
A.数据量过大
B.数据类型单一
C.数据处理速度过快
D.数据分析工具过时
8.以下哪项不是大数据分析在供应链中的优势？（）
A.提高决策准确性
B.降低运营成本
C.加快信息传递速度
D.增加供应链复杂度
9.在供应链中，大数据分析可以用来优化以下哪个环节？（）
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供应链使用大数据的4大趋势_光环大数据培训
近年来，大数据成为一个时髦的词语，而这有着充分的理由。
使用大型数据集进行分析和规划，供应链中的相关人士可以更快地对供应链中不同点的变化做出反应。
供应链服务咨询机构JDA公司行业战略副总裁Puneet Saxena说：“根据技术进步和提供的更多信息，将让我们重新想象认为是行之有效的供应链流程。
”
1.实时跟踪
Saxena表示，物联网（IoT）使供应商能够跟踪实时离开他们的货架的商品，无论是仓库还是零售店。
而通过来自社交来源（例如Facebook，Twitter），新闻，事件和天气的大数据，供应商可以更好地预测和规划未来的库存，而不是依赖历史数据。
例如，进行周末促销的商店可以实时跟踪销售，而不是每天一次盘点。
考虑到当前销售情况，以及社交媒体对促销和潜在天气事件的反应，供应商可以快速调整其供应和仓库发货计划。
Saxena说，直到几年前，零售商可以采用ERP（企业资源计划系统）跟踪订单，库存水平和人员配置数据。
这些信息每天更新，或每隔几周更新一次。
但现在物联网的传感器，卫星，雷达，智能手机，社交媒体可以提供大数据，获得飞机，远洋轮船，卡车，以及包裹货物的当前位置。
Saxena补充说，通过这些信息，软件系统知道哪些卡车正朝着暴风雪区域行进，并且结合天气预报数据，供应商可以调整预测并发送新的到达时间。
如果一辆卡车迟到，供应商可以从另一个仓库补给或加快装运。
利用更好的技术，诸如OU Kosher公司不再需要使用传真和电话跟踪发货。
该公司将其原料和成品进行Kosher认证，跟踪产品行踪，如豆油从加工厂到包装或最终产品。
这可能意味着OU Kosher公司在爱荷华的工厂生产出一批大豆油，通过货车运送到新奥尔良港口的储存罐，将其转移到一条远洋货船的集装箱之后，通过卡车运到工厂，通过大豆油来生产产品中。
每当大豆油移动或运输时，OUKosher 公司就会知道，并添加一个新的数据集，OUKosher的高级代表Smolensky说。
“它必须实时完成，以保持生产持续进行，”他说。
“以前都是通过电话，传真和实物的文件才得做到这样的流程。
”
2.供应商采购
维护大数据集允许企业更容易地跟踪他们的供应商，并快速做出改变。
Smolensky说，OU Kosher公司监控8,500家工厂，生产80万件经过Kosher认证的产品。
为了做到这一点，他们监测175万种成分。
当在其监管下的一家工厂失去了Kosher认证时，OU Kosher公司就会立即提醒那些使用受影响的原料的企业，因为继续使用会使生产的产品不合格。
“我们的系统允许我们使用有问题的材料即时跟踪所有设施，我们可以与他们联系，有变化时将会提醒他们。
”Smolensky说。
他们还可以告知这些设施使用受影响的原料的截止日期，并从其数据库中提供可用的替代品。
而其他制造商也在使用类似的数据库。
3.客户细分
通过使用客户数据，零售商可以对买家和市场进行细分，为他们提供定制的产品和服务。
Saxeny说，软件可以帮助企业将客户细分为人物角色，通过购买习惯来定制供应链，例如早期采用者或有价值的顾客。
使用大数据，企业还可以根据市场
调整供应链，为每个商店提供他们的买家感兴趣的特定项目。
虽然这不是零售商的一个新概念，但是通过大数据，有大量的信息可用，可以更具体地解析。
Smolensky说，他的一家杂货店客户使用大数据重新设计他们的商店，使用扫描仪的UPC代码数据。
看到Kosher客户的更高的结帐价值，商店意识到有一个重大的上升空间，以满足更多的社区。
商店增加了额外的Kosher认证的食品通道，以及Kosher肉店，熟食店，面包店和餐馆部门。
“商店开始成为Kosher 认证购物者的主要目的地，所有这一切都基于对消费者数据的跟踪。
”斯摩棱斯克说。
4.明智地使用大数据
虽然大数据很重要，但它不应该是整体决策者。
格鲁斯特恩德科特大学管理计划和组织领导中心主任Richard Weissman说，“供应链仍然是通过工作人员实现的业务，”他说。
“业务成功最终将取决于工作人员，数据不会取代工作人员。
”
他说，“数据不会在半夜打电话给企业的供应商，数据不会重新补充货架，虽然数据可能为企业提供洞察力。
”大数据如今有了一些炒作的成分，但它的存在是为了推动所有的供应变化的价值。
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