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供应链管理拥抱大数据

时间:2014-05-14 10:44来源:中国大物流网 作者:网络 点击:
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   大数据与预测性分析兴起并成为主流。但在以前,供应链对大数据似乎并不十分重视,这种态度必须改变。供应链领先者必须更加重视大数据和预测性分析,这样才能在2014年以及更长远的将来保持领先。要想顺利实现供应链管理(SCM)创造营业收入的前景,这两项将是关键要素。 

因此,供应链领先者必须根据对以前所采用的技术的分析与评估结果,制订周密的策略。这样就引出一个重要问题:大数据能给供应链管理带来多大好处?我们可以看一下总体数据:据产业市场研究与分析公司IndustryARC的详细研究,2012年全球大数据市场规模约为69.3亿美元,2013年增长一倍至122.1亿美元左右。预计该市场到2018年将达到404亿美元,2013-2018年的复合年度增长率(CAGR)高达27% 

传统的经营分析以前效果不错,但无法满足新供应链的要求。现在,供应链领先者需要知道如何提出重要问题。而这正是大数据预测性分析的优势所在,它可以帮助迅速发现问题和化解问题,从而节省时间与金钱。

IndustryARC发表的报告“供应链管理中的大数据市场”全面详细地分析了这个问题。这份长达110页的报告于201310月发表,包括主要发展趋势、竞争格局、地理环境以及终端用户分析,时间跨度覆盖20122018年。

供应链管理中的大数据

过去一年,大数据技术吸引了所有人的关注。各种类型的数据被每个人挂在嘴边:结构性数据,非结构性数据,干净数据,脏数据,实时数据。在当今由数据驱动的世界,如果大数据使用得当,可以为供应链管理提供出色答案,并能帮助企业更快更好地经营。IndustryARC的研究发现,2018年全球供应链大数据市场将从2012年的大约4.3亿美元增长到37亿美元左右,2013-2018年的CAGR约为31.4%

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。在大数据与预测性分析中,有大量的供应链机会。例如,问题预测可以在问题出现之前就准备好解决方案,避免措手不及造成经营灾难。IndustryARC公司的资深顾问Rahul Mistry给供应链管理领先者们一些忠告。

制造业从供应链渠道,以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析,可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率,以及对设备的连续监控。制造业要想发展,企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护,现在就具备采用大数据技术的条件。

在供应链中采用大数据工具

厂商数量如此众多,有时候确实难以选出最适合某个供应链需要的厂商。打动客户的最好方法是提供独一无二的、别具一格的东西。Mistry谈到供应链管理中的大数据工具:

IBM、惠普、甲骨文、思爱普、EMC和亚马逊等厂商推出了许多大数据软件工具,现在客户都可以使用。这些工具与现有的ERPSAPMES等解决方案的集成性非常高,因为它们实际上出自同样的一些厂商。由于很少用到旧软件、数据分析云端化以及许可和人员数量减少,成本也大幅下降。但大数据提供商必须向潜在客户证明其工具可以节省成本及时间,并通过在一个部门实施其服务来打动客户,促使客户把服务推广到整个企业。 

制造业将是大数据营业收入的主要来源。20132018年供应链市场有望创造404亿美元的营业收入,这是相当诱人的前景。Rahul Mistry和IndustryARC的报告内容分享了供应链管理中的大数据增长前景和营业收入情况。


“上图显示的是目前在SCM策略中使用大数据的各产业的市场份额情况。服务业、制造业和零售业合计约占68%的份额,这些产业高度依赖SCM,而且在分析市场时需要大量数据。”IndustryArc表示。

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汪崇真 查看详细资料 发送留言 加为好友 用户等级:高级会员 注册时间:1970-01-01   最后登录:2014-12-10
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