企業(yè)供應鏈中大數據技術(shù)的地位分析論文
摘要： 隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及企業(yè)供應鏈運營(yíng)的信息化，大數據已滲透到企業(yè)供應鏈的運營(yíng)中，成了企業(yè)重要的生產(chǎn)要素。因此，企業(yè)供應鏈部門(mén)如何運用大數據，成為企業(yè)獲得競爭力和長(cháng)期發(fā)展戰略的重要因素。鑒于此，文章綜述了目前大數據的應用情況，分析了應用大數據存在的挑戰，并給出了相應的建議。
關(guān)鍵詞： 大數據；供應鏈；應用研究；
引言: 隨著(zhù)云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，全球的數據量在迅速增長(cháng)。根據國際數據公司 IDC 監測統計，預計到 2020 年全球數據量將達到 35ZB（1ZB=1 萬(wàn)億 GB）。這表明大數據開(kāi)發(fā)和應用的機遇已經(jīng)形成，大數據時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。在大數據時(shí)代，數據可以改變企業(yè)的運營(yíng)方式和盈利方式，而即將到來(lái)的數據驅動(dòng)戰略將成為企業(yè)競爭優(yōu)勢的重點(diǎn)。大數據的發(fā)展給物流供應鏈管理帶來(lái)了一場(chǎng)革命，傳統供應鏈的競爭模式已經(jīng)改變。如果說(shuō)現在的物流企業(yè)競爭是供應鏈的競爭，那么大數據的出現使得物流企業(yè)之間的競爭變成了一種“數字博弈”。面對復雜的數據資源環(huán)境，誰(shuí)能從海量的數據中挖掘到有價(jià)值的信息并運用到供應鏈管理中，誰(shuí)就能獲得市場(chǎng)競爭的主動(dòng)性，否則就會(huì )淹沒(méi)在數據的海洋中。
1、綜述
隨著(zhù)大數據的興起，大數據在企業(yè)供應鏈的應用研究也更為普遍，國內的研究人員從不同角度研究了大數據在供應鏈中的運用。成棟分析了影響大數據在供應鏈中應用的因素并運用大數據分析技術(shù)評價(jià)了大數據供應鏈績(jì)效，證實(shí)了大數據分析技術(shù)能夠幫助企業(yè)實(shí)現有效的供應鏈決策。閆振榮在某鋼鐵集團業(yè)務(wù)鋼鐵分銷(xiāo)系統供應鏈管理中運用大數據分析方法，從貨物配送、揀貨水平、供應商管理、自動(dòng)補貨、個(gè)性化供應鏈 5 個(gè)方面分析，證明運用大數據提高了貨物運輸和倉儲信息的追蹤水平，加強了對供應商狀態(tài)的實(shí)時(shí)監控，同時(shí)進(jìn)一步挖掘了客戶(hù)的需求。張東翔等利用結構方程模型提出了“基于大數據的信息協(xié)同對供應鏈優(yōu)化結果產(chǎn)生顯著(zhù)正向影響”的假設，通過(guò)軟件對概念模型進(jìn)行分析證實(shí)了這一結論。他認為基于大數據的信息協(xié)同促進(jìn)了供應鏈的優(yōu)化，在未來(lái)的究中要更加細致的將大數據應用到供應鏈管理中，通過(guò)對海量數據的搜集來(lái)掌控市場(chǎng)，提升服務(wù)質(zhì)量。王春紅等在傳統供應鏈管理的預測、采購、運營(yíng)、庫存、物流、營(yíng)銷(xiāo)等六種職能基礎上，定義了大數據供應鏈的新職能，對大數據環(huán)境下供應鏈的運行機制、信息流的傳遞機理進(jìn)行了詳細的研究，結果表明大數據供應鏈的新職能更迎合當前的競爭環(huán)境。李雷運用大數據分析工具預測電子商務(wù)顧客需求分析，幫助供應商和商家更清楚的掌握顧客需求，提高了響應顧客個(gè)性化需求的效率。甚至國內一些企業(yè)已率先將大數據運用到了企業(yè)物流運作中。阿里巴巴集團通過(guò)其著(zhù)力打造的菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )聯(lián)通眾多的物流企業(yè)，匯集海量的信息資源，實(shí)現數據資源的掌控，實(shí)時(shí)追蹤物流信息，提高了物流配送的效率。電商京東公司也專(zhuān)門(mén)創(chuàng )建了大數據平臺體系，使得京東的大數據應用覆蓋了電商的全部流程，實(shí)現物流全鏈條、全流程數據掌控，促進(jìn)大數據的深度價(jià)值挖掘。
綜上所述，大數據在企業(yè)供應鏈中已經(jīng)得到了普遍應用，但是目前企業(yè)在大數據運用機制及職能方面尚不成熟，依舊面臨著(zhù)諸多因素的挑戰。
2、企業(yè)供應鏈應用大數據面對的挑戰
2.1大數據質(zhì)量及時(shí)效性難以把握
企業(yè)物流中產(chǎn)生數據的渠道很多，數據結構也千差萬(wàn)別，主要包括結構化數據和非結構化數據。對企業(yè)而言，收集并集合多個(gè)數據源、統一多種數據結構，從中獲得高質(zhì)量數據，挖掘出企業(yè)所需的數據價(jià)值，是物流行業(yè)目前面臨的一個(gè)巨大挑戰。首先，企業(yè)物流數據來(lái)源廣泛，包括訂單數據、生產(chǎn)數據、采購數據、交易數據等大量的原始數據。原始數據質(zhì)量參差不齊，時(shí)效性長(cháng)短不一，經(jīng)過(guò)清洗才能為其所用，這是一個(gè)難題。其次，數據管理人員能否根據數據的結構特點(diǎn)設計出靈活方便提取和存入數據的數據庫，用來(lái)保存經(jīng)過(guò)清洗的高質(zhì)量數據，保證數據隨時(shí)可調用也是一個(gè)難題。
2.2大數據安全性與隱私性
企業(yè)供應鏈所涉及的運營(yíng)環(huán)節不可避免地要和客戶(hù)打交道，和客戶(hù)的業(yè)務(wù)往來(lái)產(chǎn)生大量的數據就涉及到商家、用戶(hù)的隱私信息。對于這些信息，企業(yè)首先要做的就是保證其安全性，否則一旦信息泄露就會(huì )給企業(yè)造成無(wú)法挽回的損失。其次企業(yè)在進(jìn)行數據分析時(shí)應對客戶(hù)的隱私信息要妥善處理，在推動(dòng)數據全面開(kāi)放、共享和應用的同時(shí)，不能侵犯客戶(hù)的秘密信息。
2.3大數據分析處理能力。
數據分析是處理大數據的關(guān)鍵技術(shù)，大數據本身并沒(méi)有意義，但是通過(guò)特定的需求進(jìn)行分析之后，才能顯示出其蘊藏的價(jià)值，海量的數據才能有意義。數據是廣泛可用的，但是真正缺乏的是從大數據中提取知識的人才。國外學(xué)者曾指出，大數據不僅會(huì )改變企業(yè)供應鏈的經(jīng)營(yíng)模式和管理方式，同時(shí)也會(huì )給物流企業(yè)和供應鏈管理帶來(lái)重大的挑戰———就是缺乏擁有大數據分析能力和供應鏈管理相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識的復合型人才，這正是企業(yè)面臨的亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
3、大數據在企業(yè)供應鏈應用中的建議。
3.1建立大數據信息共享平臺。
大數據信息共享平臺的建立可實(shí)現供應鏈戰略伙伴之間信息溝通零障礙，需要供應鏈上的成員企業(yè)全部參與，要求成員企業(yè)必須加快物流基礎設施標準化、信息化以及智能化的硬件和軟件建設，共同搭建性能良好的信息共享平臺。在信息共享平臺的支持下和物流信息化管理模式下，企業(yè)高效完成物流任務(wù)，使各個(gè)環(huán)節達到最優(yōu)，并提高整個(gè)物流鏈條的效率。
3.2加強信息安全防護管理。
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息安全的重要性毋庸置疑。對于企業(yè)供應鏈而言，客戶(hù)的數據信息就是企業(yè)的核心機密。在保護客戶(hù)信息方面務(wù)必做到以下幾點(diǎn)：第一，管理層要提高對數據安全保護認識；第二，聘請有大數據安全管理經(jīng)驗員工或對現有員工加強培訓，提高專(zhuān)業(yè)技能；第三，對大數據可采取分散存儲方式，尤其要加強對核心數據的保護。
3.3引進(jìn)或培養復合型大數據人才。
大數據的復雜性和多樣性，加大了其在處理和分析上的難度，這是傳統數據不具有的特點(diǎn)。因此，數據挖掘人才是企業(yè)供應鏈面臨的迫切需求。面對上述需求，企業(yè)可參考以下建議：首先，引進(jìn)擁有物流相關(guān)知識和熟悉大數據分析處理的復合型人才；其次，聘請數據分析方面的專(zhuān)家培訓企業(yè)的數據信息管理人才，培養自己的專(zhuān)業(yè)管理團隊和分析團隊，形成自己的人才智囊儲備庫。
4、結論與展望。
文章從三個(gè)方面提出了當前大數據在企業(yè)供應鏈面臨的挑戰，并逐一給出了建議。目前針對大數據在企業(yè)供應鏈的應用研究大都是描述性研究，對于大數據對于供應鏈管理影響的具體機制以及大數據于供應鏈能力之間的交互作用缺乏深入理解，這使得研究落后于實(shí)踐。后續的研究可以從大數據在企業(yè)供應鏈的應用技術(shù)手段方面入手。
參考文獻：
【1】成棟，程思潔.供應鏈管理中的大數據應用[J].現代科學(xué)管理，2017（8）：
【2】閆振榮.大數據在企業(yè)供應鏈管理中的應用[J].河南科技，，605（2）：
【3】張東翔，成斌.基于供應鏈管理的大數據應用分析[J].物流技術(shù)，2015，34（8）：
【4】春紅，劉帥，趙亞星.大數據供應鏈與傳統供應鏈的對比分析[J].價(jià)值工程，2017
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