大数据分析在供应链管理中的有效应用

2022-09-10

一、供应链管理工作中大数据分析的主要类型

大数据分析在供应链管理工作中的实际应用, 数据的主要类型直接决定着数据表现形式和具体收集渠道方式。就现代企业供应链管理工作中大数据分析的主要类型而言, 主要由结构数据、非结构数据、传感设备数据以及新型数据构成。其中, 结构数据主要是电子表格或关联型数据资源库中保存的数据, 包含了交易数据和时间段数据, 其中最为关键的结构数据是ERP数据, 这类数据是企业经营过程中累计的行业信息, 能够为企业制定发展决策提供可靠的数据保障。非结构数据则包含了库内数据、社会数据、途径数据以及客户服务数据等等, 这类数据对现代企业供应链管理极其重要, 通过对这类数据进行分析处理, 能够有效指引企业在实际经营与发展过程中对具体供应链管理工作中新型项目的开发、效益相关人员的参与、供应链风险监管以及市场深入调查等方面进行科学的规划设计, 进而帮助企业全面根据社会主义市场的实际需求制定科学合理的经营发展决策。除此之外, 对于传感设备数据以及新型数据而言, 传感设备数据主要涵盖了RFID数据、温度数据、QR数据以及位置数据等等, 这类数据的涨幅很快, 可以为现代企业供应链金融管理带来重大的契机;而新型数据则涵盖了地图数据、视频数据以及音频数据等等, 能够有效应用于可视化工作当中, 具备较强的实时性和精准性。

二、大数据分析在供应链管理中的有效应用

(一) 大数据分析在供应链升级管理中的有效应用

随着我国社会主义市场经济体制改革的逐步深入, 现代企业经营发展过程中, 要想从根上提高企业供应链管理工作的整体质量和效率, 务必要重视大数据分析方式在供应链升级管理中的有效应用, 进一步挖掘企业经营发展过程中各类型数据的深层价值, 利用大数据分析处理方式对企业各个生产经营环节进行预测、分析以及整合处理工作, 充分挖掘数据的使用价值, 能够为企业决策提供可靠的数据参考。以大数据分析为中心的企业供应链管理工作模式, 务必要在实际采购标准、生产需求以及销售阶段到供应厂家、生产厂家、分销商家以及零售商家等等, 利用大数据分析处理方式进行监督和管理, 并对数据进行科学的配置, 对各类数据进行深入挖掘, 以获得有价值的数据来推进企业供应链管理中各个阶段的运行步伐, 从根本上提升企业供应链管理的相应速度, 进而有效升级现代企业供应链管理流程, 确保企业经济效益最大化。

(二) 大数据分析在供应链风险管理中的有效应用

就现代企业供应链风险管理工作而言, 主要涵盖了事前风险管理、事中风险管理以及事后风险管理三方面。实际应用过程中, 首先, 大数据分析方式可以让企业事前风险判断结果更为精准, 由于数据来源不仅包含企业自身经营发展过程中产生的数据, 还包含企业互联网之外的其他数据信息, 通过对这类数据进行全面分析, 进一步保证了企业供应链风险管理工作的稳定性。其次, 大数据分析方式让企业事中风险管理工作更加高效, 大数据分析方式对各类型数据的统一处理, 能够帮助企业全面地把握企业实际经营发展过程中的各类型活动方式, 便于第一时间发现经营过程中存在的风险问题, 通过对风险问题进行全面的分析把握之后, 根据其出现规律设定风险调控关键点, 以全面达到全过程动态风险调控管理工作。最后, 大数据分析处理方式在企业供应链风险管理中的有效应用, 能够为事后风险处置决策提供可靠的数据支持, 尽管个别安全风险事件具备一定的偶然性, 大数据处理方式通过对各类型数据的综合分析, 能够全面发现数据背后的必然性, 进而帮助企业在实际经营发展过程中把握事态主动权, 大大增强了风险处置决策的客观性。

三、结束语

随着人类已经进入大数据时代, 现代企业实际经营与发展过程中, 企业要想从根本上提高供应链管理工作的整体质量和效率, 实际工作中务必要积极应用大数据分析处理方式。现代企业管理人员务必要全面掌握供应链管理工作中大数据分析的主要类型, 并加强大数据分析处理方式在供应链升级管理以及风险管理工作中的有效应用, 将大数据分析处理方式全面贯彻在事前、事中以及事后管理工作中, 只有这样才能够从根本上提升现代企业供应链管理工作的有效性, 从而进一步促进现代企业长期稳定地发展与前行。

摘要：近年来, 我国国民经济水平不断提高, 我国现代科学技术得到了前所未有的创新发展, 大数据处理方式已经在现代受众日常工作和生活中得到了广泛的应用, 从根本上提高了企业整体工作质量和效率。在大数据时代背景下, 现代企业如何在供应链管理运行工作中获取更科学有效的决策参考数据, 已经成为现代企业迫切需要解决的问题。本文主要就供应链管理工作中大数据分析的主要类型进行分析, 并进一步探究了大数据分析在供应链管理中的有效应用, 望对未来大数据分析在供应链管理中的应用与发展提供相应借鉴。

关键词：大数据分析,供应链管理,有效应用