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在關(guān)于設(shè)備性能，供應(yīng)商關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)和庫存水平的每周報告之間，更多的數(shù)據(jù)可能是供應(yīng)鏈管理者最不愿意處理的事情。

然而，每天有更多的數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)：根據(jù)IBM公司的調(diào)查報告，全球每天創(chuàng)造2.5EB字節(jié)的數(shù)據(jù)(即10億千兆字節(jié))。但它并不總是這樣。根據(jù)IBM公司的計(jì)算，世界上90%的數(shù)據(jù)只是在過去兩年創(chuàng)建的，而且報告中顯示，企業(yè)使用數(shù)據(jù)可以節(jié)省數(shù)百萬美元，并以***的方式提高工作效率。

當(dāng)企業(yè)預(yù)算收緊時，管理人員采用大數(shù)據(jù)以提高效率，這并不奇怪。畢竟，許多公司花費(fèi)十多年時間來引進(jìn)或升級數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，并采用云計(jì)算和/或物聯(lián)網(wǎng)。現(xiàn)在，供應(yīng)鏈管理者被要求使用這些數(shù)據(jù)，因此這說起來容易，做起來難。

人們需要認(rèn)識到盲目啟動項(xiàng)目所面臨的挑戰(zhàn)，JDA軟件公司實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人SureshAcharya對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行了解析。

Acharya說，“沒有什么是令人望而生畏的，有一個方法可以做到這一點(diǎn)。”他指出，供應(yīng)鏈管理者在啟動一個新項(xiàng)目之前必須問自己五個問題：

1.自己的業(yè)務(wù)案例是什么?

也許當(dāng)管理人員試圖應(yīng)用數(shù)據(jù)時，其***的問題是在頭腦中沒有一個能夠解決的案例。當(dāng)開始一個新項(xiàng)目時，供應(yīng)鏈管理者應(yīng)該有一個特定的業(yè)務(wù)問題要解決(比如，庫存過剩)，并能夠量化(減少5%，將節(jié)省多少費(fèi)用)。

“如果你從數(shù)據(jù)中找出需要解決的業(yè)務(wù)問題，那么這真的是本末倒置。”Acharya說。“你想要說的是：這是我想要解決的問題，是我所擁有的數(shù)據(jù)。那么是否打算收集或者購買和訂閱，以幫助解決這個問題?”

“所以，需要確保你有一個業(yè)務(wù)案例，并試圖解決一個業(yè)務(wù)問題，”他補(bǔ)充說。

2.有正確的數(shù)據(jù)源嗎?

考慮到一個大數(shù)據(jù)項(xiàng)目作為一個需要解決的問題，而不是一個要完成的項(xiàng)目，這可能會表明目前可用的數(shù)據(jù)不是解決這個問題所需的信息。

“如果要查看庫存或缺貨情況，你有庫存的數(shù)據(jù)嗎?你有關(guān)于銷售點(diǎn)或訂單嗎?或任何事情都可能是數(shù)據(jù)。你應(yīng)該對想要解決的業(yè)務(wù)問題和擁有的數(shù)據(jù)源進(jìn)行調(diào)整。”Acharya說。

提出此問題可能有助于在繼續(xù)實(shí)施項(xiàng)目之前確定必須收集哪些其他數(shù)據(jù)。也許需要來自供應(yīng)商的附加產(chǎn)品信息，或者來自零售商的不同銷售點(diǎn)信息。如果合作伙伴不能提供此信息，則可能需要一種新的方法。

3.你的數(shù)據(jù)是否可用?

與第二個問題類似，供應(yīng)鏈管理人員必須能夠考慮如何記錄和存儲可以用來解決其業(yè)務(wù)案例的數(shù)據(jù)。

存在幾種類型的數(shù)據(jù)，但無論數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的，內(nèi)生的或外生的，可以基于數(shù)據(jù)項(xiàng)目的性質(zhì)來區(qū)分。換句話說，零售商和制造商可以收集各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如對產(chǎn)品的客戶評論。但是，每一方收集，量化，分析數(shù)據(jù)的方式不同，因此根據(jù)他們的業(yè)務(wù)案例的需要可能完全不同。能夠收集數(shù)據(jù)集不使它可用;業(yè)務(wù)實(shí)例的參數(shù)決定它是否可用。

“如果你認(rèn)為有很多數(shù)據(jù)，但卻沒有真正檢查是否會增加或幫助解決業(yè)務(wù)問題，那么你需要退一步并想辦法解決。”Acharya說。

4.算法是否存在?

一旦商業(yè)案例被確定，并且可用數(shù)據(jù)被判斷為相關(guān)和有用，企業(yè)必須確保問題可以基于當(dāng)前可用的算法來解決...如果它不能，***尋找一個更好的解決方案。

“這并不是說只要有數(shù)據(jù)，就一定有辦法來幫助你解決它。無論對于學(xué)術(shù)界還是業(yè)界來說，有些問題確實(shí)是新的，這些問題尚未得到解決。”Acharya說。

“可能有一種方法來解決它，但這個具體問題可可能沒有解決，所以你也需要做好探索算法的準(zhǔn)備。”他補(bǔ)充說。

5.樣本是什么?

如果所有上述條件都能滿足，那么大數(shù)據(jù)項(xiàng)目是可行的。然而，只是因?yàn)榭梢宰龅剑⒉灰馕吨鴪?zhí)行者應(yīng)該急于實(shí)施。

“所有這一切都應(yīng)該首先在一個非常小的樣本上進(jìn)行測試。”Acharya說，“你想嘗試一下小樣本，然后如果它是可行的，已經(jīng)解決了問題，那么可以開始擴(kuò)大規(guī)模。“

就像生產(chǎn)運(yùn)行需要原型和樣本一樣，大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要一個測試研究來確定可行性。在理想情況下，這樣的項(xiàng)目將創(chuàng)建可操作的結(jié)果，但是如果算法或?qū)嵤┓椒ㄓ袉栴}，結(jié)果可能獲得錯誤的解決方案。對于人們來說，不能實(shí)施項(xiàng)目總比錯誤實(shí)施項(xiàng)目要好。