大數據和分析可以幫助組織預測未來的供應鏈中斷，并獲得優(yōu)于競爭對手的優(yōu)勢。

如今，業(yè)界人士都在談論大數據，但這究竟意味著什么呢?大數據被定義為極其龐大的數據集，無論是結構化的還是非結構化的數據，都要進行分析以揭示模式、趨勢和關聯(lián)，特別是關于人類行為和相互作用。

在供應鏈的背景下，大數據可能提供有價值的見解，有助于企業(yè)主動預測或快速響應事件或中斷。很多情況下，大數據可以帶來更多的好處，但最重要的是，大數據可以幫助企業(yè)成為客戶和供應商更好的貿易伙伴。

盡管進行大量的宣傳和推廣，一些企業(yè)利用大數據來優(yōu)化供應鏈的能力證明要比收集數據本身難得多。一些組織仍然不確定如何實現這些大數據集，而另一些組織則以零散的方式利用大數據。

預測未來的供應鏈中斷

大多數供應鏈系統(tǒng)(如運輸管理系統(tǒng))在很大程度上依賴于固定提前期的概念，但總是有不確定性，特別是在遠洋運輸方面。

依靠交付時間和其他現有的解決方案(如基于電子數據交換EDI的潛在狀態(tài)更新，并提醒用戶在事件發(fā)生后立即中斷)限制了組織在問題惡化之前快速修復問題的能力。這將降低客戶服務水平，增加貨運費用，降低利潤率，并需要更多的庫存。

雖然供應鏈中斷總是會發(fā)生，但新技術的出現提供了預測未來可能發(fā)生的中斷，并相應地主動采取行動的能力。不可預測的消費者行為、交通模式、港口行為、惡劣天氣、自然災害，以及工人罷工都是可能導致供應鏈中斷的因素，這些事件將會導致供應鏈中斷，從而導致成本增加，讓客戶服務面臨挑戰(zhàn)。

采用新技術可以讓企業(yè)了解預測分析和大數據，從而確定出貨時的預計開航時間 (ETA)，時間僅需幾個小時。這創(chuàng)建了一個更具彈性的供應鏈，使組織能夠做出更加積極有效的決策，從而縮短網絡延遲，縮短供應周期，并保護利潤空間。

大數據驅動價值

第三方物流(3PL)提供商在利用供應鏈中的大數據方面變得越來越有效，并開始通過投入資源，與技術提供商建立合作伙伴關系，將大數據應用到其服務產品中，從而創(chuàng)造更多價值。

采用大數據不只是收集信息，還有具備做某事的能力。如今，組織期望在數據和預測分析方面有更好的可見性，這樣他們就能做出更明智、更快捷、更高效的決策。除了將數據用于供應鏈運營之外，組織還可以通過向客戶、供應商和其他貿易伙伴提供市場洞察力來將數據轉化為價值。

在物流方面，幫助上游和下游合作伙伴增長是至關重要的，這可能與提供消費者情緒和喜好、零售行業(yè)的分類見解，以及季節(jié)性模式和消費預測一樣簡單。

就工業(yè)采購而言，供應商需要提前幾個月進行計劃，然而，許多零售商和分銷商還無法支持這一點。大數據和預測分析可以幫助供應商在下一個訂單范圍內規(guī)劃他們的業(yè)務，并將其擴展到12 -18個月。

他們可以提供對下游客戶需求和購買行為的見解和分析，而不需要承擔太多的風險。提供更好的可見性可幫助客戶更好地運營業(yè)務，并幫助供應商發(fā)展業(yè)務。

應用適當的數據科學的重要性

大多數組織認識到大數據的價值和重要性，但由于大量的結構化和非結構化數據而變得不堪重負難以實施。然而，實際上重要和推動價值的數據就是這樣做的?？梢詫Υ髷祿M行分析，以獲得更有效的業(yè)務決策。

許多組織不甘落后，并且在數據中心投入大量資金，卻沒有如何將數據轉化為實際價值的遠見。組織在投入大量資金用于數據科學資源之前，應該進行適當的投資并真正理解數據，以便發(fā)現潛在的新機遇、如何把握機會，以及可持續(xù)和高效運營是至關重要的。

利用大數據獲得競爭優(yōu)勢

在組織將資源投入到數據科學部門之前，或者在其從數據科學的角度了解需要的內容之前，建議首先從數據或缺乏的數據中找出***的機會。

對于投資資源之前的其他建議是組織與其同行廠商、大學甚至是技術供應商進行探討和審查，這些廠商已經投資并做了哪些事情，這樣就可以得出自己的觀點。尋找提供“數據科學即服務”的技術供應商的幫助來探索其可能性。發(fā)現可以從大數據中獲得更好的投資回報的機會，并為組織帶來***的競爭優(yōu)勢。

組織采用大數據，可以為供應鏈帶來巨大的好處，所以組織應該積極接受并應用。組織正確實施大數據將會繼續(xù)以新的效率發(fā)展，并將保持競爭力，更加精簡，迅速響應，并積極應對供應鏈中斷。