智慧零售大數據平台分析供應商

A. 大數據供應商

大數據供應商

大數據供應商，事實表明，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享大數據供應商，一起來看看。

大數據供應商1

全球大數據市場的主要供應商包括微軟（美國）、Teradata（美國）、IBM（美國）、甲骨文（美國）、SAS Institute（美國）、谷歌（美國）、Adobe（美國）、Talend（美國）、Qlik（美國）、TIBCO Software（美國）、Alteryx（美國）、Sisense（美國）、Informatica（美國）、Cloudera（美國）、Splunk（美國）、Palantir Technologies（美國）

1010data（美國）、Hitachi Vantara（美國）、Fusionex（馬來西亞）、Information Builders（美國）、AWS（美國）、SAP（德國）、Salesforce（美國）、Micro Focus（英國）、HPE（美國）、MicroStrategy（美國）、ThoughtSpot（美國）、和黃鰭金槍魚（澳大利亞）。

這些供應商採取了各種有機和無機增長策略，例如新產品發布、合作夥伴關系和合作以及並購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。

AWS（美國）以 Web 服務的形式提供雲計算服務。該公司為遍布 190 個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、資料庫、遷移、網路和內容交付、開發人員工具、管理工具、媒體服務、機器學習 和分析等部分。此外，解決方案部門提供網站和網路應用程序、移動服務、備份、存儲和存檔、金融服務和數字媒體。

它迎合了各種垂直行業，例如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、游戲技術、政府、醫療保健和生命科學、製造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

大數據供應商2

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的.產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

大數據供應商3

供應鏈案例分析的方法

一、供應鏈案例的類型

供應鏈案例可以是從原材料供應一直到最終產品送到最終用戶手中的整個供應鏈的案例，也可以是只涉及供應鏈一個環節或只關注於單一的物流活動的案例。無論哪一種案例，在分析時都應該從供應鏈整體的角度進行，要考慮單一環節的變化對供應鏈中其他環節產生的影響。

二、供應鏈案例分析的目標

提高客戶服務水平和降低總的運作成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析時，必須牢記這兩大目標。

三、供應鏈案例分析的方法

供應鏈案例分析可分為這樣幾步進行：

第一，分析供應鏈現狀。

首先分析供應鏈的結構，在分析時可繪制一個從原材料或零配件供應的起點開始，通過生產製造環節和分銷配送環節，直到最終用戶手中的貨物流動示意圖，示意圖目的是為了描述供應鏈中各固定節點(如工廠、倉庫)的結構和貨物在這些節點之間的流動模式。即貨物流。

然後分析支撐貨物移動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次對現行的供應鏈績效進行分析，這對改進措施的提出是非常有效的，績效分析可包括供應鏈的總體績效、供應鏈的相對績效和單項物流功能的績效。

第二，在現狀分析的基礎上找出問題。

這常常是案例分析最困難的也是最重要的一步。因為如果無法正確地鑒別出主要問題，也就無法作出正確的選擇。在分析時要注意症狀與原因的區分，通常在分析時症狀是比較容易明確的。

例如，經理可能認為倉儲能力短缺是一個問題，實際上，這可能僅僅是一個症狀，造成的原因可能是庫存管理不良或生產安排不合理而使得庫存的大大超過了實際需求。因此在分析時，必須找到真正造成問題的原因。

第三，設想並提出解決問題方案

解決方案的提出是和現狀分析緊密聯系在一起的，一個好的現狀分析能夠對主要問題進行清晰的確定，從而指出正確的解決問題或行動路線。提出解決問題方案時通常可從三個層面上考慮：具體功能部門層面;公司層面，在公司內實行跨部門的改革;供應鏈層面，同一供應鏈上的公司間相互配合上進行改革。

最後對提出的方案應當做全面的說明。

以上是對分析供應鏈問題提供一個思考分析的框架，這不是一個應用於所有供應鏈問題的萬能方法，而是列出了在分析問題時可考慮的因素，案例分析時應根據實際問題確定相關的研究因素。

B. 2.大數據、移動互聯、智能物聯網、自動化等技術對構建新零售供應鏈體系有什麼

大數據系統可以針對性定製或調整營銷方案大數據技術可以了解品牌會員分布、消費記錄、消費額等數據，或者是通過哪種引流技術帶來的粉絲。都可以利用大數據進行分析獲得結果，然後可以調整引流推廣方案，哪種效果最佳，自然就用哪種。商家對會全國會員地區分布進行統計，了解地區總體會員人數情況，有針對性地對重點區域進行廣告投放引流。四、大數據系統有效提升直播帶貨銷售額2020年很多商家、主播、網紅、明星和企業家們都忙著直播帶貨，那麼大數據技術對直播+電商的影響究竟有多大呢？一場直播下來，為何頭部主播們經常能夠達到過億的銷售額。除了自帶流量的優勢之外。頭部主播每一場直播下來，都會對直播帶貨的數據進行後期的分析和匯總。包括新增粉絲量、總銷售額、單品銷量、總利潤、用戶彈幕話。題、發送紅包、社群引流

C. 國內大數據分析服務商哪一家比較好

找系統分析方案嗎？

社會信息採集系統

D. 現在國內做大數據分析最有名的公司有哪個

據我所知，有海致BDP，數據觀，大數據魔鏡，永洪等公司吧。

海致BDP

E. 供應鏈大數據可以幫助企業實現哪些智能化應用

供應鏈大數據可以幫助企業實現以下智能化應用：
1. 預測需求：利用歷史銷售數據、市場趨勢等信息進行分析和預測，幫助企業更准確地預測產品需求量，從而優化物流和庫存管理。
2. 優化物流路線：通過對供應鏈中各種物流信息的收集和分析，可以建立物流網路模型，提高整個供應鏈的效率和響應速度。
3. 質量控制：通過監控供應鏈中的關鍵環節，如原材料采購、生產過程、質檢等，及時發現問題並進行糾正，以保證產品質量。
4. 成本優化：通過分析供應鏈中的成本結構和資並纖握源配置，尋找成本節省的機會，並進行優化。
5. 供絕慶應商選擇和管理：通過對供應商的評價和監控，幫助企業選擇合適的供應商並進行管理，降低風險和成本。
6. 可追溯性：通過對豎歲供應鏈中各個環節的數據進行記錄和追蹤，幫助企業保證產品的可追溯性和安全性。

F. 供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈大數據分析，一起來看看。

供應鏈大數據分析1

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

供應鏈大數據分析2

大數據分析對供應鏈有什麼影響

如今，從物流到客戶偏好的各種數據的持續增長正在迅速改變企業的經營方式，並突出了對加強數據管理和分析的強烈需求。大數據分析(指大型和復雜的數據集)的好處是顯而易見的：大數據可以完全改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。

大數據來源廣泛：

-如今的技術和社交平台允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。

-來自移動通信、社交平台和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。

-隨著物聯網和機器對機器通信的引入，製造業正在從基於事件的計劃轉變為實時感測。

-不斷發展的感測器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。

數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。

研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中並不普遍或協調得很好。受益於大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。

有必要僱用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。我們分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的「數字防備連續性」方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。

調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特徵，以便能夠從大數據分析中獲得收益：

1、對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話並為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化願景。

供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平台和流程以及數據來自何處，並應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須准備好對數據採取明智的行動。

2、具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；

與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供應鏈如何能夠更專注於客戶和需求驅動，並與首席執行官具體溝通更廣泛的創造價值的機會。最終，供應鏈執行官將需要能夠與內部利益相關者和外部供應商建立橋梁。

3、跨職能經驗。如今的供應鏈管理人員具有跨部門的經驗，並且能夠理解和與來自多個業務部門的人員進行交流。重要的是，首席供應鏈官員還必須具有銷售、財務或技術方面的知識。

4、發展新技能和培訓他人的能力。當今的首席供應鏈官必須緊跟最新技術，以確保組織適當地吸收數字技能和分析人才。企業犯的最大錯誤之一是在沒有適當准備組織的情況下實施大數據分析項目。建立內部計劃以確保在整個供應鏈中採用技能至關重要。

要從整個供應鏈或整個組織的大數據分析中獲取所有好處，不僅需要技術和IT。從首席執行官和執行委員會開始，企業必須准備好支持一種全新的思維方式，培養一種對創新和技術開放的文化，並願意挑戰關於供應鏈管理方式的慣例。

大數據分析對供應鏈有什麼影響、中琛魔方大數據分析平台(www、zcmorefun、com)表示由於供應網路上數十億的連接設備提供關於服務需求、位置和庫存分布的實時信息，甚至實現預期的需求，理解和接受大數據的執行領導層、數字顛覆和這些趨勢的人力資本方面對未來企業的優勢至關重要。

供應鏈大數據分析3

"以零售門店為中心"的供應鏈分析框架

一、目的

本文旨在介紹「以零售門店為中心」的供應鏈管理，簡要介紹此框架下供應鏈管理的具體內容及行業痛點。

二、供應鏈是什麼？

供應鏈

所謂供應鏈，是指由涉及將產品或服務提供給最終消費者的整個活動過程的上游、中游和下游企業所構成的網路。包括從原材料采購開始，歷經供應商、製造商、分銷商、零售商，直至最終消費者的整個運作過程。

供應鏈管理

供應鏈管理，指的是圍繞核心企業，對供應鏈中的物流、信息流、資金流以及貿易夥伴關系等進行組織、計劃、協調、控制和優化的一系列現代化管理。

它將企業內部經營所有的業務單元如訂單、采購、庫存、計劃、生產、質量、運輸、市場、銷售、服務等以及相應的財務活動、人事管理均納入一條供應鏈內進行統籌管理。

在傳統零售或者傳統行業中，供應鏈主要局限在供應鏈的後端，即采購、生產、物流等職能，與消費者、銷售渠道的協同整合嚴重不足，導致牛鞭效應、孤島現象、的出現，讓供應鏈的反應總是很滯後。

三、「以零售門店為中心」的供應鏈管理

供應鏈網路

「以零售門店為中心」的'供應鏈網路（見下圖），即以滿足門店銷售及運營核心、銷售利潤最大化的供應鏈管理。

在此分析框架上，核心目標是最大條件滿足消費者需求，即管理缺貨、減少缺貨，管理滯銷、處理滯銷。此框架下供應鏈管理的內容為：門店補貨、門店調撥、缺貨管理管理、滯銷管理、促銷管理等。

供應鏈管理

需求預測

需求預測是所有供應鏈規劃的基礎；供應鏈中所有的流程都是根據對顧客需求的預測來進行的。因此，供應鏈管理的首要工作是對未來顧客的需求進行預測。

1、預測需要考慮的影響因素

需求預測需要考慮的重要影響因素：

歷史需求

產品補貨提前期

節假日

廣告或其他營銷活動的力度

競爭對手採取的行動

價格及促銷計劃

經濟狀況

2、預測方法

定性預測法

主要依賴於人的主觀判斷。當可供參考的歷史數據很少或專家擁有影響預測的需求市場信息時，採用定性預測方法最合適。

時間序列預測法

運用歷史需求數據對未來需求進行預測，它尤其適用於每年基本需求模式變化不大的場景。

因果關系預測法

假定需求預測與某些環境因素(經濟狀況、稅率等)調度相關，因果關系預測法可以找到這些環境因素與需求的關聯性，通過預測這些外界因素的變化來預測未來需求。

模擬法

通過模擬消費者的選擇來預測需求。如價格促銷將會帶來什麼樣的影響？競爭對手在附近開設一家新店會帶來什麼樣的影響？

門店補貨

1、什麼時候補貨？

什麼時候補貨？它是時間與頻次的問題，即補貨的觸發點問題。

通常有兩種策略：

策略一、設置庫存閥值，若庫存低於閥值則補貨。通過連續檢查的方法，判斷某個時刻是否需要補貨。

策略二、設置固定的補貨周期，零售門店通常按周來設置補貨頻次，即一周設置多次補貨頻次，並固定在某幾天，如某門店在周一、周三、周五補貨。

連鎖零售企業一般採用第二種策略，主要是因為零售企業經營的SKU數量眾多；另一方面，策略一的物流及倉庫排班及排車不確定高，不適合物流及倉庫的管理及運營。

本文的供應鏈鏈管理以策略二為基礎，並依此展開分析及研究。

2、補什麼商品？

季節性的品類調整

門店必須根據季節的變化，對商品陳列位置、商品結構、店鋪氛圍進行調整。一般來講，門店應該每年進行兩次大的調整，即：每年3-4月份針對春夏季的調整，每年國慶節過後的10-11月份期間的針對秋冬季節的調整; 每個季度針對本季度特殊季節、節日的變化進行的小調整，或臨時調整。

調整商品結構

商品結構必須根據季節變化進行調整。季節變化對商品結構的影響是非常大的，必須在季節變化到來之前，及時調整品類結構，壓縮過季商品品類，擴大應季商品的品類。

調整陳列位置和陳列資源

門店的陳列位置、陳列資源，對商品銷售產出的貢獻非常巨大，不同的陳列位置商品銷售會有幾倍甚至幾十倍的差距。門店的重點陳列位置、陳列資源必須隨季節變化而調整。一是季節商品是產生銷售貢獻*大的商品，二是季節商品是*能體現門店經營特色的商品，三是季節商品是*能提示消費者購物的商品。

重大節慶的品類調整

在快時尚、輕奢的品類中，很容易出現春節、婦女節(女王節)、情人節、開學季、聖誕節、雙十一等的節慶影響，表現出銷量井噴。零售企業需要根據節慶來完善豐富的品類結構，滿足顧客在特定節慶時期的消費需求。

市場變化導致的品類調整

禁配策略

地理環境因素，如西北地區處於內陸、遠離海洋，夏天不適合配沙灘遊玩類用品。風俗、宗教類因素，穆斯林地區禁止配送豬肉類食品。

新品策略

若零售公司准備投放一批新品，零售門店則需要為新品調整貨架，增加新品的曝光度，引導消費者產生首次購買、重復購買。

3、補多少量？

補貨量 = 需求量 – 門店庫存

計算門店需求時以需求預測為基礎，同時考慮下述影響需求及供給的約束條件：

倉庫容量

門店貨架容量

過去需求

產品補貨提前期

廣告計劃或其他營銷活動的力度

價格促銷計劃

競爭企業採取的行動

4、缺貨場景的庫存分配策略

策略一：增加相似商品的補貨庫存 相似商品：功能、顏色、功效相似的商品。

策略二：增加其他暢銷品的庫存 根據商品的銷售量排名，根據一定的分配策略來補貨。

缺貨管理

連鎖零售企業商品缺貨狀況會引發消費者的各種反應， 最終導致零售企業的銷售損失，48%的人會購買同一品種的替代品，15％的消費者不再購買，31％的顧客會到另一家店購買時再實施消費行為，顧客的轉店率是37％。

1、缺貨原因及應對策略

倉庫缺貨

渠道單一。單純地依靠某一個供應商或過分依賴某些材料部件，一旦某個供應環節中斷，將影響整個供應鏈的正常運作。缺乏預見能力。由於缺乏對供應鏈上的可預測性，不具有對供應商的供應能力和不確定性的前向洞察力，常常會面臨種種不確定因素影響所帶來的庫存短缺。應對措施：替代商品

補貨量不足

某商品銷售出現顯著增長，且明顯大於預期、門店庫存不足，但補貨不及時。應對措施：門店調撥 在零售行業中，線上線下競爭如此激烈，誰能快速解決各個商圈內門店之間、商圈之間超密集的調撥需求，實現高效調撥、把握銷售機會，實現銷售業績的新突破。

滯銷管理

1、滯銷危害

在陳列空間上，滯銷商品大量陳列占據了門店的貨架空間，迫使其他暢銷品的陳列空間不夠，新上市商品無法正常上貨。

滯銷商品佔用大量的資金，使得零售門店的流動資金日益萎縮，嚴重的會影響到正常商品采購、甚至導致門店倒閉。

對於顧客來說，滯銷商品大量陳列在貨架上，這樣既影響了顧客挑選自己需要的商品，浪費了消費者的注意力，甚至導致顧客無法找到正常的商品，損失了門店應該獲取的利潤。

從門店商圈來看，門店大量商品長期不做銷售周轉，消費可能會對門店失去信息，減少或改變原本的購物需求，轉向其他門店進行消費。

2、滯銷原因

季節因素

部分商品因地區差異存在明顯的季節之分，該部分商品由於季末沒有做特殊處理，導致在庫時間高於規定的天數，形成滯銷，體現在換季時門店任務按正常時段的銷售量作為補貨的依據產生。

補貨模型不合理因素

行業中大多數公司會把門店庫存管理權交給店長，由於公司的高速發展，門店會不斷地有新店長上任，店長庫存管理概念模糊，在補貨時大多憑借個人經驗確定補貨數量，容易導致部分補貨量較大的商品滯銷。

價格因素滯銷

部分商品會因為價格不合理而導致滯銷，一種是低價格商品，由於門店所處的商圈消費水平較高，價格低廉的老葯滯銷；另一種則是因為門店商品售價明顯高於競爭對手的售價導致滯銷。

陳列因素

與海量商品相比，門店的貨架資源永遠都是稀缺的，部分企業會給予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配貨架資源，導致部分商品因陳列位置差、曝光率低，從而導致滯銷。

淘汰商品不順暢

商品都會存在生命周期，特別是一些廣告商品，然而大多數公司更新商品都比較被動，不會主動去優化商品，會導致商品因同質化嚴重而引起滯銷。

批量采購決策失誤

供應鏈上游對市場需求及銷售情況沒有準確把握，商品采購數量過多，從而導致滯銷。

突發因素

某些突發因素導致消費行為發生重大變化。如」非洲豬瘟」導致豬肉類食品無法銷售出去，從而導致滯銷。

痛點

供應鏈上游滯銷引發的風險轉稼

在零售連鎖供應鏈網路中，供應鏈上游由於產品開發、采購失誤等決策失誤導致的庫存積壓，上游往往會將庫存風險轉稼到供應鏈末端(零售門店)，從而佔用零售門店大量的流動資金及貨架資源。

市場快速變化，難以准確預測和判斷供貨情況。

門店端某款產品突然爆發，致使供應鏈上下游倉庫出現大面積缺貨，此種情況供應鏈無法快速反應或供應周期過長，從而導致銷售機會的浪費。

預期范圍內、延遲或產能不足，導致銷售機會的損失。

某些品類由於供應鏈上游(采購、供應商)等原因，如產能不足或機器故障等原因導致交付延遲，從而導致銷售機會的浪費。

市場競爭加劇，線下實體店客流下滑

總結

供應鏈末端(零售門店)缺乏足夠或針對性的應對措施

供應鏈上下游協同是解決」零售門店」問題的重要方向

科學、精準的貨架管理將是提升門店銷售、實現供應鏈價值的重要方向

四、供應鏈的發展趨勢

全渠道趨勢

移動互聯網的迅猛發展催生了O2O、C2B、P2P等新業態，全球傳統產業開始受沖擊，受互聯網思維與互聯網、大數據、雲計算等技術深度影響出現變革，全球傳統行業將互聯網化，擁抱O2O全渠道零售大時代。

供應鏈日趨可視化

在運營中對商品廣泛使用了電子標簽，將線上線下數據同步，如SKU同步、庫存同步、價格同步、促銷同步；實現線上下單，線下有貨，後台統一促銷和價格。

供應鏈可視化以後，未來所有業務職能包括銷售、市場、財務、研發、采購和物流等進行有機的集成和協同就有了可能，可以對消費者需求、門店或網上庫存、銷售趨勢、物流信息、原產地信息等進行可視化展示，實現供應鏈敏捷和迅速反應。

新時代下的供應鏈可視化未來將持續向消費者、SKU、店員延伸，通過可視化集成平台，戰略計劃與業務緊密鏈接，需求與供應的平衡，訂單履行策略的實施，庫存與服務水平的調整等具體策略將得到高效的執行。

供應鏈預測智能化

在新零售的業態中，大量零售運營數據包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等在不同的應用場景中海量產生，結合在不同業務場景和業務目標，如商品品類管理、銷售預測、動態定價、促銷安排、自動補貨、安全庫存設定、倉店和店店之間的調撥、供應計劃排程、物流計劃制定等，再匹配上合適的演算法，即可對這些應用場景進行數字建模，邏輯簡單來說就是「獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策」。

本質上說，智能演算法是一項預測科技，而預測的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為未知和不確定而焦慮。

當全新的供應鏈體系，能夠實時顯示運營動態，如貨齡、售罄率、缺貨率、暢售滯銷佔比、退貨率、訂單滿足率、庫存周轉率、目標完成比率等，同時又能相互鏈接和協同，那麼將很容易形成通用運營決策建議，如智能選品、智能定價、自動預測、自動促銷、自動補貨和下單等。

在此基礎之上，供應鏈管理人員所做的事情就是搜集信息、判斷需求、和客戶溝通、協同各種資源、尋找創新機會等。

G. 大數據在供應鏈中的應用

大數據在供應鏈中的應用

大數據在供應鏈中的應用，大數據這個詞現在我們經常會聽到，而且我們只知道生活已經離不開大數據，卻不知道它具體在哪些方面發揮著作用，下面看看大數據在供應鏈中的應用。

大數據在供應鏈中的應用1

1、有關大數據

1.1分析大數據

在這個信息公開的社會里，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代里，如何快速精確的獲得有用信息成為了我們迫在眉睫的問題。

1.2大數據分析在供應鏈管理中的作用

數據的分類有著很重要的作用，大數據的種類也對他的表現形式有著至關重要的影響，比如說收集這個信息的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據，它包含了企業在運行過程中的各方面的數據，這也是我們去了解一個企業的重要數據。

還有一些數據是有關社會數據和客戶數據，通過這些數據我們可以了解到一個新的項目所涉及的參與的人數，達到的效果，從而是企業達到更加高效合理的發展。

1.3大數據分析的特色

和傳統數據分析不同的是，大數據分析可以更加具體的去描述。因為時間在流逝而大數據分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性，因為所有的信息都是人們記載得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大數據，所以大數據分析和人們不可或分。因為大數據分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜索詞或者喜好自動為我們推送我們可能感興趣的資料。

2、大數據分析與供應鏈之間的關系

2.1供應鏈管理的作用

在有大數據分析的前提下，供應鏈才能找到合適的原料供應商。供應鏈就像一條食物鏈，都處在他們各自應該有的分支上。所製造的產物要在合適的渠道下一層層的在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理這個時候起到了作用，它的作用是通過合適的方法讓客戶的花費最小而得到的效益最高，從而實現共贏。

2.2二者的有效應用

供應鏈與大數據分析從頭到尾都有著密不可分的聯系。中國在社會主義市場經濟改革的道路上越走越遠，所以企業供應鏈管理工作也在提高。我們也更加重視企業供應鏈管理方面的有效利用，這就不可避免地與大數據分析聯系起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一步都有著不可缺少的作用。想要好的質量和效率，就一定要重視大數據的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作巧妙結合。

大數據分析也可以給我們提供一個廣闊的視野，去觀察各個環節是怎樣利用我們所提取的信息，這樣會更加方便我們了解通過大數據分析所得到的效益。通過大數據分析對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤的最大化，需要我們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息來提高工作的效率和質量。

2.3大數據分析與供應鏈的決策關系

大數據分析的應用可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯系起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析發現，進而彌補不足。供應鏈也具有風險性，所以大數據分析的結果能為供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策、利用大數據分析，化無用為有用。大數據分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是這並不是所有的公司都能駕馭的了的，許多公司還不能滿足其要求。

2.4大數據分析與供應鏈

大數據分析在供應鏈管理中的應用模式。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品以特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商達到一體化水準，供應商進行談判。從加工生產來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接著工廠選址，最後是人力資源。

從物流配送來看的話，則是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然後例行路線的安排，接著是指定完美的運輸路線，最後配置運輸車輛。從銷售服務來看，首先基於地域的市場開發，其次分析店內的消費行為，接著對客戶群進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大數據分析，從而獲得較大的收益。

3、問題與現狀

3.1大數據分析的現狀

日常生活中我們都會獲得大量的信息，而這些信息如果不加以歸納整理，一定是一堆沒有用的信息，我們不能精確的從裡面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，信息不經過分析，就只是沒用的數據。所以在企業里決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大數據中得到很多有用的消息，從而將商業信息變成商業智能。

3.2大數據分析的問題

從各類新型軟體的興起中我們不難發現，如今的大數據分析的應用的作用並沒有被完全利用，比如抖音的興起，抖音帶給我們許多歡樂，我們也可以從這個軟體上獲得許多消息，但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的信息是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能了解一件事情的真相，而且還有可能被誤導。所以供應鏈管理遇到了這方面的困難，解決大數據分析片面化與碎片化至關重要。

3.3大數據與市場

大數據分析可以看出是以人民大眾作為目標的。在市場中漸漸的將大數據的分析結果作為核心開始轉型，去面對人民群眾的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析他們所需要的東西，然後去供給。通過這些潛在的客戶來提升公司的效益。

為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為。大數據分析還能為市場找到某一物品的平均價格，可以按照地區細分，這樣一來，更加方便進行價格調整。

人們經常說，顧客就是上帝，所以滿足顧客的需求非常重要，好的供應鏈管理對流程和運營有著較高的要求，所以這也需要好的大數據分析為我們提供基礎。從大數據分析的預測也可以為企業提供好的基礎。

4、總結

我們生活在大數據年代裡，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴著大數據分析為他們帶來的好處，大數據分析對市場預測的准確度也為企業帶來了便利，幫助公司制定好的計劃企業的管理人員要了解供應鏈與大數據分析之間的關系，不斷改進大數據分析的模式。同時他們也在努力的去了解大數據分析，期待著能從大數據分析中再得到更多的效益。我們的生活也因為大數據分析有了天翻地覆的.改變。

大數據在供應鏈中的應用2

一、大數據的定義

那什麼是大數據呢？麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。顯然麥肯錫將大數據定義的重點放在了「大」上。誠然，人們最初接觸大數據的時候，震撼於大數據爆發性增長所帶來的的巨大體量，最強烈直觀的感受就是「大」。但隨著時間的推移，人們開始分析，挖掘數據，去探索數據背後隱藏的價值，自此數據金礦展露出礦山一角，開始在時代洪流中大放金光，大批淘金者蜂擁而上，更是助推了大數據的蓬勃發展，最終促成了大數據生態系統的形成。

筆者大膽的對時代背景下的「大數據"做出如下定義：以海量數據為基礎，以數據的整理、分析、挖掘為過程，並最終以實現數據價值為結果的一整套理論和實踐就是大數據。

筆者認為大數據的內在生命力是數據的持續性爆發增長，而外在特徵用數據人普遍認同的5V加以描述：

Volume：數據體量巨大。就是大。

Variety：數據類型繁多。繁雜紛復的屬性和行為數據以結構化或者非結構化的形式存儲在形式各異的存儲器上。

Value：價值密度低。數據萬千，可提取的價值往往只佔萬一。更因此，科學的數據挖掘和高精度演算法才顯得如此重要。

Velocity：處理速度塊。數據體量巨大，且增長迅猛，不快實在不行。

Veracity：真實性。真實的數據帶來真實的價值，弄虛作假切不可取。去偽存真也是一種真實，需要每個數據人的努力。

二、大數據的應用

大數據正在滲透到我們生活的方方面面，在生產、經營活動、流通、生物醫學、城市管理、安全防護、金融、營銷等各個領域大放異彩。

1.智能推薦系統作為大數據在互聯網領域的最廣泛普遍的應用，通過分析用戶的歷史行為習慣，來了解用戶的喜好，從而為用戶推薦感興趣的信息，滿足用戶的個性化推薦需求。從各大電商平台，到門戶網站，再到近年大火的短視頻平台，無不能發現它的蹤影，給人們真正帶來了千人千面的個性化優質體驗。

2.大數據在生物醫學領域的應用，通過統計分析大量網民搜索的流行病信息，結合氣溫變化，環境指數，人口流動等因素，創建一個個預測模型，預測未來疾病的活躍指數，提供疫病預防建議，來實現以防代治。

3.大數據在物流領域的應用，利用集成智能化技術，在大量數據訓練下，使得物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、判斷的能力自行解決物流中的某些問題，包括但不限於存貨盤點、揀貨、包裝、單據管理、運輸、物流追蹤、派送時間預測等等問題，強力助力完善物流體系的智能化進程。

再比如利用大數據打造智慧城市，在安防方面，構建7*24小時不間斷的治安監控，在金融領域用於分析市場情緒，評估信貸風險等等。隨著大數據的應用越來越廣泛，我們在日常生活中，會越來越受益大數據帶來的價值。

大數據在供應鏈中的應用3

大數據是什麼意思

大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。

而大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等，它們合起來被稱為4V。

大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果，同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃，現在醫療行業也在做大數據的分析。

現在社會發展速度非常快，科技也很發達，信息的流通和人們之間的交流也非常密切，而大數據就是這個時代高科技的產物。

對於大部分行業而言，怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵，但同時，大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社

H. 搭建大數據分析平台，哪家公司做的比較好

隨著大數據應用成熟，越來越多的公司可以進行大數據平台的搭建，我們公司就是其回中之一答，那麼應該如何搭建呢？
（1）操作系統的選擇
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
（2）搭建Hadoop集群
Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。
（3）選擇數據接入和預處理工具
面對各種來源的數據，數據接入就是將這些零散的數據整合在一起，綜合起來進行分析。
（4）數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase
（5）選擇數據挖掘工具
Hive可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫基礎架構，是為了減少MapRece編寫工作的批處理系統。
（6）數據的可視化以及輸出API