什麼叫供應鏈金融大數據

Ⅰ 供應鏈大數據的類型

供應鏈中的大數據主要包括以下四種類型：結構數據、非結構數據、感測器數據、新類型數據。

1、結構數據是指那些在電子表格或是關系型資料庫中儲存的數據，這一類型的數據只佔數據總量的5%左右，主要包括交易數據和時間段數據。

現在的大數據分析大多以這一類數據為主，其中重要的結構數據包括ERP數據，因為ERP系統中存儲的數據是企業運轉多年的系統積累的大量行業數據，這些數據對於企業的經營決策和預測來說意義非常重大。

2、非結構數據主要包括庫存數據、社會化數據、渠道數據以及客戶服務數據。盡管現在有大量的研究和報告在探討數據和分析能力對供應鏈管理的重要性，但對於非結構數據，例如社會化數據對供應鏈的影響和作用的研究卻相對缺乏。

然而，社會媒體數據對於供應鏈運營管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒體數據來指導企業進行供應鏈活動的規劃（包括新產品的開發、利益相關者的參與、供應鏈風險管理以及市場探查等）以及社交媒體數據對供應鏈績效產生影響的具體機制將需要深入探討。

而要想從內容豐富的非結構化數據中挖掘出商業智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、內容分析以及網路分析等。

3、感測數據主要包括RFID數據、溫度數據、QR碼以及位置數據，這類數據增長很快，並能為供應鏈金融帶來巨大商機。

4、新類型數據主要有地圖數據、視頻數據、影像數據以及聲音數據等，這類數據多用於可視化領域，並能夠幫助提高數據質量，使數據的實時性更強、提高了數據分析的精準度。

大數據的質量

企業在進行大數據分析時，需要考慮數據的質量問題。低質量的數據不僅會影響企業的決策，甚至還可能導致企業產生損失。事實上，數據的有用性取決於數據質量，隨著大數據重要性的躍升，對高質量數據的需求也增加了。

雖然現在對於數據質量評價還沒有統一標准，但是大家一致贊同數據質量評價應包含多個維度指標。指出數據質量的評價應包括數據內在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。內在要求指數據本身所具有的客觀屬性，包括數據的准確性、及時性、一致性和完整性。

情境指數據的質量依賴於數據被觀察和使用的情境，包括關聯性（Relevancy）、價值增值性（Value-added）、總量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、數據聲譽（ReputationoftheData）。

Ⅱ 供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念，「大數據」是一個體量特別大，數據特別多的數據集，很多人對於大數據這樣的概念都是一知半解的，那麼下面就為大家介紹下供應鏈大數據的概念。

供應鏈大數據的概念1

大數據供應鏈其實是將供應鏈以數據進行管理。更多的是把供應鏈中的各個業務系統通過數據去打通，然後讓這些數據彼此有所關聯。

你能夠發現他們之間的關系，從而對於生產環節中的物料、生產、物流進行更好的掌控，從而提高流轉效率，降低成本。

我舉個格力電器（蕪湖）的實際應用案例。

他們數據分析的應用有4個方面：物流分析、運營效率監控、生產線監控、質量控制。

一、物流分析

通過監控大屏分屏去實時監控業務運轉情況，哪個環節出問題第一時間在儀表盤預警，信息有效及時；

監控庫存中每個倉位中物料比例及存量。

二、運營效率監控

監控訂單數量完成比例、揀選進度、訂單齊套數量及比例；

監控生產車間里各生產機組的生產效率、下線比例。

三、生產線監控

通過MES和MPR採集的系統數據，連接Yonghong Z-Suite進行實時的多維分析。

例如，物料齊套檢查這項工作，以前需要點對點針對相關人員進行排查，而現在檢查的結果是在分析平台實時展現，指標體系更可以根據情況靈活調整，IT人員的工作效率提升了30%以上。

四、質量控制

之前對於現場的生產過程和質量管理都是人工將系統數據導入再利用EXCEL內置的圖表處理進行簡單的分析。

現在他們開始結合更多的業務分析維度進行探索式分析和分析預測，藉助大數據分析平台實現從產線、班組以及分廠多個維度各個層面來展示公司整體生產運營情況。

通過數據分析平台可以提高在生產環節的核心競爭力，對物料、生產環節全方位監控，在提高工作效率的同時，還降低生產線殘次率。

其實從格力電器（蕪湖）的應用中我們可以總結出，數據分析能夠幫助供應鏈的有兩個重要點：

1、BI把供應鏈中所有的數據進行了全面的監控；

2、對於生產環節中各個步驟的物料庫存匹配可以進行及時的調整，提高效率。

對於供應鏈管理能夠達到什麼樣的程度，這里說的十分的形象生動。

完全不用倉儲。運輸工具（如車輛）就是一個移動的小倉庫，讓倉庫時刻在路上。這有點像集裝箱船公司對空箱的管理，空箱堆場不在陸地上，而是在船上，哪裡需要放哪裡。

當然這可能太過理想，但對於製造業企業來說，降低的每一分錢，再乘以一個龐大的數量，都是一個天文數字。

所以應用數據平台去管理供應鏈是十分有必要的。

供應鏈大數據的概念2

大數據是什麼

大數據其實是按照儲存單位來說的`，我們常用到的是M、G。

超脫G以上還有T，這個我們日常還能見到一些，比如現在用到的硬碟。

再上就是PB、EB、ZB、YB，再上還有，有興趣的可以去問下度娘。

阿里的好像是個盤古系統。

數據呢就像星辰，古時候就只能用眼睛數。現在呢可以看，看不到的可以推演，還可以上去觀察是什麼屬性。技術達到了就可以分析。

通過這些瑣碎的信息分析後，就可以知道你在網路上是男、是女，主要活動在那個區域，知道你喜歡買什麼，知道你大概的收入等等。商家根據這些找大數據分析公司就可以給你們投放你關注的產品了。

有點像以前間諜通過土豆價格上漲，知道這個周圍增加駐軍一樣。

供應鏈大數據的概念3

大數據供應鏈

隨著供應鏈變得越來越復雜，必須採用更好的工具來迅速高效地發揮數據的最大價值。供應鏈作為企業的核心網鏈，將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。

第三產業供應鏈協同應用市場進入空間較大，尤其以醫療、金融、電子商務等細分領域需求較高。第二產業供應鏈協同市場成熟度逐步提高，尤其以物流、汽車、零售、公共事業為主要領域，供應鏈協同數據將起到市場升級的核心驅動作用。

無論是第三產業，還是第二產業

到底如何應用大數據？

1、預 測

精確的需求預測。需求預測是整個供應鏈的源頭，整個市場需求波動的晴雨表，銷售預測的靈敏與否直接關繫到庫存策略，生產安排以及對終端客戶的訂單交付率，產品的缺貨和脫銷將給企業帶來巨大損失。企業需要通過有效的定性和定量的預測分析手段和模型並結合歷史需求數據和安全庫存水平綜合指定精確的需求預測計劃。

如汽車行業，在應用數據分析平台進行精準預測後，可以及時收集何時售出、何時故障及何時保修等一系列信息，由此從設計研發、生產製造、需求預測、售後市場及物流管理等環節進行優化，實現效率的提升，並給客戶帶來更佳的用戶體驗。

2、資源獲取

敏捷、透明的尋源與采購。為新產品、優化成本而尋找新的合格供應商滿足生產需求;同時，通過供應商績效評估和合同管理，使采購過程規范化、標准化、可視化、成本最優化。

3、協同 效率

建立良好的供應商關系，實現雙方信息的交互。良好的供應商關系是消滅供應商與製造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息交互、VMI運作機制的建立，將降低由於缺貨造成的生產損失。采購訂單與生產訂單通過各種渠道快速、准確的反應能力在當前集團化、全球化，多組織運作的環境下尤為重要。訂單處理的速度在某種程度上能反應出供應鏈的運作效率。

4、供應鏈計劃，與物料訂單同步的生產計劃與排程

有效的供應鏈計劃系統集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等。

企業根據多工廠的產能情況編制生產計劃與排程，保證生產過程的有序與勻速，其中包括物料供應的分解和生產訂單的拆分。在這個環節中企業需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，需要大量的數學模型、優化和模擬技術為復雜的生產和供應問題找到優化解決方案。

5、庫存優化

成熟的補貨和庫存協調機制消除過量的庫存，降低庫存持有成本。通過從需求變動、安全庫存水平、采購提前期、最大庫存設置、采購訂購批量、采購變動等方面綜合考慮，監理優化的庫存結構和庫存水平設置。

6、物流效率

建立高效的運輸與配送中心管理，通過大數據分析合理的運輸管理、道路運力資源管理，構建全業務流程的可視化、合理的配送中心間的貨物調撥以及正確選擇和管理外包承運商和自有車隊，提高企業對業務風險的管控力，改善企業運作和客戶服務品質。

7、網路設計與優化

對於投資和擴建，企業從供應鏈角度分析的成本、產能和變化更直觀、更豐富也更合理。企業需要應用足夠多的情景分析和動態的成本優化模型，幫助企業完成配送整合和生產線設定決策。

8、製造業各行業管理特點突出在供應鏈管理上呈現行業管理差異

如汽車行業重點關注准時上線和分銷環節、食品飲料行業關注的重點在冷鏈及配送環節、服裝行業的供應鏈管理重難點在消滅鏈條上高庫存等等。

9、風險預警在供應鏈管理上呈現行業管理差異

在大數據與預測性分析中，有大量的供應鏈機會。例如，問題預測可以在問題出現之前就准備好解決方案，避免措手不及造成經營災難。

還可以應用到質量風險控制，如上海寶鋼，其生產線全部實現流水化作業，生產線上的感測器可獲得大量實時數據，利用這些可以有效控制產品質量。通過採集生產線上的大量數據，來判斷設備運營狀況健康狀況,對設備發生故障的時間和概率進行預測。這樣企業可由此提前安排設備維護，保證生產安全。

大數據將用於供應鏈從需求產生，產品設計到采購、製造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等;通過預先進行數據分析來調節供求;利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網路，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。

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。

大數據在供應鏈領域的應用起步不久，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。

Ⅲ 什麼是供應鏈金融

供應鏈金融是銀抄行圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，並把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
供應鏈金融（SupplyChainFinance），SCF，是商業銀行信貸業務的一個專業領域（銀行層面），也是企業尤其是中小企業的一種融資渠道（企業層面）。

指銀行向客戶（核心企業）提供融資和其他結算、理財服務，同時向這些客戶的供應商提供貸款及時收達的便利，或者向其分銷商提供預付款代付及存貨融資服務。（簡單地說，就是銀行將核心企業和上下游企業聯系在一起提供靈活運用的金融產品和服務的一種融資模式。）

以上定義與傳統的保理業務及貨押業務（動產及貨權抵/質押授信）非常接近。但有明顯區別，即保理和貨押只是簡單的貿易融資產品，而供應鏈金融是核心企業與銀行間達成的，一種面向供應鏈所有成員企業的系統性融資安排。
本條內容來源於：中國法律出版社《新編金融法小全書（第五版）》