后厂大数据

Ⅰ 企业如何实现对大数据的处理与分析

企业如何实现对大数据的处理与分析
随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。但长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，而且不断的侵蚀有限的企业资金投入。如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。
对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值？哪些数据可以暂时不用处理？这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。以下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。
第一步：采集数据
对企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。
大数据的采集过程的难点主是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是需要深入的思考问题。
第二步：导入及预处理
数据采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当确定了哪些数据需要采集之后，下一步就需要对不同来源的数据进行统一处理。比如在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据可能是结构化或者非结构化的。这个时候企业需要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
第三步：统计与分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据的统计分析方法也很多，如假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
第四步：价值挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
总结
为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。最后，由于分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。

Ⅱ 大数据产业链，大数据的商业机会在哪

如今不管是在学术界还是IT圈，人们一直都在讨论大数据，然而，大数据分析、大内数据营销等等容也才刚刚起步，为什么说大数据对我们很重要呢？

企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
从大量客户中快速识别出金牌客户。
使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

总之，大数据对企业精细运营起到的价值是非常巨大的，可以让企业在社交平台上的运营更加完善，尽量让企业能有一个理想的口碑，并对一些不良的言论做舆情监测等等，然后根据数据进行产品改进，并且利用大数据还能更好的驱动用户体验，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为企业带来的价值。

Ⅲ 传统零售业运用大数据思维的四大要点

传统零售业运用大数据思维的四大要点

大数据不是一天冒出来的，不管是统计学还是模糊数学，做生意的人对概率是有心中有数的——什么时间什么地点投什么样的广告差不多带来多少收益他们明明白白清清楚楚的，他们更厉害的人，通过营造环境氛围及训练员工专业度热情度来提高成交的概率，有的特厉害的，只要进来人，就不会让人空手走出去。那为什么这么厉害在大数据面前就败得一塌糊涂了呢？我们先不揣测终端零售商对概率背后的“规律”进行分析的不够，只逻辑倒推一下，想清楚几个问题：

1、消费者从哪来的？

是自然流量？

是借助大商场大商超？

商超是怎么聚人气的？

选择什么样的地点才是科学的？

和您做同一品类商品的，哪家比您好？人家是怎么吸引消费者的？

2、每日销售数据是记账用的，还是反馈到设计及生产部门？

各个商品品类数据细化到什么程度？有没有分析？

从数据是否能看出单店和全国各店所有单品排行情况？

根据排行情况，区域销售走势，如果放到全年里是什么情况？如果放到若干年里，有什么规律，波浪线的趋势是什么样的？

3、产品是厂家生产的，是消费者需求拉动生产的，还是厂家设计人员创造了需求？

您是掌控了设计和终端渠道，还是只是销售终端的售卖机器？还是从批发或是代理那拿货？

您的企业移动互联上展示的是什么内容？是否引导挖掘消费者潜在的需求，从而设计开发系列主题产品，在批量生产的情况下满足消费者的个性化需求？

在灵活反应上，您的新品从设计到生产再到消费者手中时间是一周是半个月？

如何让所有商品在工业信息化时代都实现“前店后厂”那样新鲜？

4、利益分配上是共享还是垄断？

每售卖出一个单品，设计者、生产线上工人、终端消费员，厂家、代理商是否利益都挂钩了？

不管是线上推广线下体现后然后在线上购买，还是直接线上购买，还是线下传统售卖，线上线下数据同步的同时，如何各方利益照顾得到且起到竞争作用？

总之，解决了上述问题，传统零售业的冬天也有梅花怒放燃烧的迎春红！

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Ⅳ 工业大数据是什么

工业大数据的本质来是数据驱源动。就象我们以前说大数据一样，并不是一个名词，而是一个技术代名词，指的是基于大数据的分析、可视化，模型等大数据相关的技术和应用。在大数据技术日益成熟的前提下，与产业的深度整合成为大数据发展的下一个重要方向，埃睿迪的iReadyInsights平台，就是与产业深度融合的大数据平台。其被应用于工业、环保、金融等产业，并且有诸多典型客户。

Ⅳ 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

Ⅵ 大数据在汽车后市场有哪些价值

大数据在汽车后市场有哪些价值

近日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）。《行动纲要》指出，将推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，培育新的经济增长点。那么，对于传统的汽车后市场，大数据将会产生哪些价值呢？

维修数据公开将让汽车后

市场形成整体

在政府提出的众多针对汽车后市场的政策中，汽车维修数据的开放成为该行业突破性发展的标志。维修数据公开以后，所融合形成的更多维度的大数据能够让整个汽车后市场形成一个整体，从而打破行业垄断所造成信息不对称壁垒。在大数据基础上，整条产业链上的维修、保养等各环节商家都能更专注于自己所在的行业，所需要的相关数据只要与专门做数据的商家对接即可，这样整个行业就都做轻了，汽车后市场的竞合时代也就由此开始。

从产业链来看，当前中国汽车后市场基本可分七个大类：养护、维修、改装、二手车、汽车配件、相关电商及金融保险。这七个大类其实可以再做细分，譬如养护就包括洗车、美容、机油及零件更换等服务。七大类汽车服务可以分为汽车服务、车联网相关及工具社区三种类型。当前而言，汽车服务类的众多商家正在由重向轻变化，开始由产业链低层向中间层过渡，做“服务汽车服务商”的服务商。这一类商家无论是做平台的还是做垂直服务的，在信息化方面都在向“大数据”过渡。

因为商家发现汽车后市场服务中的竞争不在于维修人员的多少，更需要的是对原厂配件、品牌配件、工时、维修信息等数据的适配，举个例子，比如机油滤清器（简称机滤）需要与上门的客户车型匹配，可原厂机滤很贵，一般的O2O公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款机滤适合这个客户的车型呢？这就需要用数据库来做匹配支持。在数据获取上，有数据积累的商家可以通过更多的渠道获得信息，没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。整个产业链对大数据服务都有重度需求。

大数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理，这些数据具体到汽车后市场，则是对汽车后市场服务商家在沟通客户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面，可以让商家近距离接触车主。甚至不用询问就能了解车主用车信息，可以进一步为车主提供一站式汽车服务方案。

那么，汽车后市场需要哪些数据呢？一个合格的数据服务提供商，应该做到以下几点：

——全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于VIN的全车型全配件的通配架构，配件数据库包括：VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。

——与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息，能够保证最新车型的零部件填充数据库。

——互联网化的API数据服务。保证每一个与其合作的商家，都能通过API接口对接并调取所需的数据库信息。

——至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大，同时也正在产生更大量的数据，数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。

大数据将在车后服务方面

解决很多问题

老生常谈的数据维护，从全品牌到全车款，海量的数据挖掘与匹配，没有一个足够强大的运营团队是不行的。

大数据时代，车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且容易形成海量数据。在大数据平台上，基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据，从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理。

以上所讲的是广义上大数据对汽车后市场行业的影响，体现在车后服务方面，大数据确实能够解决很多问题。具体而言，大数据模式对于该行业的一些价值可以表现为以下几点：

——提升产业链配件交易的效率。目前，B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足50%，前文所述几大数据库是保证交易信息准确性的基础，网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息，重复换货频次降低。

——多种选择为商家带来价格优势。数据库不只是为商家提供原厂配件信息，同时也提供其他品牌的可替换配件，车主可以根据情况选择合适的配件，同时这也是品牌商家的一个销售渠道。

——改变了传统的咨询方式。将传统汽配行业1对1电话询件询价方式，提升为1对多的数字化询价方式，极大地提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。

同时，提供了交易配件的追溯源头可行性。数据库对配件厂商、配件分销商、配件连锁分销商、汽车保养商、配件B2B电商平台及O2O服务平台都有清楚的记录，并能够逆向查询，这样配件以及服务出现问题之后，便可以逆向找到交易源头，解决了汽车后市场服务的透明化与公正性的问题，无须再用第三方监督。

在行业影响方面，除了以上几点，在“互联网+传统”行业方面，大数据融入传统企业的CRM系统并倒逼传统企业升级转型，是“互联网+”落到实处的一个重要途径。总而言之，大数据将会为整个汽车后市场行业的进步提供更有利的基础。同时，无人驾驶、车联网、智慧交通及工业4.0等也将受益。

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Ⅶ 大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响

大数据对供应链将产生哪些影响，大数据时代的到来为供应链管理提供了难得的机遇，但同时也会伴随着一些不好的影响，有利也有弊，能顺应时代而变化才是正确的方向，以下是关于大数据对供应链将产生哪些影响。

大数据对供应链将产生哪些影响1

传统供应链管理模式所面临的挑战

大数据时代的来临不仅仅是给我们提供了很大的发展机遇，重要的是传统供应链模式所面临的挑战极大的加剧了新生产力条件下企业之间的竞争，正是因为大数据时代的生产力特征这种新事物与传统的生产力特征供应链管理模式之间的矛盾

所以传统的供应链管理模式所面临的挑战也是非常严重的，新事物取代旧事物必然是旧事物自身的转型升级，适应新事物的发展，供应链管理模式也不例外。

1、响应速度较慢

传统供应链管理在技术水平不断提升的同时，经历了从最基本的MIS到ERP，再从ERP到当前供应链一体化的进化，但是从整体水平上来看，传统的供应链管理仍然存在着以订货订单为驱动的库存管理，周转库存的管理从本质上来看是一种应对传统供应链管理的经营模式，再次种经营模式的管理水平下，周转库存构成了晶莹的基本保障

安全库存成为订货管理的服务水平底线。另一方面，此种模式的出现，也在一定程度上说明了产品生命周期理论的响应速度依靠周转库存和安全库存来保障客户的服务水平，所以在这种模式下顾客需求的响应速度比较慢。

2、终端消费需求不能有效满足

传统供应链模式对企业经营的贡献主要在于企业对市场是一处永的形式满足部分需求而进行产品的设计，在这种情况下，终端消费者的基本需求能够得到满足，但是现有产品不能满足终端消费者的潜在的深层次需求

这种产品经营的设计和生态注定了终端消费需求和源头的生产制造脱节的商业逻辑。供给侧的生产制造不能够针对终端用户的体验进行个性化设计，只能在短期内以批量的模式提升自己的生产效率。

例如，在互联网时代出现之前，市场上的衣服大部分是根据设计师对终端用户体验的评估进行设计，而没有针对更多用户特别是普遍用户的个性化需求进行定制，而且衣服定制成本非常高、时间比较长，这从根本上制约了终端消费需求的普遍性满足。

3、库存周期较长

传统的供应链管理模式以存货管理构成支撑企业经营的基本条件，库存成为实现经营的流动资产，大部分行业的库存盘点是以月为单位进行计算的，因为产品属性的不同，库存管理盘点有所差异

从整体的水平看库存周期大部分在计算仓储、包装、搬运装卸、运输等时间的条件下基本上在途库存和周转库存周期均在两个月以上，从资金利用的角度来看，在很大程度上制约了流动资金的利用率。

4、协同效应差

供应链管理模式协同效应较差主要体现在，生产制造型企业不能够快速的实现渠道的建立，销售渠道未能实现和终端消费者有效的互动，终端消费者的反馈也不能其实的成为生产制造企业进行产品换的升级的依据

从整个供应链的管理水平可以看出各个环节都在实现自身利益的最大化，但是未能实现整体效益的最大化，在面临市场的竞争时存在着互相挤压，为维护自身环节的利益牺牲整体供应链整体效益的情况屡见不鲜。

5、管理成本非常高

传统供应链模式的管理成本由于信息化水平低下，不能将各个环节所设计的的企业进行信息的有效传递最终造成了各自企业所付出的固定成本中的摊销成本非常高，人工成本尤其突出，因为条块分割的严重所造成的管理混乱进而导致的管理成本已经成为供应链管理当中占比较高的部分之一。

供应链管理要顺应大数据时代发展的历史潮流

从马克思主义对经济学的深入研究理论来看，变革时代正确的研究方法应该从生产力与生产关系的矛盾入手，时间对生产力要素特征的分析才能对生产关系各个方面进行针对性的改革，这一点是生产力决定生产关系的集中体现，同时也是生产关系必须顺应生产力发展的必然要求。

（一）大数据时代生产力的主导因素分析

生产力的三个要素是劳动者、生产工具和劳动对象，大数据时代改变了传统生产力的三个要素特征使得科学技术特别是互联网为核心的人工智能为代表的数据获取、处理、分析以及应用的技术成为生产力的核心特征。这些核心特征从根本上改变传统供应链管理的生存环境，也就是改变了供应链管理的生态特征。

1、大数据时代的生产力变革决定了供应链管理的变革

每个时代的生产力都决定了所在时代的生产关心的管理特征和管理模式，这个是基于人类文明的发展所确定的，大数据时代也不例外。所以，当大数据时代生产力的三个要素发生了根本的变化之后，随之而来的供应链管理也必须根据实际情况变革，符合生产力发展特征才能提升竞争力量，实现效率的提升和发展。

2、劳动者发生了决定性变化

大数据时代出现之前，传统的劳动者是以体力劳动和基本的脑力劳动来对供应链进行管理的，这种脑力劳动主要包括基本的信息处理、业务知识的一些规范、与业务相关的数据处理等内容，但是大数据时代出现之后，劳动者需要更多的参与和大数据相关的脑力劳动，例如数据的获取、对供应链数据的分析、与消费者相关的数据研究和预测

与产品设计有关的产品性能的监测和分析等内容，这样从根本上改变了劳动者对知识的掌握的需求水平，你改变了劳动者对供应链管理的思维模式认知的改变和理念的变革。进而包括人事行政管理，在招聘绩效考核等各个方面都改变了原有对供应链管理者的要求。

供应链管理贴近消费者的前端，需要更多的去对数学的进行收集和消费者行为的描述，这样的信息处理大大改变了原来依靠调研预测进行管理的模式，从而也改变了对消费端劳动者的要求

这些要求从本质上需要变革原来的管理模式，也是对劳动者创造价值的有效提升，但是这种创造的主体必须是劳动者自身的改变。所以从整体上来看对人力资源的需求是大数据时代生产力变革的第一要务。

3、生产资料中生产工具发生了很大的变化

传统的供应链管理基本上是基于信息的传递而进行的传统互联网电脑网络的设置，在这种模式下互联网仅仅是作为一种信息传输的工具电脑也是信息采集的输入端口

大部分的电脑使用者都是用来录入相关的信息或者使用电脑网络进行传递相关的业务数据。大数据时代电脑更多的倾向于采集分析处理相关的数据，更加强调软件和智能硬件的结合

最终的目标可能会是实现人机一体化，而录入和传输相关的数据成为最基本的`功能，所以从电脑计算机网络的用途来看，功能上已经完全改变了原来的目标。

4、劳动对象发生了很大的变化

大数据时代供应链管理的劳动对象逐渐从基于传统库存管理的产品生产制造、流通和销售，逐渐转化为对于产品生产制造的特征也就是满足消费者深度需求的特征进行设计

数据的利用从原来的事后分析说明解释逐渐转化为大数据的相关性应用，这一点几乎体现在每年大规模的支付信息的统计分析，例如近两年微信发红包数量的统计

支付宝对用户指出每个月账单的统计分析，跨进电商对消费者购买行为的统计分析，这样的数据分析最后形成了供应链管理中对供给的判断，也形成了对消费者未来深度需求的判断和评估。原来的分析和预测逐渐转变为大数据相关性的应用。

大数据对供应链将产生哪些影响2

大数据时代生产力特征

大数据时代的生产力不同于以往技术变革所带来的生产力要素的变化，可概括的总结为以下几点。

从整个农业文明到工业文明时代各种变革的整体特征来看，农业文明时代是以生产工具的变革为主要特征，其中典型的变革包括青铜器的出现和应用、铁器工具的出现和大范围的普及和应用为主要特征，极大的推动了生产效率的提高，从而推动整个社会效率的提升、物质财富大幅度积累，使封建文明出现前所未有的鼎盛时代。

工业文明主要集中在生产工具能源的变革方面所产生的生产工具动力变革，主要包括经过长期经验的积累，18世纪蒸汽时代蒸汽机的发明和应用，工业化时代电力和以电力为动力能源的机器应用，极大提升了社会生产力的变革，促使人类文明从封建文明走向资本主义文明和社会主义文明，在政治制度方面发展延续到今天。

随着时间的推移，20世纪初期部分学者提出了新技术为代表的生产力变革的来临，这些新技术包括新能源、新材料和计算机技术，经过半个世纪的发展，这些技术的应用也极大的推动了生产效率的提高，改变了生产方式的具体特征。

主要表现为新经济学的兴起和管理学派的细化。新的商业模式和企业组织方式层出不穷，资本市场以证券市场为代表，成为经济发展的晴雨表。这些生产力发展现象已经成为人们的共识。

新技术时代网络信息的应用。而大数据时代出现的今天，可以概要的总结为是以信息化时代为基础、智能化数据信息处理和应用所带来生产力在生产工具、劳动者即人力资源变革、生产方式等方面革命为主要特征的生产力的变革。

与上述人类历史上其他生产力的变革相比较，大数据时代的变革从时间的角度看来的更加突然，对社会生产生活方式的影响更大，传播速度更快，拉近了供应链的生产段和消费终端，依靠现代智能硬件和软件相结合，极大的提升了两端信息获取的能力，供需充分结合高度统一起来，并加速了产品生命周期的周转速度。

大数据对供应链将产生哪些影响3

大数据时代变革所带来的机遇

随着大数据时代生产力的变革，企业组织在供应链管理方面机遇难得，主要体现在以下几个方面：

1、供应链管理理念精准化

管理理念随着生产的进步技术的发展越来越成为先进生产管理方式的核心和精髓。大数据时代的变革使得供应链管理理念能够实现深层次精准化的发展，包括供应链消费终端需求信息的收集以及用户体验反馈到生产端，对产品进行再次设计制造和生产，满足终端消费者的深层次更精准的需求。

在供应渠道方面，信息通过网络的精准传递有利于渠道的多样化，通过精准的营销广告的投放实现渠道的快速销售能力。

在库存方面主要意义消费需求拉动的库存管理为主，时间库存订货批量的同时安全库存大大降低零库存的概念已经能够完全实现周转库存。水平大大降低所以从库存成本的角度来看供应链管理里面的精准化。

最终整体上。不仅满足了消费者的终端需求深层次需求同时也满足了生产者降低成本一啸订单公民及时用户体验完美的高层次目标。

2、协同效应作用加大

通过智能硬件和软件技术的数据化处理,在供应链各个环节的信息处理收集分析和应用方面,均能及时有效地实现最优化,不但实现每个环节执行层面的学术性和敏捷性而且可以实现整体各个环节的协同作用,例如在当代电子商务的供应链管理中最典型的是以京东商城为代表的自营物流体系和平台的协同结合

不仅实现了订单的快速处理，而且是京东商城的自营物流体系实现了库存管理的最优化，更使商城的卖家能够一大数据为基础进行产品的选择，营销策略的制定，采购渠道的优化，从而最终实现了供应链一体化的最大协同效应。

除了电子商务企业这种行业的典型代表之外，在中国的汽车后市场特别是针对汽车配件供应链大数据的实现准确的进行分类包装挑选等物流服务，有效地实现产品多品类、同一个产品多参数的复杂产品特性的供应链管理

为中国汽车后市场中小企业特别是最近消费者的终端企业实践成功的用户体验奠定了坚实的基础，与传统的汽车修理厂门店相比，这种利用数据进行供应链管理的中小企业在竞争力方面特别是用户体验方面具有巨大的明显优势。

3、消费需求定制化驱动

大数据的应用对供应链管理中消费者精准需求实现了有效地满足，不仅能够对交易的分析和消费者购买行为的分析以及消费者对未来预期的分析而且可以根据这种分析实现生产定制化，把供给侧问题存在的批量生产转变为以个性化需求为满足特征的定制化生产。

例如，对衣服的生产，在传统模式下几乎都是设计者进行设计引导消费者进行购买，定制化需求在市场竞争中处于弱势地位，没有能够实现消费者个人需求的满足，而且衣服的定制化成本非常高，广大消费者不能够承担这种定制化的成本，从而造成的定制化的发展缓慢。

近几年以来一红外技术对人体描绘使得软件和硬件相结合，不仅能够实现了消费者身体特征的描述而且能够根据不同的消费者对衣服的偏好进行设计，能够快速的让消费者根据自己的意愿进行设计，在购买和交易的阶段也能够通过智能试衣镜对现有的衣服进行挑选

在此过程中以数据收集和消费者之间的交互等环节实现了数据的分析与处理，对未来衣服的消费趋势进行描述，而且能够最终消费者为消费者提供深层次的长期的服务，这样仅能从交易中获得利润而且能够从的单一消费者的长期服务中，实现消费者粘性的提高，有利于广大中小企业利用数据实现精益经营。

4、供给侧结构管理优化

供给侧改革是我国十三五期间的主导政策，大数据时代为供给侧改革提供了有利的条件。当前，我国大部分行业在传统模式，以投资需求和外贸为拉动的主要发展模式下普遍发生了产能过剩，解决产能过剩的问题主要从两个方面入手，一方面有提高攻击测产品生产制造的质量

实现产业的转型升级，优化结构，提高生产制造的效率特别是注重保护环境等可持续发展策略；另一方面要针对终端消费者的消费需求，实现适销对路、真正满足消费者需求的竞争性产品。大数据时代为供给侧改革提供了难得的机遇。

对供给侧结构的优化管理以能源的利用为典型，随着环境问题日益严重，我国对新能源代替传统的化石能源必须采取非常有效地管理措施，其中主要体现在以数据为核心的管理处理新能源逐步代替传统化石能源从而改善环境提高能源的利用率，2010年政府下达力度关闭了近百个火力发电厂同事计划增加十三五期间核电站开发100所。

实现东部沿海地区和能源利用交大地区的清洁能源代替工程，必须利用大数据对能源的有效利用进行强力管控，对污染环境的传统化石能源进行逐步改善，最终实现我国经济的可持续发展。

5、中小企业大数据应用提升竞争力

在传统的生产力条件下，中小企业面临市场激烈的竞争，资源方面的不足创造力的不足效率利用地下等各个方面造成了大企业对中小企业的生存空间的挤压，大数据出现之后，中小企业虽然在资源方面以及创新能力方面不如大企业强，但是中小企业利用战略上的灵活性，充分发挥瞄准立即市场进行发力的敏捷。

利用大数据对市场进行再次细分，锁定目标细分市场，对客户进行深度挖掘，对产品进行二次创新，实现了市场竞争中的不对称性，在微创新方面不断满足消费者的需求，提升自身产品和服务的竞争能力。

有效的完善了自身的不足，最终提升了生存竞争力，在国家大力倡导大众创新万众创业的宏观环境下中小企业使用大数据技术，在信息沟通、营销竞争、战略再投资等方面紧紧地把握住了细分市场目标客户的有效需求，不但满足了针对性的深度需求而且提升了掌控用户体验、满足细分市场目标客户潜在需求的工具和方法，在创造和实现顾客价值的同时，也创造了大量的就业岗位，从此品牌竞争深入人心。

从国家申请专利的数量来看，除了在市场竞争中占主导地位的大型客机企业对研发投入比例大，而产生了大量的专利之外，广大中小企业在满足细分市场目标需求的同时，利用自身条件而进行重新申请专利的数量大幅度增长，竞争力提升的同时实现了价值重塑品牌塑造。

Ⅷ 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》