1. 大数据在供应链中的应用
大数据在供应链中的应用
大数据在供应链中的应用，大数据这个词现在我们经常会听到，而且我们只知道生活已经离不开大数据，却不知道它具体在哪些方面发挥着作用，下面看看大数据在供应链中的应用。
1、有关大数据
1.1分析大数据
在这个信息公开的社会里，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代里，如何快速精确的获得有用信息成为了我们迫在眉睫的问题。
1.2大数据分析在供应链管理中的作用
数据的分类有着很重要的作用，大数据的种类也对他的表现形式有着至关重要的影响，比如说收集这个信息的方式和方法。在如今的公司供应链管理中，影响最大的就是EPR数据，它包含了企业在运行过程中的各方面的数据，这也是我们去了解一个企业的重要数据。
还有一些数据是有关社会数据和客户数据，通过这些数据我们可以了解到一个新的项目所涉及的参与的人数，达到的效果，从而是企业达到更加高效合理的发展。
1.3大数据分析的特色
和传统数据分析不同的是，大数据分析可以更加具体的去描述。因为时间在流逝而大数据分析记载下来的东西却不会自动流逝或者更新，所以大数据分析具有流逝性，因为所有的信息都是人们记载得来的，只有人们的参与与分享才能获得大数据，所以大数据分析和人们不可或分。因为大数据分析具有智慧性，所以它可以通过我们平时的搜索词或者喜好自动为我们推送我们可能感兴趣的资料。
2、大数据分析与供应链之间的关系
2.1供应链管理的作用
在有大数据分析的前提下，供应链才能找到合适的原料供应商。供应链就像一条食物链，都处在他们各自应该有的分支上。所制造的产物要在合适的渠道下一层层的在相应的分支下传递下去。供应链管理这个时候起到了作用，它的作用是通过合适的方法让客户的花费最小而得到的效益最高，从而实现共赢。
2.2二者的有效应用
供应链与大数据分析从头到尾都有着密不可分的联系。中国在社会主义市场经济改革的道路上越走越远，所以企业供应链管理工作也在提高。我们也更加重视企业供应链管理方面的有效利用，这就不可避免地与大数据分析联系起来，大数据分析在企业供应链管理的每一步都有着不可缺少的作用。想要好的质量和效率，就一定要重视大数据的分析结果，将它与企业供应链管理工作巧妙结合。
大数据分析也可以给我们提供一个广阔的视野，去观察各个环节是怎样利用我们所提取的信息，这样会更加方便我们了解通过大数据分析所得到的效益。通过大数据分析对企业某项目走势进行猜测、分析、整理。为了保证利润的最大化，需要我们对大数据分析的结果进行研究，用最有用的信息来提高工作的效率和质量。
2.3大数据分析与供应链的决策关系
大数据分析的应用可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析发现，进而弥补不足。供应链也具有风险性，所以大数据分析的结果能为供应链在目标项目上提供好的营销决策、利用大数据分析，化无用为有用。大数据分析的好处大家都知道，所以有很多公司利用大数据分析来获取供应链，但是这并不是所有的公司都能驾驭的了的，许多公司还不能满足其要求。
2.4大数据分析与供应链
大数据分析在供应链管理中的应用模式。从物料来源来讲，供应商进行风险评估，将产品以特色进行区分，物料来源渠道的选择，供应商达到一体化水准，供应商进行谈判。从加工生产来看，首先进行存货优化，再进行产能维持，接着工厂选址，最后是人力资源。
从物流配送来看的话，则是配送与物流优化，再选择好的运输方案，然后例行路线的安排，接着是指定完美的运输路线，最后配置运输车辆。从销售服务来看，首先基于地域的市场开发，其次分析店内的消费行为，接着对客户群进行精细的划分，然后进行多渠道的市场开发，最后优化开发方案。这些都是大数据分析在各个领域内的作用，所以我们要好好的利用大数据分析，从而获得较大的收益。
3、问题与现状
3.1大数据分析的现状
日常生活中我们都会获得大量的信息，而这些信息如果不加以归纳整理，一定是一堆没有用的信息，我们不能精确的从里面提取出来真正需要的东西。企业也是这样，信息不经过分析，就只是没用的数据。所以在企业里决策和分析有着至关重要的作用，只要认真发掘我们能从大数据中得到很多有用的消息，从而将商业信息变成商业智能。
3.2大数据分析的问题
从各类新型软件的兴起中我们不难发现，如今的大数据分析的应用的作用并没有被完全利用，比如抖音的兴起，抖音带给我们许多欢乐，我们也可以从这个软件上获得许多消息，但是如果我们认真的想一想，抖音带给我们的信息是不是太过于碎片化，只通过一个十几秒的视频我们不能了解一件事情的真相，而且还有可能被误导。所以供应链管理遇到了这方面的困难，解决大数据分析片面化与碎片化至关重要。
3.3大数据与市场
大数据分析可以看出是以人民大众作为目标的。在市场中渐渐的将大数据的分析结果作为核心开始转型，去面对人民群众的真正需求和解决这些需求。我们也可以利用大数据分析去寻找所需要的人，去分析他们所需要的东西，然后去供给。通过这些潜在的客户来提升公司的效益。
为公司带来效益的同时也为他们带来好处，何乐而不为。大数据分析还能为市场找到某一物品的平均价格，可以按照地区细分，这样一来，更加方便进行价格调整。
人们经常说，顾客就是上帝，所以满足顾客的需求非常重要，好的供应链管理对流程和运营有着较高的要求，所以这也需要好的大数据分析为我们提供基础。从大数据分析的预测也可以为企业提供好的基础。
4、总结
我们生活在大数据年代里，许多新兴产业已经离不开大数据，他们依赖着大数据分析为他们带来的好处，大数据分析对市场预测的准确度也为企业带来了便利，帮助公司制定好的计划企业的管理人员要了解供应链与大数据分析之间的关系，不断改进大数据分析的模式。同时他们也在努力的去了解大数据分析，期待着能从大数据分析中再得到更多的效益。我们的生活也因为大数据分析有了天翻地覆的.改变。
一、大数据的定义
那什么是大数据呢？麦肯锡将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。显然麦肯锡将大数据定义的重点放在了“大”上。诚然，人们最初接触大数据的时候，震撼于大数据爆发性增长所带来的的巨大体量，最强烈直观的感受就是“大”。但随着时间的推移，人们开始分析，挖掘数据，去探索数据背后隐藏的价值，自此数据金矿展露出矿山一角，开始在时代洪流中大放金光，大批淘金者蜂拥而上，更是助推了大数据的蓬勃发展，最终促成了大数据生态系统的形成。
笔者大胆的对时代背景下的“大数据"做出如下定义：以海量数据为基础，以数据的整理、分析、挖掘为过程，并最终以实现数据价值为结果的一整套理论和实践就是大数据。
笔者认为大数据的内在生命力是数据的持续性爆发增长，而外在特征用数据人普遍认同的5V加以描述：
Volume：数据体量巨大。就是大。
Variety：数据类型繁多。繁杂纷复的属性和行为数据以结构化或者非结构化的形式存储在形式各异的存储器上。
Value：价值密度低。数据万千，可提取的价值往往只占万一。更因此，科学的数据挖掘和高精度算法才显得如此重要。
Velocity：处理速度块。数据体量巨大，且增长迅猛，不快实在不行。
Veracity：真实性。真实的数据带来真实的价值，弄虚作假切不可取。去伪存真也是一种真实，需要每个数据人的努力。
二、大数据的应用
大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营活动、流通、生物医学、城市管理、安全防护、金融、营销等各个领域大放异彩。
1.智能推荐系统作为大数据在互联网领域的最广泛普遍的应用，通过分析用户的历史行为习惯，来了解用户的喜好，从而为用户推荐感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。从各大电商平台，到门户网站，再到近年大火的短视频平台，无不能发现它的踪影，给人们真正带来了千人千面的个性化优质体验。
2.大数据在生物医学领域的应用，通过统计分析大量网民搜索的流行病信息，结合气温变化，环境指数，人口流动等因素，创建一个个预测模型，预测未来疾病的活跃指数，提供疫病预防建议，来实现以防代治。
3.大数据在物流领域的应用，利用集成智能化技术，在大量数据训练下，使得物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、判断的能力自行解决物流中的某些问题，包括但不限于存货盘点、拣货、包装、单据管理、运输、物流追踪、派送时间预测等等问题，强力助力完善物流体系的智能化进程。
再比如利用大数据打造智慧城市，在安防方面，构建7*24小时不间断的治安监控，在金融领域用于分析市场情绪，评估信贷风险等等。随着大数据的应用越来越广泛，我们在日常生活中，会越来越受益大数据带来的价值。
大数据是什么意思
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等，它们合起来被称为4V。
大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果，同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划，现在医疗行业也在做大数据的分析。
现在社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。
对于大部分行业而言，怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键，但同时，大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社
2. 供应链大数据可以帮助企业实现哪些智能化应用
供应链大数据可以帮助企业实现以下智能化应用：
1. 预测需求：利用历史销售数据、市场趋势等信息进行分析和预测，帮助企业更准确地预测产品需求量，从而优化物流和库存管理。
2. 优化物流路线：通过对供应链中各种物流信息的收集和分析，可以建立物流网络模型，提高整个供应链的效率和响应速度。
3. 质量控制：通过监控供应链中的关键环节，如原材料采购、生产过程、质检等，及时发现问题并进行纠正，以保证产品质量。
4. 成本优化：通过分析供应链中的成本结构和资并纤握源配置，寻找成本节省的机会，并进行优化。
5. 供绝庆应商选择和管理：通过对供应商的评价和监控，帮助企业选择合适的供应商并进行管理，降低风险和成本。
6. 可追溯性：通过对竖岁供应链中各个环节的数据进行记录和追踪，帮助企业保证产品的可追溯性和安全性。