在過去的三到五年中，大數據和分析技術的發展導致了其他幾十個行業的改進。在供應鏈管理方面，很多關于新技術對改進組織業務的承諾仍然存在很多爭議。
大數據和分析的作用
當企業研究供應鏈管理時，很明顯這是一個大數據和分析可以產生真正積極而明顯的影響的領域。只要企業能夠利用原始數據，并將這些信息塑造成可用于增強，改進或加速流程和任務的強大洞察力，就有了成功的秘訣。
但直到幾年前，在大數據世界的這個小眾市場幾乎沒有做過。企業似乎對采用大數據工具似乎并不感興趣，這意味著分析領域的用戶對于為這些古老組織創建應用程序并不太感興趣。
幸運的是，這在過去2-3年中開始發生變化。2013年商業物流白皮書激發了對大數據應用的大量研究，行業專家呼吁在供應鏈管理中最大限度地發揮大數據的潛力。如今，大數據和相關的分析技術正在影響以下問題：
1.供應鏈的可見性
可見性是當今少數行業中的一個流行語。許多企業受到來自監管機構和消費者的更大壓力，以使其供應鏈更加透明。因此，出現了使這些公司更好地獲取可用于提高供應鏈的每個環節透明度的可量化數據的新技術。
以食品工業為例。食品從農場到餐館的可追溯性是市場真正堅持的措施。幸運的是，食品可追溯性軟件已經出現，利用數據，并提供相關的實時洞察力，可用于提高可見性。這就是業內人士所說的“游戲規則”，而這只是大數據如何產生巨大變化的一個例子。
2.庫存管理
在2013年，只有11％的公企業具備評估“假設分析”所需的能力。此外，只有24％的企業能夠成功地模擬不斷變化的條件對其盈利能力的影響。
雖然目前的確切數字未知，但很明顯這些百分比已經增加。采用供應鏈和物流平臺的企業受益于大數據而大幅提升，因此，庫存管理已經變得更加準確。
3.預測
如果人們只知道期望什么，就可以更好地準備。企業過去曾多少次想過這個想法？更好更準確的預測可以提高盈利能力，減少浪費，并導致客戶和客戶的滿意度提高。問題是，準確的預測往往感覺像是一個錯誤。因為具有這么多變化的變量，它是否可能持續產生準確的預測？
雖然100％準確的預測仍然不可行，但獲取大數據使其成為一個比以往任何時候都更為現實。高級組織使用這些數據更好地預測客戶需求和偏好，同時考慮市場中的外部因素。其結果是更滿意的客戶和更少的銷售損失。
不要坐視不理
處理供應鏈管理的企業不會再坐視不理，忽視大數據的潛力。大數據有能力徹底改革一些領域的主要方面，并且許多組織已經在這樣做。如今到了2017年，這意味著終于到了企業認真對待大數據和分析的時候了。
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