連年來，大數據成為一個時髦的詞語，而這有著充實的來由。利用大型數據集舉辦闡明和籌劃，供給鏈中的相關人士可以更快地對供給鏈中差異點的變革做出回響。

供給鏈處事咨詢機構JDA公司行業計謀副總裁Puneet Saxena說：“按照技能進步和提供的更多信息，將讓我們從頭想象認為是行之有效的供給鏈流程。”

1.及時跟蹤

Saxena暗示，物聯網（IoT）使供給商可以或許跟蹤及時分開他們的貨架的商品，無論是客棧照舊零售店。而通過來自社交來歷（譬喻Facebook，Twitter），新聞，事件和天氣的大數據，供給商可以更好地預測和籌劃將來的庫存，而不是依賴汗青數據。譬喻，舉辦周末促銷的商店可以及時跟蹤銷售，而不是天天一次盤貨。思量到當前銷售環境，以及社交媒體對促銷和潛在天氣事件的回響，供給商可以快速調解其供給和客棧發貨打算。

Saxena說，直到幾年前，零售商可以回收ERP（企業資源打算系統）跟蹤訂單，庫存程度和人員設置數據。這些信息天天更新，或每隔幾周更新一次。但此刻物聯網的傳感器，衛星，雷達，智妙手機，社交媒體可以提供大數據，得到飛機，遠洋汽船，卡車，以及包裹貨品的當前位置。Saxena增補說，通過這些信息，軟件系統知道哪些卡車正朝著狂風雪區域行進，而且團結天氣預報數據，供給商可以調解預測并發送新的達到時間。假如一輛卡車遲到，供給商可以從另一個客棧補給或加速裝運。操作更好的技能，諸如OU Kosher公司不再需要利用傳真和電話跟蹤發貨。該公司將其原料和制品舉辦Kosher認證，跟蹤產物行蹤，如豆油從加工場到包裝或最終產物。

這大概意味著OU Kosher公司在愛荷華的工場出產出一批大豆油，通過貨車運送到新奧爾良口岸的儲存罐，將其轉移到一條遠洋貨船的集裝箱之后，美國云服務器 韓國vps云主機，通過卡車運到工場，通過大豆油來出產產物中。每當大豆油移動或運輸時，OUKosher公司就會知道，并添加一個新的數據集，OUKosher的高級代表Smolensky說。“它必需及時完成，以保持出產一連舉辦，”他說。“以前都是通過電話，傳真和實物的文件才得做到這樣的流程。”

2.供給商采購

維護大數據集答允企業更容易地跟蹤他們的供給商，并快速做出改變。Smolensky說，OU Kosher公司監控8,500家工場，出產80萬件顛末Kosher認證的產物。為了做到這一點，他們監測175萬種身分。當在其禁錮下的一家工場失去了Kosher認證時，OU Kosher公司就會當即提醒那些利用受影響的原料的企業，因為繼承利用會使出產的產物不及格。

“我們的系統答允我們利用有問題的質料即時跟蹤所有設施，我們可以與他們接洽，有變革時將會提醒他們。”Smolensky說。他們還可以奉告這些設施利用受影響的原料的截至日期，并從其數據庫中提供可用的替代品。而其他制造商也在利用雷同的數據庫。

3.客戶細分

通過利用客戶數據，零售商可以對買家和市場舉辦細分，為他們提供定制的產物和處事。

Saxeny說，軟件可以輔佐企業將客戶細分為人物腳色，通過購置習慣來定制供給鏈，譬喻早期回收者或有代價的顧主。利用大數據，企業還可以按照市場調解供給鏈，為每個商店提供他們的買家感樂趣的特定項目。固然這不是零售商的一個新觀念，可是通過大數據，有大量的信息可用，可以更詳細地理會。

Smolensky說，他的一家雜貨店客戶利用大數據從頭設計他們的商店，利用掃描儀的UPC代碼數據。看到Kosher客戶的更高的結帳代價，商店意識到有一個重大的上升空間，以滿意更多的社區。商店增加了特另外Kosher認證的食品通道，以及Kosher肉店，熟食店，面包店和餐館部分。“商店開始成為Kosher認證購物者的主要目標地，所有這一切都基于對消費者數據的跟蹤。”斯摩棱斯克說。

4.明智地利用大數據

固然大數據很重要，但它不該該是整體決定者。格魯斯特恩義科特大學打點打算和組織率領中心主任Richard Weissman說，“供給鏈仍然是通過事戀人員實現的業務，”他說。“業務樂成最終將取決于事戀人員，數據不會代替事戀人員。”

他說，“數據不會在半夜打電話給企業的供給商，數據不會從頭增補貨架，固然數據大概為企業提供洞察力。”大數據如今有了一些炒作的身分，但它的存在是為了敦促所有的供給變革的代價。