战略数据采购是避免中断的现代方法
苏伊士运河关闭近一个月后，被十字准线捕获的船只波涛汹涌，淹没了世界各地的港口。这并不是供应链在过去一年中面临的第一个主要问题，但这场危机似乎标志着一个新的事实：中断不会消失。
与此同时，随着企业试图维持利润，全球经济衰退提高了人们对这些干扰的认识并降低了容忍度。损失越来越大，组织正在重新考虑他们的供应链流程和技术，并重新检查他们的数据源。
转移焦点
到目前为止，供应链系统已经优化了数据，以获取有关库存水平和移动、生产水平、能源效率等的详细信息——公司控制范围内的所有内部因素。
这种方法很像以每小时 60 英里的速度行驶在路上，只看仪表盘。您会看到您的速度级别低于速度限制，您有充足的汽油，并且您的汽车没有过热。都是好消息——直到你撞上前面的车。为什么？因为你只关注车内发生的事情。
在很多方面，这就是我们关注供应链系统的方式。我们优化了数据以获取有关库存水平和移动、生产水平、能源效率等的详细信息。我们的“仪表板”告诉我们，我们控制的所有事物都没有任何问题。但是这种方法忽略了外部发生的事情的风险。企业需要像关注内部措施一样关注系统性方法来评估来自外部因素的风险和中断。
改善需求预测和安全库存水平肯定会帮助公司提高效率，但公司需要一个 360 度的视角，包括对其业务的外部影响的稳健衡量。
替代数据源
越来越多的制造商正在使用替代数据来预测这些外部影响导致的未来供应问题。他们正在查看特定港口是否有积压的船舶，这表明即将到来的装运可能会延迟。他们正在向上游寻找潜在的干扰因素，分析降水和土壤湿度水平以预测作物产量，以确保原材料稳定供应到从乳胶到可可的所有制造过程中。他们正在监控来自全球数千个来源的新闻，以发现潜在的冲突或罢工，并预测需求的变化。
将重点转移到这些外部上游因素意味着处理这些公司可能完全陌生的数据集——从卫星图像到船舶转发器信号，再到原材料生长地区的天气预报。有远见的制造商正在转向新技术以更好地处理这些新数据集，特别是数据湖库，使公司能够实时查看非结构化和结构化源，并使用它们快速提取相关信息。他们已经意识到数据仓库等传统技术缺乏灵活性，无法处理这些新型数据或分析。借助数据湖库，公司可以快速测试这些数据集并进行分析，从而在数小时和数天内做出决策。
改道原本打算穿过苏伊士运河的行程转而绕过好望角是很昂贵的——至少要增加 450,000 美元和 3,000 海里的航程。但正如我们本周末所看到的，坐在那里等待一个无法预料的障碍被移除可能会增加更多的费用。
Ever Given 的姊妹船很早就在好望角附近改道并非巧合——他们可能有内部数据表明这种阻塞会持续一段时间。如果所有积压的船舶都拥有相同的信息并且更早地获得，那么整个行业将更好地度过这场风暴。更全面地关注内部/外部因素，同时利用替代数据，是应对意外挑战的关键。
Rob Saker 是 Databricks 零售和制造领域的全球行业领导者。
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