善用数据驱动卓越供应链优化
应对变革是当今仓库的关键能力，技术进步和消费者需求迫使跟上步伐否则出局。大数据驱动决策日益重要。然而正如德勤所言，用大数据优化供应链“要求选择相关数据、确保准确数据稳定流动、并将数据转化为有用解读”。因此，仓库等组织不仅要拥抱大数据，更要精通该数据的管理与分析以辅助决策。
理解数据来源
仓库和供应链组织生成跨多类别的大量数据。虽非所有组织同等程度利用所有数据源，但理解各数据源及其对供应链的影响对优化至关重要。Logistics Viewpoints 提供了供应链优化相关数据源的有益细分：
- 仓库数据——存储容量、设备、人员、合同。
- 库存数据——量、值、配送中心分配。
- 主产品数据——所有产品及其相互关系，如共享属性或物理特征。
- 生产数据——产能和产品组合。
- 量数据（或物流数据）——在途或在运产品量，从工厂到配送中心、设施间库存调拨、或直送客户。
- 财务数据——含运输、仓储、生产、库存数据的综合数据。
- 需求数据——含预测预测数据及用于趋势分析的实际历史数据。
- 定性数据——含客户服务、交货周期等软性因素及业务需求。
仓库仅生成这些多样数据集的少数要素，但几乎每个数据集都会通过多米诺骨牌效应影响仓库运营。收集和分析所有供应链相关数据提供更广阔、更深入的全貌，使仓库运营者能比仅分析仓库数据做出更明智决策。
别在森林里迷失
所有这些数据提供宏观概览，但仓库运营者和供应链高管应谨慎避免陷入分析瘫痪。试图剖析每个趋势和数据点会让您打转。
相反，利用这些可用数据源获取宏观洞察，同时确定真正能驱动业务价值的数据。正如 CFO.com 撰稿人 Regenia Sanders 和 Jason Meil 所言：“规划往往是最难的一步，但鉴于牛鞭效应，往往对成本影响最大。”大数据被证明能持续提升规划准确性，善用它微调运营各面向。
向领先企业取经
旧金山大学剖析零售巨头沃尔玛，指出截至 2015 年 1 月结束的财年，沃尔玛营收 4860 亿美元，较 2014 年增 100 亿。显然沃尔玛做对了许多事，尤其是建立在低价基础上的商业模式。沃尔玛不仅精通传统供应链，还投资技术抓住电商等趋势。精准做对所有这些绝非偶然。
沃尔玛采用多种战术，打造出现存最高效供应链之一，甚至连续五年入选 Gartner 前 20 大供应链。供应商管理库存 (VMI)、与供应商更好协作、通过技术互联各实体实现显著效率提升——最终使公司在整体推高成本的经济环境下，维持其品牌根基的低价。
虽沃尔玛成功非完全建立在大数据分析上，但数据在驱动预测、投射和创新决策、释放供应链全潜能方面起关键作用。当然，并非每家公司都要成为下一个沃尔玛，但当您明智利用数据驱动创新和优化供应链，每家公司都能实现其全部潜力。
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