数据：供应链优化的关键要素
驾驭变革是当今仓库的一项关键能力，随着技术进步和消费者需求的出现保持步伐或输掉比赛。在这个等式中越来越重要的是使用大数据来推动决策。然而，正如德勤解释的那样，使用大数据优化供应链“需要选择相关数据，确保准确数据的稳定流动，并将数据转化为有用的解释。”因此，对于像仓库这样的组织来说，拥抱大数据不仅很重要，而且掌握数据的管理和分析以指导决策。
了解数据源
供应链中的仓库和其他组织会生成跨越多个类别的大量数据。虽然并非所有组织都会在相同程度上利用所有数据源，但了解各种数据源以及它们如何影响供应链对于优化至关重要。 Logistics Viewpoints 提供了与供应链优化相关的数据源的有用细分：
- 仓库数据 - 存储容量、设备、人员和合同。
- 库存数据 - 数量、价值和配送中心分配。
- 主产品数据 - 所有产品及其相互关系，例如共享属性或物理特征。
- 生产数据 - 生产能力和产品组合。
- 数量数据（或物流数据）- 从工厂到配送中心的入库或运输产品数量、设施之间的库存转移或直接交付给客户的数量。
- 财务数据 - 组合数据，包括运输、仓库、生产和库存数据。
- 需求数据 - 包括来自预测和预测的数据，以及用于分析趋势的实际历史数据。
- 定性数据 - 包括客户服务、交货时间和其他业务要求等软因素。
虽然仓库只生成这些不同数据集中的几个元素，但几乎每个数据集都会对仓库运营产生一些多米诺骨牌效应。收集和分析所有与供应链相关的数据可以更广泛、更深入地了解整个供应链，使仓库运营商能够做出比单独分析仓库数据更明智的决策。
不要迷失在森林里
所有这些数据都提供了宏观概览，但仓库运营商和其他供应链管理人员应谨慎对待避免陷入分析瘫痪。尝试剖析和分析每个趋势和数据点会很快让您陷入困境。
相反，使用这些可用的数据源获得全局洞察力，同时确定哪些数据将真正推动业务价值。正如 CFO.com 的贡献者 Regenia Sanders 和 Jason Meil 所解释的那样，“考虑到牛鞭效应，计划通常是最困难的一步，但往往对成本的影响最大。”事实证明，大数据始终可以提高规划的准确性，因此您可以利用它来微调运营的各个方面。
从领先企业中汲取经验
旧金山大学介绍了零售巨头沃尔玛，指出该公司截至 2015 年 1 月的财政年度结束时的销售额为 4860 亿美元，比 2014 年增加了 100 亿美元。显然，沃尔玛的做法是正确的，特别是考虑到该公司主要是基于其低廉的价格。沃尔玛不仅掌握了传统的供应链，而且公司还进行技术投资以利用电子商务和其他趋势。正确地做所有这些事情不仅仅是机会。
沃尔玛采用了多种策略，最终成为了现有最高效的供应链之一，甚至在过去五年中获得了 Gartner 前 20 名供应链的认可年。供应商管理库存 (VMI)、与供应商更好的合作与协作，以及通过技术将各个实体相互连接以显着提高效率——最终使公司能够维持其在经济中建立品牌所依赖的低价
虽然沃尔玛的成功不仅仅建立在大数据分析之上，但数据在推动预测、预测和创新决策以实现整个供应链中存在的全部可能性方面发挥了关键作用。当然，并不是每家公司都以成为下一个沃尔玛为目标，但是当您巧妙地利用数据来推动创新和优化供应链时，每家公司都可以充分发挥其潜力。
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