大数据随之在整个供应链中被广泛应用，“大数据”是一个体量特别大数据集，很多人对于大数据这样的概念都是一知半解的，下面就为大家介绍大数据随之在整个供应链中被广泛应用。
大数据随之在整个供应链中被广泛应用1
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
近年来，供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化，这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。
大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵，通过运用大数据分析技术，供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息，对交易背后的物流信息进行跟踪分析，全面掌控平台和会员的交易行为，并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。
大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的，通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。
在供应链金融中，大数据技术具体可以应用在以下方面：
1、精准把握需求，设计个性化金融和物流服务
大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务，提升物流的效率。
2、多维度分析和验证信息，降低信息不对称
传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据，这种数据容易出现人为加工等风险，参考价值不大。
而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源，其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析，并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，降低信息不对称。
3、分级预警、量化授信，精准把控风险
依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理，根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，实现风险的精准把控。
4、建立授信主体数据库，完善数据交互
传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据，缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，彻底摆脱核心企业硬性担保、占比份额等措施，系统地防范控制金融风险，实际缓解中小企业融资难题。
5、提炼多维数据源，辅助参考决策
大数据技术可提炼授信主体高管个人数据信息，辅助参考值做出决策。通过对高管人员日常生活的交易数据如消费金额、消费分布信息，社交数据如微博微信信息中分析高管人员特性、习惯，交叉验证授信主体实际财务状况，预警授信主体实际控制人还款意愿。
6、判断预期交易量，精准渠道分配
供应链上的企业存在着紧密的关联关系。终端消费量的变动必然会引起上游各环节的变动。大数据可帮助我们发现一系列变动的规律。
在对授信主体建立完善的全方位立体数据库后，结合行业数据源，通过相应分析模型可预测出相应供应链上各数据相互影响的关系和联动变动规律，把一定时期内的消费和流通作为常量，将最大限度地预测终端消费量的变动对供应链各数据源的影响，判断预期交易量和渠道、市场的分配量，实现流通和消费的打通，最终提升供应链管理的效率。
7、优化风控技术，快速预测并转移风险
大数据的优势是行情分析和价格波动分析，尽早提出预警。从机器人终端采集企业数据到数据清洗、数据整理分析全部通过计算机来完成。
大数据技术应用模式下的风控预警依托的是实时更新的交易数据、实时追踪的风险测算结果，一旦触发风险预警，有足够的时间采取措施转移风险，如要求授信主体提供第三方担保、承诺差额支付等强制增信措施，或金融机构及时进行资产保全等。
大数据在供应链金融中已经有了较为广泛的应用，但仍然面临着一些挑战。
人大商学院副院长宋华教授曾说：“大数据的背后一定是产业的变革和产业本身的打造。所有数据的前提都是掌握了业务逻辑和在服务基础上源源不断生成的，因此要实现真正的大数据就必须要踏踏实实地改良实体产业，打造实体产业供应链和平台。
如果没有产业结构、流程、信息的变革和发展，没有建立贯穿产业的物联网、云计算，就无法形成真正意义上的大数据。”
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大数据对供应链管理的影响
1、供应链管理理念在大数据的支持下，更加精细化；
早期供应链对物流的管理，更多表现如丰田的神话、沃尔玛的大手笔投入，但在大数据时代，这些为大、中型企业也提供提升自己的机会，原本不易获得的数据，在大数据时代变得更加易得与廉价，同时专业供应链企业不断涌现，整体对全行业的公司带来改变。
2、协同效应在加大：
产业协同，一直是产经界广告泛倡导的，但真正实现还比较困难。大数据时代，产业链上流的企业很容易获得直接消费信息，这样就会更加优化自己的产能；同样，位于下游的贸易公司和销售公司，可以更精准的把握市场，同时利用数据、行业地位等优势，要求上游放量与让利。
3、反向定制渐渐推动消费需求
消费端的需求，近年来不断推动着企业创新。大数据让反向定制成为可能，团购、众筹，这些新型交易模式，都是大数据朝代下的新生产物，通过这些企业收集到消费者真实的大数据信息；同时，这些模式也给小微企业低成本扩张，提供的便利；这些都与供应链无关吗？不，供应链在其中起到重大的作用。
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1、有关大数据
1.1分析大数据
在这个信息公开的社会里，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代里，如何快速精确的获得有用信息成为了我们迫在眉睫的问题。
1.2大数据分析在供应链管理中的作用
数据的分类有着很重要的作用，大数据的种类也对他的表现形式有着至关重要的影响，比如说收集这个信息的方式和方法。在如今的公司供应链管理中，影响最大的就是EPR数据。
它包含了企业在运行过程中的各方面的数据，这也是我们去了解一个企业的重要数据。还有一些数据是有关社会数据和客户数据，通过这些数据我们可以了解到一个新的项目所涉及的参与的人数，达到的效果，从而是企业达到更加高效合理的发展。
1.3大数据分析的特色
和传统数据分析不同的是，大数据分析可以更加具体的去描述。因为时间在流逝而大数据分析记载下来的东西却不会自动流逝或者更新，所以大数据分析具有流逝性。
因为所有的信息都是人们记载得来的，只有人们的参与与分享才能获得大数据，所以大数据分析和人们不可或分。因为大数据分析具有智慧性，所以它可以通过我们平时的搜索词或者喜好自动为我们推送我们可能感兴趣的资料。
2、大数据分析与供应链之间的关系
2.1供应链管理的作用
在有大数据分析的前提下，供应链才能找到合适的.原料供应商。供应链就像一条食物链，都处在他们各自应该有的分支上。所制造的产物要在合适的渠道下一层层的在相应的分支下传递下去。供应链管理这个时候起到了作用，它的作用是通过合适的方法让客户的花费最小而得到的效益最高，从而实现共赢。
2.2二者的有效应用
供应链与大数据分析从头到尾都有着密不可分的联系。中国在社会主义市场经济改革的道路上越走越远，所以企业供应链管理工作也在提高。我们也更加重视企业供应链管理方面的有效利用，这就不可避免地与大数据分析联系起来，大数据分析在企业供应链管理的每一步都有着不可缺少的作用。
想要好的质量和效率，就一定要重视大数据的分析结果，将它与企业供应链管理工作巧妙结合。大数据分析也可以给我们提供一个广阔的视野，去观察各个环节是怎样利用我们所提取的信息，这样会更加方便我们了解通过大数据分析所得到的效益。
通过大数据分析对企业某项目走势进行猜测、分析、整理。为了保证利润的最大化，需要我们对大数据分析的结果进行研究，用最有用的信息来提高工作的效率和质量。
2.3大数据分析与供应链的决策关系
大数据分析的应用可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析发现，进而弥补不足。
供应链也具有风险性，所以大数据分析的结果能为供应链在目标项目上提供好的营销决策、利用大数据分析，化无用为有用。大数据分析的好处大家都知道，所以有很多公司利用大数据分析来获取供应链，但是这并不是所有的公司都能驾驭的了的，许多公司还不能满足其要求。
2.4大数据分析与供应链
大数据分析在供应链管理中的应用模式。从物料来源来讲，供应商进行风险评估，将产品以特色进行区分，物料来源渠道的选择，供应商达到一体化水准，供应商进行谈判。从加工生产来看，首先进行存货优化，再进行产能维持，接着工厂选址，最后是人力资源。
从物流配送来看的话，则是配送与物流优化，再选择好的运输方案，然后例行路线的安排，接着是指定完美的运输路线，最后配置运输车辆。
从销售服务来看，首先基于地域的市场开发，其次分析店内的消费行为，接着对客户群进行精细的划分，然后进行多渠道的市场开发，最后优化开发方案。这些都是大数据分析在各个领域内的作用，所以我们要好好的利用大数据分析，从而获得较大的收益。
3、问题与现状
3.1大数据分析的现状
日常生活中我们都会获得大量的信息，而这些信息如果不加以归纳整理，一定是一堆没有用的信息，我们不能精确的从里面提取出来真正需要的东西。企业也是这样，信息不经过分析，就只是没用的数据。所以在企业里决策和分析有着至关重要的作用，只要认真发掘我们能从大数据中得到很多有用的消息，从而将商业信息变成商业智能。
3.2大数据分析的问题
从各类新型软件的兴起中我们不难发现，如今的大数据分析的应用的作用并没有被完全利用，比如抖音的兴起，抖音带给我们许多欢乐，我们也可以从这个软件上获得许多消息。
但是如果我们认真的想一想，抖音带给我们的信息是不是太过于碎片化，只通过一个十几秒的视频我们不能了解一件事情的真相，而且还有可能被误导。所以供应链管理遇到了这方面的困难，解决大数据分析片面化与碎片化至关重要。
3.3大数据与市场
大数据分析可以看出是以人民大众作为目标的。在市场中渐渐的将大数据的分析结果作为核心开始转型，去面对人民群众的真正需求和解决这些需求。我们也可以利用大数据分析去寻找所需要的人，去分析他们所需要的东西，然后去供给。通过这些潜在的客户来提升公司的效益。
为公司带来效益的同时也为他们带来好处，何乐而不为。大数据分析还能为市场找到某一物品的平均价格，可以按照地区细分，这样一来，更加方便进行价格调整。
人们经常说，顾客就是上帝，所以满足顾客的需求非常重要，好的供应链管理对流程和运营有着较高的要求，所以这也需要好的大数据分析为我们提供基础。从大数据分析的预测也可以为企业提供好的基础。
4、总结
我们生活在大数据年代里，许多新兴产业已经离不开大数据，他们依赖着大数据分析为他们带来的好处，大数据分析对市场预测的准确度也为企业带来了便利，帮助公司制定好的计划企业的管理人员要了解供应链与大数据分析之间的关系。
不断改进大数据分析的模式。同时他们也在努力的去了解大数据分析，期待着能从大数据分析中再得到更多的效益。我们的生活也因为大数据分析有了天翻地覆的改变。
