供應鏈大數據分析與應用，傳統模式下，企業的供應鏈是“鏈式”運作。隨著經濟的發展，它成為壹個數字化的供應鏈。數字化供應鏈的本質是“供應鏈管理”+“數字化”。下面我們來詳細了解壹下供應鏈大數據分析與應用。
供應鏈大數據分析與應用1大數據供應鏈實際上是用數據管理供應鏈。更多的是通過數據打通供應鏈上的各個業務系統，然後讓這些數據相互關聯。
妳可以找到它們之間的關系，從而更好的控制生產過程中的物料、生產、物流，從而提高流通效率，降低成本。
我舉壹個格力電器(蕪湖)的實際應用案例。
他們的數據分析有四個應用:物流分析、運營效率監控、生產線監控和質量控制。
壹，物流分析
通過監控大屏和分屏實時監控業務運行情況，哪個環節出現問題會第壹時間在儀表盤預警，信息有效及時；
監控庫存中每個位置的物料比例和庫存。
第二，運營效率監控
監控訂單數量完成率、提貨進度、訂單完成數量和比例；
監控生產車間各生產單元的生產效率和下線率。
第三，生產線監控
MES和MPR采集的系統數據與永紅Z-Suite連接，進行實時多維分析。
比如，以前需要對相關人員進行點對點的檢查，現在檢查結果實時顯示在分析平臺上，指標體系可以根據情況靈活調整，提高了IT人員30%以上的工作效率。
第四，質量控制
以往對現場生產流程和質量管理的分析都是簡單的通過手工導入系統數據，然後利用EXCEL內置的圖表處理。
現在他們開始結合更多的經營分析維度進行探索性分析、分析和預測。借助大數據分析平臺，他們可以從生產線、班組、分廠等多個維度展示公司整體生產經營情況。
通過數據分析平臺，可以提高生產過程中的核心競爭力，對物料和生產過程進行全方位監控，不僅可以提高工作效率，還可以降低生產線的不良率。
事實上，從格力電器(蕪湖)的應用中，我們可以得出結論，數據分析對供應鏈的幫助有兩個重要點:
1，BI已經全面監控了供應鏈上的所有數據；
2.生產過程中各步驟的物料庫存匹配可以及時調整，提高效率。
對於供應鏈管理能做到什麽程度，這裏說的很形象。
完全沒有倉儲。運輸工具(如車輛)是壹個小型的移動倉庫，它使倉庫壹直在路上。這有點像集裝箱運輸公司對空箱的管理。空集裝箱堆場不是在陸地上，而是在船上，需要放的地方。
當然，這可能過於理想，但對於制造企業來說，每減少壹分錢，乘以壹個巨大的數額，就是壹個天文數字。
因此，應用數據平臺管理供應鏈是非常必要的。
供應鏈大數據分析與應用2大數據分析的應用領域有哪些？
壹、廣告業
例如，妳最近想買壹個產品，然後妳在百度、JD.COM或淘寶上查找壹個關鍵詞。其實這些行為數據都已經收集了，因為人的行為數據很多，所有的後臺都需要做大量的數據分析，建立用戶畫像和使用壹些推薦算法，然後進行個性化推薦。當妳登錄壹些網站時，妳會發現壹些廣告，其中壹些介紹只是壹些妳想購買的產品。
二、內容介紹
比如妳刷今日頭條，頭條會收集妳的閱讀行為數據，然後根據妳的喜好建立妳自己的用戶或者壹類人的畫像，然後給妳介紹妳喜歡的新聞。比如妳點擊詹姆斯相關新聞，就會被介紹到NAB相關新聞。因為頭條用戶多，要分析的數據量非常大，所有的事情都要用大數據來處理。
第三，餐飲業
快餐業的視頻分析。公司通過視頻分析排隊的長度，然後主動改變電子菜單的內容。如果隊伍長，能快速供應的食物就會出現；如果排位短，會顯示那些利潤較高但準備時間相對較長的食品。
第四，教育範疇的應用
百度大腦PK人腦:大數據下註高考作文題。為了幫助考生更好地備考，百度高考作文猜題深度挖掘和分析近八年的作文題、範文等原始數據，找出大量年份的熱詞、歷年新聞熱點和實時更新的“活數據”，用“概率主題模型”模擬人腦思維，逆向推導作文主題和相關詞匯，為考生猜測高考作文的命題方向。
動詞 （verb的縮寫）醫療類別
智慧和智慧。淮安選擇IBM大型機作為淮安區域衛生信息通道的基礎設施支撐，滿足了淮安在市級區域衛生信息通道和居民健康檔案信息系統基礎設施通道建設過程中的需求，支撐了淮安市級數據中心、居民健康檔案數據庫等壹系列淮安衛生信息應用，支撐淮安成為全國“智慧醫療”典範。
供應鏈大數據的分析與應用3供應鏈大數據主要包括以下四種類型:結構化數據、非結構化數據、傳感器數據和新型數據。
1，結構化數據是指那些存儲在電子表格或關系數據庫中的數據，只占總數據的' 5%左右，主要包括交易數據和時間段數據。
現在的大數據分析主要是基於這類數據，重要的結構化數據包括ERP數據，因為ERP系統中存儲的數據是企業運行多年的系統積累的大量行業數據，對企業的經營決策和預測具有重要意義。
2.非結構化數據主要包括庫存數據、社交數據、渠道數據和客服數據。雖然有大量的研究和報告討論了數據和分析能力對供應鏈管理的重要性，但是對於社會數據等非結構化數據對供應鏈的影響和作用的研究相對缺乏。
然而，社交媒體數據對於供應鏈運營和管理非常重要。如何利用社交媒體數據指導企業規劃供應鏈活動(包括新產品開發、利益相關者參與、供應鏈風險管理和市場開拓等。)以及社交媒體數據影響供應鏈績效的具體機制將需要深入探討。
為了從內容豐富的非結構化數據中挖掘商業智能，我們需要使用不同的研究方法和度量方法，包括描述性分析、內容分析和網絡分析。
3.傳感器數據主要包括RFID數據、溫度數據、二維碼和位置數據，這些數據正在快速增長，可以給供應鏈金融帶來巨大的商機。
4.新的數據類型主要包括地圖數據、視頻數據、圖像數據和聲音數據，這些數據大多用於可視化領域，可以幫助提高數據質量，使數據更加實時，提高數據分析的準確性。
大數據的質量
企業在進行大數據分析時，需要考慮數據的質量。低質量的數據不僅會影響企業的決策，甚至可能給企業帶來損失。事實上，數據的有用性取決於數據的質量。隨著大數據重要性的提升，對高質量數據的需求也在增加。
雖然數據質量評價沒有統壹的標準，但大家都認同數據質量評價應該包括多個維度。指出數據質量的評價應包括數據內在要求和情境要求。內在要求是指數據本身的客觀屬性，包括數據的準確性、及時性、壹致性和完整性。
環境是指數據質量取決於對數據的觀察和使用的情況，包括數據的相關性、附加值、數量、可信度、可訪問性和聲譽。