大數據和供應鏈深度融合。在互聯網技術的驅動下，企業產業模式不斷更新。互聯網時代，妳選擇的壹切都是大數據。如果壹個企業或者其他人不結合大數據，就意味著妳會被淘汰。可以說，誰先抓住了，誰就先抓住了機會。以下是關於大數據與供應鏈的深度融合。
大數據與供應鏈深度融合1大數據技術充分利用海量數據資源，加速信息共享。大數據技術的應用將引領供應鏈金融的變革，改變供應鏈金融基礎數據不完善、信息流通不順暢等現實問題。大數據技術使供應鏈金融風控模型數據化、動態化，實現實時風險預警的多層次風控效果。
大數據技術在供應鏈金融中的應用:
(1)匹配用戶需求，設計個性化金融服務。大數據技術可以通過數據挖掘匹配多種數據源，結合行業發展趨勢精準把握中小企業需求，將企業正在尋找的信息轉化為主動尋找企業的信息，為中小企業設計各種個性化的供應鏈金融服務。
(2)完善交易征信，減少信息不對稱。在大數據應用模式下，基於征信和自動放款的交易數據主要依托動態、可持續的金融數據源，可以有效提升征信服務質量，減少信息不對稱。
(3)實現量化授信，精準控制風險。依托大數據技術，對企業授信可以通過模型結合動態數據源、行業數據、外生數據的脫敏，獲得市場分析、價格波動分析，實現實時監控、分級預警、量化授信，精準控制風險。
(4)建立授信主體數據庫，完善數據交互。大數據應用模式通過交易網關數據模式建立信用主體綜合數據庫，從雲端獲取中小企業交叉數據，智能匹配中小企業購銷存ERP系統，系統防控金融風險，切實緩解中小企業融資難題。
(5)細化多維數據源，輔助參考決策。大數據技術可以提煉信貸主體高管的個人數據信息，輔助決策，具有參考價值。
(六)判斷預期交易量，準確進行渠道分配。為授信主體建立完善的全方位立體數據庫後，結合行業數據源，通過相應的分析模型，預測相應供應鏈中數據的相互影響，判斷預期交易量，判斷渠道和市場的配送量，實現流通和消費的打通，最終提高供應鏈管理的效率。
(7)優化風險控制技術，實現高效自動化。大數據技術，從機器人終端對企業數據的采集，到數據清洗和數據整理分析，全部由計算機完成。
可見，在當前的金融行業中，大數據和供應鏈金融屬於壹種相互綁定的發展模式。通過兩者的結合，將財務風險控制在最低限度，提高供應鏈管理的效率。
此外，對於企業高管而言，大數據與供應鏈金融相結合的模式，有助於管理者和投資者站在數據的頂端，把握資金流向的風向標，在變幻莫測的商場中搶占先機。
大數據與供應鏈深度整合簡述
當今時代是壹個信息時代。在我們的日常生活中，每時每刻都在產生數據，這些數據包含了大量的個人信息，非常廣泛，並且具有明顯的時效性。
根據維基百科對大數據的解釋，大數據是在可承受的時間範圍內，無法被常規軟件工具收集、管理和處理的數據集合。
由於數據極其龐大，必然無法單靠計算機處理，必須依靠雲計算的分布式處理來采集大數據。大數據主要體現在對龐大的數據進行處理和利用，從而得到壹些想要的信息來體現大數據的商業價值和社會價值。
隨著互聯網的不斷發展，企業不得不處理越來越多的信息。同時，由於市場競爭日益激烈，企業對大數據的處理提出了更高的要求，因此大數據技術的開發和應用非常重要。
大數據的特征如下:
(1)本質不在於多，而在於對這些數據進行分類編輯，讓這些大數據變成有用的素材，可以作為商業用途，為企業創造更多的經濟效益。
(2)大數據的技術非常特殊，為了在短時間內有效處理更多的數據，所以存儲大數據的機器被稱為“雲”。(3)大數據的另壹個特點是真實性。因為大數據的來源非常廣泛，所以大數據的真實性非常重要。如果數據不真實，那麽沒有人會相信大數據。
大數據的核心是數據和內容:壹組數據往往代表很多東西，壹個人的生活規律和個人喜好都有豐富的內容，這些內容都包含在壹組組數據中。通過這些數據，企業可以開發出更適合消費者和用戶的產品，從而大大提高企業的競爭力，可見數據的珍貴。
供應鏈管理理論綜述
1999彼得·德魯克提出了“經濟鏈”的概念，這是“供應鏈”的雛形。之後，邁克爾·波特根據前人的思路提出了“價值鏈”的概念，經過不斷的發展，最終形成了我們現在所說的“供應鏈”的概念。
完整的供應鏈是由下遊供應商、制造商、倉庫、配送服務中心和分銷商組成的完整的工業物流網絡。壹個完整的企業可能在供應鏈中扮演不同的角色，但通常壹個完整的供應鏈是由許多不同的企業組成的。在供應鏈中，各企業之間的原材料、半成品、產品的流動形成了供應鏈中的商品流動。
鑒於中國的特殊國情，許多專家學者對供應鏈提出了不同的觀點。比如有壹位學者提出，為了讓供應鏈發展得更好，可以從供應鏈管理入手，壹個優秀的供應鏈經理可以優化供應鏈的運作，用最少的成本把事情做好。
供應鏈中的工作崗位、貨物流通、資金運作、信息傳遞都可以實現高效運轉，從而將質優價廉、適合消費者的產品輸送到消費者手中。壹些專家說，我們應該更加重視信息技術在供應鏈中的作用。完整的供應鏈最基本的要求是實現企業間的信息共享，為客戶提供更好的服務，使企業在持續的合作中實現* * *共贏。
大數據技術在供應鏈中的應用
隨著近年來的不斷發展，大數據技術的出現和發展改變了傳統的商業模式，在很大程度上，對於企業的正常運營和供應鏈管理也很重要。在國際環境下，供應鏈的形勢不容樂觀，必須快速應對突發情況引起的供應鏈變化。
防止事故造成的損失。對於隨時隨地產生的大量數據，我們可以進行收集、發現和深度挖掘，根據實際情況劃分出許多不同地區、不同種類人群的需求，並通過以往客戶留下的購買信息，
而物流的流通信息可以準確預測未來價值，這是大數據在廣泛應用和供應鏈管理中最重要的價值。越來越多的企業看到了這壹未來發展方向，選擇將大數據技術應用到企業的經濟管理中。
2013，Stock總結了之前供應鏈的發展，展望了未來對供應鏈發展有深刻改變的壹些科技，包括大數據系統對供應鏈發展的重要性。現在回想起來，不得不佩服斯托克先生的獨到眼光。時至今日，大數據系統的應用已經給人類生活帶來了深刻的變化。
現在越來越復雜的軟件技術，越來越便捷的無線系統，智能手機等智能穿戴設備越來越方便，價格越來越親民，移動越來越方便，可以幫助用戶更方便的進行快速分析，更方便的得到結果。Stock對IBM的報告也有很深的研究。
他引用了壹份關於IBM對未來信息傳輸的看法的報告。而如何更好的對接快速發展的信息，就是更好的利用大數據的力量進行分析。
許多正在使用數據分析的公司都確信，由於使用了數據分析技術，企業的經濟效益和員工的工作效率得到了提高。鑒於此，現在科技的發展
它帶動了大數據的興起，為企業的供應鏈管理註入了新的血液。充分利用大數據技術，可以有效提高企業對未來需求的準確預測，準確預測市場波動。
大數據與供應鏈的深度融合——三大數據對供應鏈物流管理的創新
對於普通行業來說，物流行業很特殊。它講究嚴格的時效性。用我們的話說，時間就是金錢，因為壹個商品的運輸要按時送到客戶手中。如果延遲，對於用戶的體驗會大打折扣，可見物流行業的艱難。而各項後勤活動能否正常實施，不僅僅取決於人力問題。
還和很多外部條件有關，比如時間、地點、物力甚至天氣。由於物流行業的隨機性、突發性和不確定性，企業為了自身更好的發展，建立壹套完整的預警系統來抵禦這些情況是非常必要的。然而，過去傳統的預警系統由於信息的缺乏和信息傳遞的緩慢，已經不能適應時代的發展。
因此，有必要將大數據與物流行業相結合，構建雲物流系統。雲物流依托雲計算強大的數據處理能力，以及規整的工作流程、靈活的產業覆蓋和精準的環節控制，對於物流行業來說非常重要，能夠快速給出突發事件的完整解決方案。
有人說大數據和物流行業的結合可以提高供應鏈管理的效率，但沒有具體的解釋。現在我們來詳細描述壹下大數據在供應鏈管理中的作用。
大數據技術與物流平臺的結合，可以更高效、更快捷地收集用戶訂單，並對客戶數據信息進行捕捉和分析，以整合物流公司的資源，從而以最快的速度將貨物送達用戶手中。
現在統壹的信息管理為用戶的個人信息提供了更加安全可靠的保障，能夠及時發現信息泄露的問題所在，更好的為用戶服務。
因此，大數據在供應鏈物流管理中的應用，不僅是對用戶信息的保障，還能有效整合物流公司的資源，提高運輸效率，形成規模效應，提高物流行業的服務質量和用戶滿意度。
未來發展前景
大數據的使用越來越受到人們的關註，但大數據技術提出較晚，應用於供應鏈管理的技術產業也不成熟，因此到目前為止對這類技術的研究並不多。
在研究了前人的成果後，筆者認為，在壹個不可忽視的時代，大數據的發展是必然的。之後，大數據將作為供應鏈管理領域的熱點問題不斷衍生和發展，也將更好地服務於社會。