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     目前,越来越多的人已经意识到,无论公司的规模如何,数据已经并且将持续成为各企业取得成功的关键因素。这种趋势显而易见,毕竟,我们也明白,当越来越多的人在探讨数据重要性时,这些跟数据相关的专业名词只会更普遍、频繁地出现,逐渐被大众所熟知。正如人们在谈及数据的重要性时,势必会提及商业智能、大数据、自助服务分析、机器学习、人工智能和数据素养这类名词,从而在不经意间加深人们的印象。而这些名词已成为当下的热门话题,它们也呈现出一个事实:众多企业正在构建数据驱动型的决策文化,为企业从中探寻切实可衡量的价值。

    图片来自Qlik

    这一点在供应链环节中得到了淋漓尽致的展现。多年来,需求、供应和生产规划人员一直在使用历史销售数据、订单数据、销售端数据和现有库存水平等数据来改进预测能力、库存部署以及服从生产计划。但是,做到这样还是不够的,需要把目光放得长远一些。

    数据无界

    当前,数据的来源已不再局限于ERP工具或数据仓库。举例来说,借助互联技术的创新成果,消费者的购物过程可以更加简单快捷,甚至在一些情况下还能实现全自动化的购物体验。就像亚马逊在业界引起轰动的一键式购物按钮——DashButton,当人们家中的咖啡、衣物清洁剂、婴儿尿布等消费品快用完时,只需按下该按钮,即可成功续订。而借助苹果HomePod、AmazonEcho、GoogleHome等等的智能语音设备,购物就像说口令一样简单。此外,沃尔玛还推出了一款特色购物工具,拥有语音界面与购物助手功能,能够主动学习用户对产品的不同偏好,甚至可以针对生日等纪念日为用户提出礼品购买建议。

    其实,技术创新的受益者不仅仅是消费者,还有供应链运营商。随着自动化设备在工厂和仓库中的广泛应用,以及无人设备送货等服务模式的逐渐普及,如今的供应链已经与10年前截然不同。下图所示的各项技术不仅革新了流程,打造了极具竞争力的市场,同时也创造了大量全新数据源,促使人们思考该如何去改进对数据的运用。

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    数据需要整合处理

    然而,现在其实已有很多企业在供应链中使用了各种优化的解决方案,但却无法真正实现数据集成。正如大多数企业的定期报告中都会使用各种各样的工具(如ERP工具、运输和仓库管理工具等)和数据源(包括来自供应商和下游零售商的数据),但是对于许多供应链领导者和运营商来说,即使技术创新的脚步在这10年来从未停止,企业现在还是要面临数据整合的问题。

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