大数据提供商

大数据提供商，事实表明，越来越多的企业正在采用数据分析来应对供应链中断，加强供应链管理(SCM)。目前，几个主要的中断正在影响供应链。我们分享一下大数据提供商，看看吧。

大数据供应商1全球大数据市场的主要供应商有微软(美国)、Teradata(美国)、IBM(美国)、甲骨文(美国)、SAS Institute(美国)、Google(美国)、Adobe(美国)、Talend(美国)、Qlik(美国)、TIBCO Software(美国)、Alteryx(美国)、Sisense(美国)、Informatica(美国)、Cloudera(美国)、Splunk(美国)、Palantir Technologies(美国)。

1010data(美国)、日立Vantara(美国)、Fusionex(马来西亚)、Information Builders(美国)、AWS(美国)、SAP(德国)、Salesforce(美国)、微焦点(英国)、HPE(美国)、MicroStrategy。

这些供应商采取了各种有机和无机的增长策略，如新产品发布、伙伴关系和合作以及并购，以扩大其在全球大数据市场的影响力。

AWS(美国)以Web服务的形式提供云计算服务。该公司为190个国家/地区的客户提供广泛的产品和服务。亚马逊的产品组合包括计算、存储、数据库、迁移、网络和内容交付、开发者工具、管理工具、媒体服务、机器学习和分析。此外，解决方案部门还提供网站和网络应用、移动服务、备份、存储和归档、金融服务和数字媒体。

它面向各种垂直行业，如媒体和娱乐、汽车、教育、BFSI、游戏技术、政府、医疗保健和生命科学、制造、零售、电信、石油和天然气以及电力公用事业。在大数据市场，其产品包括亚马逊QuickSight、亚马逊S3、亚马逊冰川和AWS Glue。

大数据提供商2全面分析大数据给供应链带来的好处。

如今，大数据已经完全跨越了概念炒作，成为很多行业业务发展的重要武器。而在供应链管理领域，大数据技术的应用行业发展处于起步阶段，但我相信随着大数据在其他行业的快速发展，供应链管理的大数据也会快速赶上，所以人们难免会问大数据能给供应链带来什么好处。请跟随甘和我一起了解大数据给供应链带来的好处。

大数据和供应链

1，库存优化。比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。

其库存成本在第一年将下降15% ~ 30%，对未来的预测准确率将提高20%，从而带来其整体收入增长7% ~ 10%。当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。此外，使用SAS系统，产品质量将显著提高，不良率将降低10% ~ 20%。

2.创造商业利益，在生产现场从供应链渠道和仪器或传感器网络收集大量数据。使用大数据更紧密地整合和分析这些数据库，有助于提高库存管理、销售和分销流程以及设备持续监控的效率。制造业要发展，企业必须明白大数据能产生的成本效益。设备的预测性维护，现在已经有条件采用大数据技术。制造业将成为大数据收入的主要来源。

3.B2B电子商务供应链整合。强大的电商将引领上下游生产计划——下游销售对接。这种对接趋势是，上游制造外包供应链管理只关注制造，生产链(:D)。

物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电子商务强大的竞争力和整合能力，支持海量数据和跨平台、跨公司对接成为可能。B-B供应链整合具有很强的市场空间，可以完善中国的产业布局、产业链优化、产能配置优化、库存减少、供应链成本降低、供应链效率提升。

4.随着物流平台规模的发展，B-C商业模式的融合已经成为现实，但物流执行平台的建设是一个瓶颈。多元化产品的销售供应链整合存在很大的技术问题，如供应周期、库存周期、配送时效、物流运作要求等。，而这样的物流中心是非常困难的。

大数据平台的建设将带动整体销售供应链的整合；国内也有现实问题，比如跨区域物流配送，城乡差异等。政府监管是一大难点/不治之症，大数据平台有助于政府职能调整到位。

5.产品协同设计。以前大家最关心的是产品设计。但现在在产品设计开发过程中，相关人员相互配合，工厂和制造能力也在同步设计开发。目前的压力是向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格和更高质量的产品，同时满足所有这些要求是制造和工程企业的下一个巨大价值。这就是大数据的用武之地。

企业如何部署大数据？

要让数据发挥作用，首先要处理大数据，要能够* * *享受、整合、存储、搜索众多来源的海量数据。就供应链而言，这意味着能够接受来自第三方系统的数据并加快反馈速度。

其总体影响是增强协同作用、加快决策速度和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链一直使用大量结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统来存储资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等，用于跟踪供应链执行效率、成本和控制产品质量。

大数据给供应链带来的好处

目前，大数据的概念超越了传统的数据生成、获取、转换、应用分析和存储的概念，数据非结构化，数据内容多样化，大数据的部署将面临新的挑战。

简单处理今天生成、传输和存储的大量信息带来的挑战。目前，数据量呈爆炸式增长，随着M2M(机器对机器通信)的应用，这一趋势还将继续。

但是，如果能够解决这些挑战，将会打开一个全新的局面？核心在两个方面:

1.解决数据生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时流程数据，虚拟化供应链流程。通过挖掘这些新数据集的潜力并结合来自广泛来源的信息，有可能获得新的见解。这样，企业可以开发新的流程，这些流程与产品生命周期的各个方面直接相关。与它相结合的是报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创造一个良性的强化循环。

2.解决数据应用问题，如何让供应链中各种价值转化过程产生的数据具有商业价值，是发挥数据部署革命性生产力的基础。大数据在供应链中的应用不再是简单的交易状态可视化，支撑决策的库存水平也超出了传统的ERP架构。因此，企业必须重新设计数据应用的顶层设计，建立强大而全面的大数据应用分析模型，才能迎接如何发挥复杂海量数据价值的挑战。

大数据在供应链中的应用才刚刚起步。随着供应链、大数据分析、数据管理和大数据应用的快速发展，大数据存储在供应链领域有着巨大的发展潜力，大数据投资只有与供应链结合才能产生可持续、规模化发展的产业。

大数据供应商3供应链案例分析方法

一.供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应到最终产品交付给最终用户的整个供应链，也可以是只涉及供应链一个环节或专注于单一物流活动的案例。无论是哪种情况，都要从整个供应链的角度进行分析，要考虑供应链中单个环节的变化对其他环节的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总运营成本是供应链管理的两大目标，在案例分析中必须牢记。

三、供应链案例分析法

供应链案例分析可以分为以下几个步骤:

首先，分析供应链的现状。

首先，分析了供应链的结构。在分析过程中，我们可以画出从原材料或零部件供应的起点，经过制造环节和分销环节，到最终用户的货物流动示意图。示意图的目的是描述供应链中固定节点(如工厂、仓库)的结构以及货物在这些节点之间的流动方式。即货物的流动。

然后分析了支持货物流动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次，分析当前的供应链绩效是非常有效的，可以包括供应链的整体绩效、供应链的相对绩效和单个物流职能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这往往是案例分析中最难也是最重要的一步。因为如果不能正确识别主要问题，就不能做出正确的选择。分析时要注意症状和原因的区分。通常情况下，症状在分析时更容易明确。

例如，经理可能认为存储容量不足是一个问题。其实可能只是一个症状，可能是库存管理不善或者生产安排不合理，大大超过实际需求造成的。所以在分析中，一定要找到问题的真正原因。

第三，想象并提出解决问题的方法。

解决方案的提出与现状分析紧密相连，一个好的现状分析可以清楚地确定主要问题，从而指出正确的解决方案或行动路线。在提出解决问题的方案时，我们通常可以从三个层面来考虑:具体职能部门的层面；公司层面，公司内部实行跨部门改革；在供应链层面，同一供应链上的公司之间的合作进行了改革。

最后，应充分解释拟议的方案。

以上是为分析供应链问题提供一个思考和分析框架。这不是一个适用于所有供应链问题的普适方法，而是列出了分析问题时可以考虑的因素，相关的研究因素要在案例分析中根据实际问题来确定。