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背景
當代,我們每兩天產(chǎn)生的數(shù)據(jù),相當于人類文明伊始至2003年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的總和。而且,隨著幾乎所有的一切事物都被數(shù)字化,據(jù)專家預測可用數(shù)據(jù)量將每兩年翻一番。越來越多的事物被數(shù)字化,并與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生聯(lián)系, 這意味著企業(yè)正在每天接收著領域的數(shù)據(jù)。然而,數(shù)據(jù)自身并不具有價值,真正有價值的是在數(shù)據(jù)基礎上所做的分析,以及數(shù)據(jù)被轉換成的信息,甚至是知識和智慧。數(shù)據(jù)的價值在于企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)打造一個以信息為中心的企業(yè), 并將企業(yè)的決策制定立足于數(shù)據(jù)分析所釋放的基礎知識。從而優(yōu)化決策、提高效率、節(jié)約成本、增加收入。
小數(shù)據(jù),作為企業(yè)面對的客戶個體化、獨特化的特征數(shù)據(jù)集合,具有突出的個體特征性和多源異構性。因此,企業(yè)挖掘客戶小數(shù)據(jù)的深度價值,有利于跨越企業(yè)客戶時間和空間的限制,進行個性化需求的獲取。與大數(shù)據(jù)相比,小數(shù)據(jù)是以個體用戶為中心而感知的數(shù)據(jù)集合體,對于特定小數(shù)據(jù)的分析和處理,更能體現(xiàn)數(shù)據(jù)在客戶個性、因果、精準定位方面的價值。
以大小數(shù)據(jù)——精準供應鏈
每天通過以大科技系統(tǒng),產(chǎn)生數(shù)據(jù)量達1000T,以大將通過小數(shù)據(jù)能夠幫到合作的客戶在整個醫(yī)藥物流供應鏈實現(xiàn)客戶個性化,創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值。
速度更快
,對內(nèi)部數(shù)據(jù)(例如:需求、倉庫狀態(tài)…)和外部數(shù)據(jù)(季節(jié)用藥趨勢、運輸路線情況等)作預測性分析,以及根據(jù)銷售情況分析備貨需求等,從而對客戶需求有更為準確的預測,預測在每周甚至每日進行,未來,我們將會看到“預測性發(fā)貨”,產(chǎn)品在客戶下單前已經(jīng)被派送,公司之后會用顧客訂單去匹配早已經(jīng)在物流網(wǎng)絡中(運輸?shù)筋櫩退诘兀┑呢浳铮缓笮薷呢浳锏穆肪€,運送到顧客具體位置。
準確度更高
,下一代的以大供應鏈方案能提供實時的端對端管理,貫穿整個供應鏈。該方案提供的信息流從高層次的綜合KPI(例如整體服務水準)到非常細小的流程數(shù)據(jù)(例如網(wǎng)絡中卡車的具體位置)等應有盡有。各方的小數(shù)據(jù)可以通過方案為供應鏈中的各級管理人員和各個職能提供信息依據(jù)。在“供應鏈云端”對供應商和服務提供商等各方的數(shù)據(jù)進行整合,能確保各利益相關者根據(jù)同樣的事實數(shù)據(jù)來進行安排和決策。在以大供應鏈方案中,會結合數(shù)據(jù)使用倉儲、運輸或庫存的全新模式來自動設定目標。我們將會看到以大供應鏈方案“學會”自動確定風險或期望值,并且通過閉環(huán)學習方法來改變供應鏈參數(shù),以減小風險。由此,自動化的管理控制中心能處理各種工作,無需人類的參與,或者是只需要人類計劃員來應對破壞性事件/新事件。由此供應鏈的效率能不斷地得到提高。
效率更高
,利用小數(shù)據(jù)分析推導動態(tài)計劃方式來推動需求調(diào)節(jié),計劃和實施工作的自動化提高了供應鏈的效率。方案通過對數(shù)據(jù)不斷地自動優(yōu)化及自我學習,以確保以最佳方式滿足業(yè)務要求。為了給供應鏈設置理想的工作量,例如在卡車利用率較低的時間段,實施配送的優(yōu)惠價格。
價值
小數(shù)據(jù)的使用迎合供應鏈進一步個性化和定制化的需求,供應鏈需要管理“市場微分”。供應鏈的顆粒化讓其根據(jù)客戶的要求和自身能力變成了數(shù)百個單獨的細分供應鏈。動態(tài)的小數(shù)據(jù)使用讓大規(guī)模定制化的供應鏈服務變成可能。定制化的產(chǎn)品為顧客提供了最佳價值,讓供應鏈里的成本和庫存降低到了最小。在未來,將小數(shù)據(jù)充分利用,并且結合采用新技術和智能化硬件,以大供應鏈方案有望將運營成本降低30%,顧客流失降低75%,庫存降低75%,并且大幅提高供應鏈的敏捷度。
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