当今时代，数据已成为最重要的大宗商品，也是企业最有利用价值的资源之一。同时，对于很多企业来说，供应链既是主要成本的产生点，又是降低成本的关注点，供应链管理在企业发展中占据着越来越重要的战略地位，成为企业利润的“新源泉”。
供应链各个网络节点、多元化零售渠道、工业物联网等信息源，产生着数以十亿计的数据信息，随着供应链变得越来越复杂，企业必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。如何挖掘供应链的大数据资源，成为企业能否成功利用和获取大数据能量的关键，大数据分析技术在供应链的转型升级中成为不可或缺的催化剂。
企业面临供应链运营瓶颈
一些世界领先企业，例如亚马逊、沃尔玛等，通过应用大数据技术进行供应链管理优化升级，并为企业的高效运营提供保障。亚马逊利用大数据监控、追踪商品情况，通过大数据预测分析技术来预测客户何时购买何种产品，并实现“预期发货”，确保其15亿库存商品准确存放于全球200多个订单执行中心中。沃尔玛每小时处理超过一百万次客户交易，并将大量交易数据存储在数据库中以支持用户的购买行为分析，从而进行精准营销。同时，沃尔玛要求其供应商使用射频识别系统（RFID）来标记货物，RFID产生的数据极大的提高了商品的可追溯性。世界领先企业通过大数据技术对供应链管理的优化，极大的提升了其供应效率和客户体验。
然而当今大多数企业还没有将大数据技术引入其供应链运营当中。事实证明，企业利用大数据技术来优化供应链要比收集数据本身难得多，不少企业面对大量数据束手无策，一些企业不确定如何实现大数据集，另一些则不知道如何利用数据来推动供应链发展。企业零散的运用分析法，缺乏系统性与协作性，导致供应链效率低下，成本超支。供应链管理所面临的种种挑战，已经成为企业供应链管理的瓶颈。面对越来越庞大的数据量和日渐复杂的数据关系，如果不借助大数据分析技术是无法将其转化为企业供应链可利用的价值的。
大数据技术助力供应链管理升级
大数据技术让企业能够预测市场、评估效果、监控运营，对提升企业供应链条的竞争力有很大帮助。在供应链的背景下，大数据可以提供有价值的见解。
1．助力数据提取
大数据带来的高性能的数据分析过程和数据预测模型，可以帮助企业从大环境中提取更多的数据。例如在制造业中，整个生产流水线的监控、产品质量的检测结果等，都可以提供更多的实时数据来帮助企业实现数据采集。通过大数据技术的应用，可以对企业整体的运营情况进行判断，同时还可以预测出具体的设备使用过程和生产过程。
2．优化库存管理
大数据在帮助企业进行库存管理上也很出色。通过对下游客户的需求和购买行为进行分析，大数据提供更好的可见性并帮助企业更好地运营业务、助力供应商发展业务。在利用大数据优化库存上，市场的实际需求情况，出库、入库的具体数据，对于季节性或者销售周期的把控，销售预测等都可以通过大数据技术实现，最终帮助企业将库存成本降到最低并提高供应链的反应速度。
3． 提高协同效率
大数据技术通过特定的数据需求或者数据模型，实现供应商与制造商之间库存与需求信息的交互，消灭供应商与制造商间的不信任，建立良好的双方关系。采购订单与生产订单通过大数据渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。协同效率的提高是企业供应链运作效率提升的关键。
