大數據提供商，事實表明，越來越多的企業正在采用數據分析來應對供應鏈中斷，加強供應鏈管理(SCM)。目前，幾個主要的中斷正在影響供應鏈。我們分享壹下大數據提供商，看看吧。
大數據供應商1全球大數據市場的主要供應商有微軟(美國)、Teradata(美國)、IBM(美國)、甲骨文(美國)、SAS Institute(美國)、Google(美國)、Adobe(美國)、Talend(美國)、Qlik(美國)、TIBCO Software(美國)、Alteryx(美國)、Sisense(美國)、Informatica(美國)、Cloudera(美國)、Splunk(美國)、Palantir Technologies(美國)。
1010data(美國)、日立Vantara(美國)、Fusionex(馬來西亞)、Information Builders(美國)、AWS(美國)、SAP(德國)、Salesforce(美國)、微焦點(英國)、HPE(美國)、MicroStrategy。
這些供應商采取了各種有機和無機的增長策略，如新產品發布、夥伴關系和合作以及並購，以擴大其在全球大數據市場的影響力。
AWS(美國)以Web服務的形式提供雲計算服務。該公司為190個國家/地區的客戶提供廣泛的產品和服務。亞馬遜的產品組合包括計算、存儲、數據庫、遷移、網絡和內容交付、開發者工具、管理工具、媒體服務、機器學習和分析。此外，解決方案部門還提供網站和網絡應用、移動服務、備份、存儲和歸檔、金融服務和數字媒體。
它面向各種垂直行業，如媒體和娛樂、汽車、教育、BFSI、遊戲技術、政府、醫療保健和生命科學、制造、零售、電信、石油和天然氣以及電力公用事業。在大數據市場，其產品包括亞馬遜QuickSight、亞馬遜S3、亞馬遜冰川和AWS Glue。
大數據提供商2全面分析大數據給供應鏈帶來的好處。
如今，大數據已經完全跨越了概念炒作，成為很多行業業務發展的重要武器。而在供應鏈管理領域，大數據技術的應用行業發展處於起步階段，但我相信隨著大數據在其他行業的快速發展，供應鏈管理的大數據也會快速趕上，所以人們難免會問大數據能給供應鏈帶來什麽好處。請跟隨甘和我壹起了解大數據給供應鏈帶來的好處。
大數據和供應鏈
1，庫存優化。比如SAS獨有的強大庫存優化模型，可以在保持高客戶滿意度的同時，最大限度地降低供應成本，提高供應鏈的響應速度。
其庫存成本在第壹年將下降15% ~ 30%，對未來的預測準確率將提高20%，從而帶來其整體收入增長7% ~ 10%。當然，還有壹些其他潛在的好處，比如增加市場份額。此外，使用SAS系統，產品質量將顯著提高，不良率將降低10% ~ 20%。
2.創造商業利益，在生產現場從供應鏈渠道和儀器或傳感器網絡收集大量數據。使用大數據更緊密地整合和分析這些數據庫，有助於提高庫存管理、銷售和分銷流程以及設備持續監控的效率。制造業要發展，企業必須明白大數據能產生的成本效益。設備的預測性維護，現在已經有條件采用大數據技術。制造業將成為大數據收入的主要來源。
3.B2B電子商務供應鏈整合。強大的電商將引領上下遊生產計劃——下遊銷售對接。這種對接趨勢是，上遊制造外包供應鏈管理只關註制造，生產鏈(:D)。
物流外包上升到供應鏈外包是壹個巨大的飛躍，體現了電子商務強大的競爭力和整合能力，支持海量數據和跨平臺、跨公司對接成為可能。B-B供應鏈整合具有很強的市場空間，可以完善中國的產業布局、產業鏈優化、產能配置優化、庫存減少、供應鏈成本降低、供應鏈效率提升。
4.隨著物流平臺規模的發展，B-C商業模式的融合已經成為現實，但物流執行平臺的建設是壹個瓶頸。多元化產品的銷售供應鏈整合存在很大的技術問題，如供應周期、庫存周期、配送時效、物流運作要求等。，而這樣的物流中心是非常困難的。
大數據平臺的建設將帶動整體銷售供應鏈的整合；國內也有現實問題，比如跨區域物流配送，城鄉差異等。政府監管是壹大難點/不治之癥，大數據平臺有助於政府職能調整到位。
5.產品協同設計。以前大家最關心的是產品設計。但現在在產品設計開發過程中，相關人員相互配合，工廠和制造能力也在同步設計開發。目前的壓力是向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格和更高質量的產品，同時滿足所有這些要求是制造和工程企業的下壹個巨大價值。這就是大數據的用武之地。
企業如何部署大數據？
要讓數據發揮作用，首先要處理大數據，要能夠* * *享受、整合、存儲、搜索眾多來源的海量數據。就供應鏈而言，這意味著能夠接受來自第三方系統的數據並加快反饋速度。
其總體影響是增強協同作用、加快決策速度和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈壹直使用大量結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統來存儲資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等，用於跟蹤供應鏈執行效率、成本和控制產品質量。
大數據給供應鏈帶來的好處
目前，大數據的概念超越了傳統的數據生成、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，數據非結構化，數據內容多樣化，大數據的部署將面臨新的挑戰。
簡單處理今天生成、傳輸和存儲的大量信息帶來的挑戰。目前，數據量呈爆炸式增長，隨著M2M(機器對機器通信)的應用，這壹趨勢還將繼續。
但是，如果能夠解決這些挑戰，將會打開壹個全新的局面？核心在兩個方面:
1.解決數據生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時流程數據，虛擬化供應鏈流程。通過挖掘這些新數據集的潛力並結合來自廣泛來源的信息，有可能獲得新的見解。這樣，企業可以開發新的流程，這些流程與產品生命周期的各個方面直接相關。與它相結合的是報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創造壹個良性的強化循環。
2.解決數據應用問題，如何讓供應鏈中各種價值轉化過程產生的數據具有商業價值，是發揮數據部署革命性生產力的基礎。大數據在供應鏈中的應用不再是簡單的交易狀態可視化，支撐決策的庫存水平也超出了傳統的ERP架構。因此，企業必須重新設計數據應用的頂層設計，建立強大而全面的大數據應用分析模型，才能迎接如何發揮復雜海量數據價值的挑戰。
大數據在供應鏈中的應用才剛剛起步。隨著供應鏈、大數據分析、數據管理和大數據應用的快速發展，大數據存儲在供應鏈領域有著巨大的發展潛力，大數據投資只有與供應鏈結合才能產生可持續、規模化發展的產業。
大數據供應商3供應鏈案例分析方法
壹.供應鏈案例的類型
供應鏈案例可以是從原材料供應到最終產品交付給最終用戶的整個供應鏈，也可以是只涉及供應鏈壹個環節或專註於單壹物流活動的案例。無論是哪種情況，都要從整個供應鏈的角度進行分析，要考慮供應鏈中單個環節的變化對其他環節的影響。
二、供應鏈案例分析的目標
提高客戶服務水平和降低總運營成本是供應鏈管理的兩大目標，在案例分析中必須牢記。
三、供應鏈案例分析法
供應鏈案例分析可以分為以下幾個步驟:
首先，分析供應鏈的現狀。
首先，分析了供應鏈的結構。在分析過程中，我們可以畫出從原材料或零部件供應的起點，經過制造環節和分銷環節，到最終用戶的貨物流動示意圖。示意圖的目的是描述供應鏈中固定節點(如工廠、倉庫)的結構以及貨物在這些節點之間的流動方式。即貨物的流動。
然後分析了支持貨物流動的信息流和信息系統，包括訂單信息處理、需求預測信息、管理信息和計算機系統。其次，分析當前的供應鏈績效是非常有效的，可以包括供應鏈的整體績效、供應鏈的相對績效和單個物流職能的績效。
第二，在現狀分析的基礎上找出問題。
這往往是案例分析中最難也是最重要的壹步。因為如果不能正確識別主要問題，就不能做出正確的選擇。分析時要註意癥狀和原因的區分。通常情況下，癥狀在分析時更容易明確。
例如，經理可能認為存儲容量不足是壹個問題。其實可能只是壹個癥狀，可能是庫存管理不善或者生產安排不合理，大大超過實際需求造成的。所以在分析中，壹定要找到問題的真正原因。
第三，想象並提出解決問題的方法。
解決方案的提出與現狀分析緊密相連，壹個好的現狀分析可以清楚地確定主要問題，從而指出正確的解決方案或行動路線。在提出解決問題的方案時，我們通常可以從三個層面來考慮:具體職能部門的層面；公司層面，公司內部實行跨部門改革；在供應鏈層面，同壹供應鏈上的公司之間的合作進行了改革。
最後，應充分解釋擬議的方案。
以上是為分析供應鏈問題提供壹個思考和分析框架。這不是壹個適用於所有供應鏈問題的普適方法，而是列出了分析問題時可以考慮的因素，相關的研究因素要在案例分析中根據實際問題來確定。