大数据对采购与供应链的影响

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1、大数据对采购与供应链的影响“目前在供应链上应用大数据的重心更多的是靠近市场的需求端 和营销领域，相对于采购与供应领域，市场需求领域更多地首先开展 了大数据的应用，许多企业也已经收获颇丰。因此，在采购与供应领 域应该努力迎头赶上时代的步伐，利用大数据为企业和供应链的供应 做出更大的贡献。有了充足的数据，若将其转变为价值还必须有好的 方法和先进的工具。一、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇 1. 大数据时代 及其特征大数据(Big Data )是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断 进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、 电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、

2、企业和民生的方方面 面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据， 以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理 事务和决策等更积极目的的资讯与知识。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长 50%，每 两年便将翻一番，而目前世界上 90%以上的数据都是最近几年才产生 的。2020 年，全世界所产生的数据规模将达到今天的 44 倍。从这些 数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。大数据时代凸显了数据资源的重要意义。2012 年奥巴马政府宣布 投资 2 亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为 国家战略，将大数据定义为“未来的新石油

3、”，把对数据的占有和控 制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2013 年，法国 政府发布了其数字化路线图，列出了将会大力支持的 5 项战略性 高新技术，“大数据”就是其中一项。 2012 年，日本总务省发布 2013 年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。 联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国 和各国政府来说是一个历史性的机遇。我国也将大数据产业看作为战 略性产业，成立了“大数据专家委员会”。在“大数据”2014 年十大 趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境 逐步发展等内容。同时，大数据专家委员会预测，2014

4、年大数据在互 联网和电子商务、金融 （股市预测、金融分析 ）、健康医疗 （流行病监控 和预测等）、生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。展开剩余92% 大数据时代是大数据价值充分发挥的时代。据赛门铁克公司的调 研报告，全 球企业的 信息存储 总量已达 2.2ZB（1ZB=1024EB， 1EB=1024PB ），年增67%。世界上每分钟产生1700TB的数据，但 是吸引我们的不仅仅是这个庞大的数字本身，而是我们如何利用这些 数据做些什么。大数据可以运用到各行各业，在宏观经济方面， IBM 日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的 480 项经济数据，计算采购经理人指数的

5、预测值；印第安纳大学利用 谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心 情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到 87%；在制 造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品 销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理， 通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向，等等。据麦肯锡公 司测算：大数据将给美国医疗服务业带来3000 亿美元的价值，使美国 零售业净利润增长达到 60%，使制造业产品开发、组装成本下降 50%， 而大数据所带来的新需求，将推动整个信息产业的创新发展；根据经 济与商业研究中心的最新研究，大数据将为英国经济增加216

6、0 亿英镑 （约合 3467 亿美元）以上的潜在收益。2. 大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇 首先，商务环境和商务模式变得越来越复杂，且更加动荡、多样 和个性化。其二，电子商务业务模式的飞速发展打破了国家疆界，使 得跨境业务速增、商业活动频繁，同时伴随着数据量的剧增。其三， 大数据应用处理成为企业和社会竞争发展的重要焦点。其四，有效挖 掘大数据成为时代面临的重要课题。最后，许多企业对大数据的重要 性认识不足，没有充分了解其价值。下面是一些机构对大数据的调研、认知和应用研究，从不同的方面展示了其发展现状。1）Gartner公司2013年一份名为2013年大数据普及程度背后 的炒作的报告（

7、见图 1）指出：在受访企业中，有 64%正在或是即 将进行大数据工作，但实际的状况却不尽人意，其中很多企业并不知 道他们能够使用大数据做些什么。2012年，有27%的企业开始从事大 数据相关的工作，有 31%计划于两年内展开大数据项目。而 2013 年， 有 30%的企业已经引入了大数据，计划参与的企业比例也增至34%。 造成这一现象的原因是不少企业都认为大数据能够帮助他们提升用户 体验、改进企业效率或是发现新的商业模式或产品。 56%的企业不知 道如何从数据中获取价值；41%的企业无法将这项技术与公司战略结 合起来；34%的企业缺乏大数据的处理能力；33%的企业难以整合多 样的数据资源；29

8、%企业的基础架构遭遇挑战；27%的企业面临隐私 和数据安全问题； 26%的企业在对大数据项目投资上存在疑惑；甚至 还有23%的公司不知大数据究竟为何物。2）Supply Chain Insights Research Firm 2012年对有关大数据 与供应链管理的研究表明：企业已经意识到对大数据及其技术缺乏理 解。调查发现：正在进行的大数据项目中，有36%的组织目前有一个跨职能的 团队来为其供应链评估大数据的潜在价值；项目通常由首席信息官 CIO 负责。评估供应链大数据使用和分析技术的团队领导是 CIO 的占 47%，是业务部门领导的占 21%，具有一个跨业务职能管理团队的占 21%。企业的

9、信息管理系统的复杂度高，通常有多个系统支持他们 的供应链，因此数据量巨大并且整合困难。数据增长快。8%的受访 者在单个数据库里具有PB （千万亿字节）级别的数据，47%的受访者 预计未来五年内在其数据库里具有PB级别的数据。而且在那些正在进 行大数据项目的企业中，有68%预计在五年内其数据库里具有PB级别 的数据。在企业自我评价使用不同的数据类型的能力方面，应用最 好的数据来源于传统供应链的事务处理数据（有 58%的受访者使用该 类型数据，说明该类数据仍是企业最熟悉的）、新型的地理与地图数 据（有47%的受访者使用该类型数据）和产品的可追溯性数据（有42% 的受访者使用该类型数据）；其次是物联

10、网上的各种设备数据（有 28% 的受访者使用该类型数据）和运动应用数据（有 26%的受访者使用该 类型数据）。调研显示受访者对结构化数据类型的掌握程度更高。大数据举措当前的重点是对供应链的可视性，但未来却是投向 需求数据。预期的收益越大，现行绩效评级就越低，这一点体现在需 求数据的领域。由于更加熟悉交易数据和供应系统，具有较长供应链 和跨多个边界的零售商表示，着重于供应链的可视性被认为是最为重 要的。2013 年7 月，Supply Cha in In sights Research Firm 又做了进 一步的量化研究，目的是了解和研究供应链的领导者们正在构建的驾 驭大数据的能力。这个研究是基

11、于 123 家制造商（占受访企业的 59%），零售商（占受访企业的 26%），批发商/分销商/合作商（占 受访企业的 12%）和第三方物流提供商（占受访企业的 2%）的一项 在线调查。受访者中 31%是供应链团队（是团队成员的占 15%，是负责人的 占 12%，是其他岗位的占 2%，是支持人员的占 1%）；25%是 IT 团 队（是 IT 总监的占 15%，是首席信息官的占 3%，是负责人的占 3%， 是经理的占 2%，是系统管理员的占 1%）；44%为其他团队（是销售 团队的占 16%，跨职能业务领导的占 10%，是财务的占 7%，是 BI 分 析员的占 3%，是市场人员的占 2%，是其他的

12、占 6%）。调研显示出大数据的应用更多的是一个机会，而不是一个问题。 认为有机会的占 76，毫无概念的为 11%，而在大数据方面存在问题 的有 12%。尽管数据库在不断增长，但可以被管理，然而，最大的数 据库不是企业资源规划（ERP ）数据库，而是在产品的可追溯性数据 的领域。受访者中已经启动一个大数据应用项目的占28，另外 37的受 访者有计划开展大数据项目，其余 20%没有开展大数据活动的计划。 那些认为有机会应用大数据的受访者认为，大数据应用的最大机会在 于对相关新型数据的管理，而不是对数据的体量或速度的管理。在那些打算开展大数据项目的受访者中，准备当年就开展的占 9%，1-2 年内开展

13、的占 53%，3-5 年内开展的占 31%，不知道何时开展的 占 7%。关于供应链重点要素中，目前排在前 3 位的分别是：需求与供给 的易变性（51%），应用大数据的能力（ 43%），人才问题（ 34%） 与业务增长速度（34%）。到2020年，驱动供应链成为卓越的前3个 趋势的分别是：数据可视化（ 46%），增强供应链的可视性（ 39%） 和大数据（37%）。目前大数据的应用还是处于起步阶段，未来更多的机会与应用是 出现在“需求”领域。需求计划、订单管理和价格管理位列前 3 位， 是目前从大数据中获益最高的领域。目前在供应链上应用大数据的重心更多的是靠近市场的需求端和 营销领域，相对于采购与

14、供应领域，市场需求领域更多地首先开展了 大数据的应用，许多企业也已经收获颇丰。因此，在采购与供应领域 应该努力迎头赶上时代的步伐，利用大数据为企业和供应链的供应做 出更大的贡献。有了充足的数据，若将其转变为价值还必须有好的方 法和先进的工具。在供应链上，大数据最突出和最能转化价值的应用 是借助于商务智能BI软件系统和供应链管理SCM软件系统来实现。二、大数据环境下采购和供应链管理中的商务智能技术应用今天，客户需求的个性化特征越来越突出，电子商务和互联网营 销已全面普及，多样化的营销方式随之不断涌现，移动互联网与社交 已逐渐进入社会生活与工作的不同层面，而传统的管理模式和手段却 已很难把握和管控

15、需求的变化。大数据时代，消费者能够选择购买完全客户化的商品，或从一个 可供选择的环境下自行定制商品，例如在网上购买计算机商品时，消 费者可以根据自己的需要和喜好定制化购买；对于商家来说，为了扩 大销售范围、增加市场份额，他们通常采用特殊的促销策略，将多种 相关联的商品实行深度捆绑和关联销售。个性化驱使商品的生命周期 越来越短、淘汰率不断增大，迫使新品推出越来越快、越来越多；在 某些特定的时间点，电商们会采取大面积的降价销售手段，例如双十 一、圣诞节等，引发消费者大规模的购买行为。通常，在社会与市场的新环境、新形式下会涌现出新的商业业态、 模式和行为等，这些都为供应链上的需求与供给平衡匹配带来新

16、的难 题，使得企业更难以掌握市场需求与资源整合，导致需求与供给失衡， 预测不准。当需求信号传递滞后使得采购与供给计划赶不上需求变化 时，就会造成库存大量积压的同时还常常出现库存短缺的现象。这样 一来，成本的上升吞噬了盈利。对于这些难题，企业可以充分利用大数据技术，基于已有的业务 数据，运用商务智能 BI 和供应链管理 SCM 等信息化技术，对各项关 键业务进行深度的挖掘与分析，掌握其特性与特征，发现改进的机会 并对其进行优化，从而实现由粗放管理到精细管理的转变。对于改进 的业务可以落实在采购与供给业务的各项工作和各个方面，目前应用 较多或收获较大的环节主要表现在需求预测、采购战略和业务规则的 制定、采购业务的分析与改善、供应商的管理、库存占有量的降低、 日常业务可视化监控和预警等方面。案例分析：大数据驱动联合利华供应链 消费者从超市货架上取走一瓶联合利生产的洗发水对联合利华 （中国）来说，就意味着它的 1500 家供应商、25.3 万平方米的生