大數據和分析可以幫助組織預測未來的供應鏈中斷，并獲得優于競爭對手的優勢。

如今，業界人士都在談論大數據，但這究竟意味著什么呢?大數據被定義為極其龐大的數據集，無論是結構化的還是非結構化的數據，都要進行分析以揭示模式、趨勢和關聯，特別是關于人類行為和相互作用。

在供應鏈的背景下，大數據可能提供有價值的見解，有助于企業主動預測或快速響應事件或中斷。很多情況下，大數據可以帶來更多的好處，但最重要的是，大數據可以幫助企業成為客戶和供應商更好的貿易伙伴。

盡管進行大量的宣傳和推廣，一些企業利用大數據來優化供應鏈的能力證明要比收集數據本身難得多。一些組織仍然不確定如何實現這些大數據集，而另一些組織則以零散的方式利用大數據。

預測未來的供應鏈中斷

大多數供應鏈系統(如運輸管理系統)在很大程度上依賴于固定提前期的概念，但總是有不確定性，特別是在遠洋運輸方面。

依靠交付時間和其他現有的解決方案(如基于電子數據交換EDI的潛在狀態更新，并提醒用戶在事件發生后立即中斷)限制了組織在問題惡化之前快速修復問題的能力。這將降低客戶服務水平，增加貨運費用，降低利潤率，并需要更多的庫存。

雖然供應鏈中斷總是會發生，但新技術的出現提供了預測未來可能發生的中斷，并相應地主動采取行動的能力。不可預測的消費者行為、交通模式、港口行為、惡劣天氣、自然災害，以及工人罷工都是可能導致供應鏈中斷的因素，這些事件將會導致供應鏈中斷，從而導致成本增加，讓客戶服務面臨挑戰。

采用新技術可以讓企業了解預測分析和大數據，從而確定出貨時的預計開航時間 (ETA)，時間僅需幾個小時。這創建了一個更具彈性的供應鏈，使組織能夠做出更加積極有效的決策，從而縮短網絡延遲，縮短供應周期，并保護利潤空間。

大數據驅動價值

第三方物流(3PL)提供商在利用供應鏈中的大數據方面變得越來越有效，并開始通過投入資源，與技術提供商建立合作伙伴關系，將大數據應用到其服務產品中，從而創造更多價值。

采用大數據不只是收集信息，還有具備做某事的能力。如今，組織期望在數據和預測分析方面有更好的可見性，這樣他們就能做出更明智、更快捷、更高效的決策。除了將數據用于供應鏈運營之外，組織還可以通過向客戶、供應商和其他貿易伙伴提供市場洞察力來將數據轉化為價值。

在物流方面，幫助上游和下游合作伙伴增長是至關重要的，這可能與提供消費者情緒和喜好、零售行業的分類見解，以及季節性模式和消費預測一樣簡單。

就工業采購而言，供應商需要提前幾個月進行計劃，然而，許多零售商和分銷商還無法支持這一點。大數據和預測分析可以幫助供應商在下一個訂單范圍內規劃他們的業務，并將其擴展到12 -18個月。

他們可以提供對下游客戶需求和購買行為的見解和分析，而不需要承擔太多的風險。提供更好的可見性可幫助客戶更好地運營業務，并幫助供應商發展業務。

應用適當的數據科學的重要性

大多數組織認識到大數據的價值和重要性，但由于大量的結構化和非結構化數據而變得不堪重負難以實施。然而，實際上重要和推動價值的數據就是這樣做的。可以對大數據進行分析，以獲得更有效的業務決策。

許多組織不甘落后，并且在數據中心投入大量資金，卻沒有如何將數據轉化為實際價值的遠見。組織在投入大量資金用于數據科學資源之前，應該進行適當的投資并真正理解數據，以便發現潛在的新機遇、如何把握機會，以及可持續和高效運營是至關重要的。

利用大數據獲得競爭優勢

在組織將資源投入到數據科學部門之前，或者在其從數據科學的角度了解需要的內容之前，建議首先從數據或缺乏的數據中找出***的機會。

對于投資資源之前的其他建議是組織與其同行廠商、大學甚至是技術供應商進行探討和審查，這些廠商已經投資并做了哪些事情，這樣就可以得出自己的觀點。尋找提供“數據科學即服務”的技術供應商的幫助來探索其可能性。發現可以從大數據中獲得更好的投資回報的機會，并為組織帶來***的競爭優勢。

組織采用大數據，可以為供應鏈帶來巨大的好處，所以組織應該積極接受并應用。組織正確實施大數據將會繼續以新的效率發展，并將保持競爭力，更加精簡，迅速響應，并積極應對供應鏈中斷。