Integración profunda de big data y cadena de suministro
La profunda integración de big data y la cadena de suministro. Impulsados por la tecnología de Internet, los modelos industriales empresariales se actualizan constantemente. En la era de Internet, todo lo que eliges es big data. Si una empresa u otra persona no incorpora big data, significa que será eliminado. Se puede decir que quien la aproveche primero aprovechará primero la oportunidad. Lo siguiente trata sobre la integración profunda de big data y la cadena de suministro.
La profunda integración de big data y la cadena de suministro 1 La tecnología de big data aprovecha al máximo los recursos de datos masivos para acelerar el intercambio de información. La aplicación de la tecnología de big data liderará la reforma de la financiación de la cadena de suministro y cambiará problemas prácticos como los datos básicos imperfectos y la circulación irregular de la información en la financiación de la cadena de suministro. La tecnología de big data hace que el modelo de control de riesgos financieros de la cadena de suministro sea digital y dinámico, logrando efectos de control de riesgos multinivel de advertencia de riesgos en tiempo real.
Aplicación de tecnología de big data en las finanzas de la cadena de suministro:
(1) Satisfacer las necesidades de los usuarios y diseñar servicios financieros personalizados. La tecnología de big data puede combinar múltiples fuentes de datos a través de la minería de datos, captar con precisión las necesidades de las pequeñas y medianas empresas en función de las tendencias de desarrollo de la industria, transformar la información que buscan las empresas en información que las empresas buscan activamente y diseñar diversas cadenas de suministro personalizadas. Servicios financieros para pequeñas y medianas empresas.
(2) Mejorar los informes crediticios de transacciones y reducir la asimetría de la información. Según el modelo de aplicación de big data, los datos de transacciones basados en informes crediticios y préstamos automáticos se basan principalmente en fuentes de datos financieros dinámicas y sostenibles, que pueden mejorar efectivamente la calidad de los servicios de informes crediticios y reducir la asimetría de la información.
(3) Obtener crédito cuantitativo y controlar con precisión los riesgos. Basándose en la tecnología de big data, el crédito corporativo puede desensibilizarse mediante modelos combinados con fuentes de datos dinámicas, datos industriales y datos exógenos para obtener análisis de mercado y análisis de fluctuaciones de precios, lograr monitoreo en tiempo real, alerta temprana jerárquica, crédito cuantitativo y control preciso. riesgos.
(4) Establecer una base de datos de sujetos de crédito y mejorar la interacción de datos. El modelo de aplicación de big data establece una base de datos integral de entidades de crédito a través del modelo de datos de pasarela de transacciones, obtiene datos cruzados de pequeñas y medianas empresas desde la nube, combina de manera inteligente la compra, venta e inventario del sistema ERP de pequeñas y medianas empresas. empresas, previene y controla sistemáticamente los riesgos financieros y alivia eficazmente los problemas de financiación de las pequeñas y medianas empresas.
(5) Refinar las fuentes de datos multidimensionales para ayudar en la toma de decisiones de referencia. La tecnología de big data puede refinar la información de datos personales de los ejecutivos de entidades de crédito y ayudar en la toma de decisiones, lo que tiene un valor de referencia.
(6) Determinar el volumen de transacciones esperado y asignar canales con precisión. Después de establecer una base de datos tridimensional completa para entidades de crédito, combinada con fuentes de datos de la industria, a través de los modelos de análisis correspondientes, podemos predecir el impacto mutuo de los datos en la cadena de suministro correspondiente, determinar el volumen de transacciones esperado, determinar el volumen de distribución de los canales y mercados y lograr la circulación y el consumo para abrir y, en última instancia, mejorar la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro.
(7) Optimizar la tecnología de control de riesgos y lograr una automatización eficiente. La tecnología de big data, desde la recopilación de datos empresariales mediante terminales robóticas hasta la limpieza y clasificación y análisis de datos, se realiza en su totalidad mediante computadoras.
Se puede ver que en la industria financiera actual, big data y la financiación de la cadena de suministro son un modelo de desarrollo vinculado entre sí. Mediante la combinación de ambos, los riesgos financieros se pueden controlar al mínimo y se puede mejorar la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro.
Además, para los ejecutivos corporativos, el modelo que combina big data con la financiación de la cadena de suministro puede ayudar a los gerentes e inversores a estar en la cima de los datos, captar la veleta de los flujos de capital y ser capaces de hacer frente. con la situación en constante cambio. Aproveche la oportunidad en los centros comerciales probados.
Una breve introducción a la profunda integración de big data y la cadena de suministro
Hoy es una era de la información. En nuestra vida diaria se generan datos a cada momento. Estos datos contienen una gran cantidad de información personal, son muy extensos y tienen una evidente actualidad.
Según la explicación de Wikipedia sobre big data, big data es una colección de datos que no pueden recopilarse, gestionarse ni procesarse mediante herramientas de software convencionales en un plazo asequible.
Debido a que los datos son extremadamente grandes, no pueden ser procesados únicamente por computadoras, sino que deben depender del procesamiento distribuido de la computación en la nube para recopilar grandes datos. Big data se refleja principalmente en el procesamiento y utilización de enormes datos para obtener cierta información deseada que refleje el valor comercial y social de big data.
A medida que Internet continúa desarrollándose, las empresas tienen que procesar cada vez más información. Al mismo tiempo, debido a la competencia en el mercado cada vez más feroz, las empresas han planteado requisitos más altos para el procesamiento de big data, por lo que el desarrollo y la aplicación de la tecnología de big data son muy importantes.
Las características del big data son las siguientes:
(1) La esencia no está en la abundancia, sino en la clasificación y edición de estos datos, para que estos big data puedan se convierten en materiales útiles que pueden utilizarse como uso comercial para crear más beneficios económicos para las empresas.
(2) La tecnología de big data es muy especial. Para procesar eficazmente más datos en poco tiempo, la máquina que almacena big data se llama "nube". (3) Otra característica del big data es la autenticidad. Debido a que los big data provienen de una amplia gama de fuentes, la autenticidad de los big data es muy importante. Si los datos no son reales, nadie creerá en los big data.
El núcleo de Big Data son los datos y el contenido: un conjunto de datos a menudo representa muchas cosas. Los patrones de vida y las preferencias personales de una persona tienen un contenido rico, y estos contenidos se incluyen en un conjunto de datos. A través de estos datos, las empresas pueden desarrollar productos que sean más adecuados para los consumidores y usuarios, mejorando así en gran medida la competitividad de la empresa, lo que demuestra lo valiosos que son los datos.
Una revisión de la teoría de la gestión de la cadena de suministro
En 1999, Peter Drucker propuso el concepto de "cadena económica", que es el prototipo de "cadena de suministro". Posteriormente, Michael Porter propuso el concepto de "cadena de valor" basándose en las ideas de sus predecesores. Después de un desarrollo continuo, finalmente formó el concepto de lo que ahora llamamos "cadena de suministro".
Una cadena de suministro completa es una red logística industrial completa compuesta por proveedores intermedios, fabricantes, almacenes, centros de servicios de distribución y distribuidores. Una empresa completa puede desempeñar diferentes roles en la cadena de suministro, pero normalmente una cadena de suministro completa está compuesta por muchas empresas diferentes. En la cadena de suministro, el flujo de materias primas, productos semiacabados y productos entre empresas forma el flujo de mercancías en la cadena de suministro.
Dadas las condiciones nacionales especiales de China, muchos expertos y académicos han presentado diferentes puntos de vista sobre la cadena de suministro. Por ejemplo, un académico propuso que para que la cadena de suministro se desarrolle mejor, podemos comenzar con la gestión de la cadena de suministro. Un excelente gerente de la cadena de suministro puede optimizar la operación de la cadena de suministro y hacer las cosas con el menor costo.
Los empleos, la circulación de bienes, la operación de capital y la transmisión de información en la cadena de suministro pueden operar de manera eficiente, entregando así a los consumidores productos de alta calidad, bajo precio y amigables para el consumidor. Algunos expertos dicen que deberíamos prestar más atención al papel de la tecnología de la información en las cadenas de suministro. El requisito más básico de una cadena de suministro completa es lograr el intercambio de información entre empresas, brindar mejores servicios a los clientes y permitir que las empresas logren una situación * * beneficiosa para todos en cooperación continua.
Aplicación de la tecnología de big data en la cadena de suministro
Con el desarrollo continuo en los últimos años, la aparición y el desarrollo de la tecnología de big data han cambiado en gran medida el modelo de negocio tradicional. También es muy importante para el funcionamiento normal y la gestión de la cadena de suministro de las empresas. En el entorno internacional, la situación de la cadena de suministro no es optimista y debemos responder rápidamente a los cambios en la cadena de suministro provocados por emergencias.
Prevenir pérdidas provocadas por accidentes. Podemos recopilar, descubrir y extraer en profundidad las grandes cantidades de datos generados en cualquier momento y en cualquier lugar, y clasificar las necesidades de muchas regiones diferentes y diferentes tipos de personas según las condiciones reales y a través de la información de compra dejada por clientes anteriores.
La información de circulación logística puede predecir con precisión el valor futuro, que es el valor más importante de los big data en aplicaciones generalizadas y en la gestión de la cadena de suministro. Cada vez más empresas ven esta dirección de desarrollo futuro y optan por aplicar tecnología de big data a su gestión económica.
En 2013, Stock resumió el desarrollo anterior de la cadena de suministro y anticipó algunas tecnologías que cambiarán profundamente el desarrollo de la cadena de suministro en el futuro, incluida la importancia de los sistemas de big data para el desarrollo de la cadena de suministro. Mirando ahora hacia atrás, debo admirar la visión única del Sr. Stoker. Hoy en día, la aplicación de sistemas de big data ha traído cambios profundos a la vida humana.
Hoy en día, las tecnologías de software cada vez más complejas, los sistemas inalámbricos cada vez más convenientes, los teléfonos inteligentes y otros dispositivos portátiles inteligentes son cada vez más convenientes, más asequibles y los dispositivos móviles son cada vez más convenientes, lo que Puede ayudar a los usuarios a realizar análisis rápidos y obtener resultados de manera más conveniente. Stock también tiene un estudio en profundidad del informe de IBM.
Citó un informe sobre las opiniones de IBM sobre el futuro de la transmisión de información. La forma de conectarse mejor con la información en rápido desarrollo es utilizar mejor el poder del big data para el análisis.
Muchas empresas que utilizan el análisis de datos están convencidas de que los beneficios económicos de la empresa y la eficiencia laboral de los empleados han mejorado gracias al uso de la tecnología de análisis de datos. En vista de esto, el desarrollo actual de la ciencia y la tecnología ha llevado al surgimiento de big data e inyectado sangre nueva en la gestión de la cadena de suministro de las empresas. Hacer un uso completo de la tecnología de big data puede mejorar eficazmente la predicción precisa de la demanda futura de la empresa y predecir con precisión las fluctuaciones del mercado.
La profunda integración de big data y la cadena de suministro: la innovación de la gestión logística de la cadena de suministro mediante tres big data
Para las industrias comunes, la industria de la logística es muy especial. Presta atención a una estricta puntualidad. En nuestras palabras, el tiempo es oro, porque el transporte de un producto debe entregarse al cliente a tiempo. Si se retrasa, la experiencia del usuario se verá muy comprometida, lo que demuestra las dificultades de la industria de la logística. Que diversas actividades logísticas puedan implementarse normalmente no depende solo de cuestiones de mano de obra.
También se relaciona con muchas condiciones externas, como el tiempo, la ubicación, los recursos materiales e incluso el clima. Debido a la aleatoriedad, lo repentino y la incertidumbre de la industria de la logística, es muy necesario que las empresas establezcan un sistema completo de alerta temprana para resistir estas situaciones para su propio mejor desarrollo. Sin embargo, el sistema tradicional de alerta temprana del pasado no ha podido adaptarse al desarrollo de los tiempos debido a la falta de información y la lenta transmisión de información.
Por lo tanto, es necesario combinar big data con la industria logística para construir un sistema logístico en la nube. La logística en la nube se basa en las potentes capacidades de procesamiento de datos de la computación en la nube, así como en un flujo de trabajo regular, una cobertura industrial flexible y un control preciso de los enlaces. Es muy importante para la industria de la logística y puede proporcionar rápidamente soluciones completas a las emergencias.
Algunas personas dicen que la combinación de big data y la industria logística puede mejorar la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro, pero no hay una explicación específica. Ahora describamos en detalle el papel del big data en la gestión de la cadena de suministro.
La combinación de tecnología de big data y plataforma logística puede recopilar los pedidos de los usuarios de manera más eficiente y rápida, capturar y analizar información de datos de los clientes e integrar los recursos de las empresas de logística para lograr la entrega más rápida. usuario.
Ahora la gestión unificada de la información proporciona una garantía más segura y confiable para la información personal de los usuarios, puede detectar rápidamente problemas de fuga de información y brindar un mejor servicio a los usuarios.
Por lo tanto, la aplicación de big data en la gestión logística de la cadena de suministro no solo protege la información del usuario, sino que también integra eficazmente los recursos de las empresas de logística, mejora la eficiencia del transporte, crea economías de escala y mejora los servicios en la logística. industria, calidad y satisfacción del usuario.
Perspectivas de desarrollo futuro
El uso de big data ha atraído cada vez más atención. Sin embargo, la tecnología de big data se propuso tarde y la industria de la tecnología aplicada a la gestión de la cadena de suministro no está madura. Por tanto, hasta el momento no se han realizado muchas investigaciones sobre este tipo de tecnología.
Después de estudiar los resultados de sus predecesores, el autor cree que en una era que no se puede ignorar, el desarrollo de big data es inevitable. En el futuro, los big data seguirán surgiendo y desarrollándose como un tema candente en el campo de la gestión de la cadena de suministro y también servirán mejor a la sociedad.