빅 데이터 및 공급망 심층 통합. 인터넷 기술의 원동력으로 기업 산업 모델이 끊임없이 업데이트되고 있다. 인터넷 시대에 당신이 선택한 모든 것은 큰 데이터입니다. 만약 기업이나 다른 사람이 큰 데이터를 결합하지 않는다면, 그것은 당신이 탈락한다는 것을 의미한다. 누가 먼저 잡았는지, 누가 먼저 기회를 잡았다고 할 수 있다. 다음은 빅데이터와 공급망의 심도 있는 융합에 관한 것이다.
빅 데이터 및 공급망 심층 통합 1 빅 데이터 기술은 대용량 데이터 자원을 최대한 활용하여 정보 공유 속도를 높입니다. 빅데이터 기술의 응용은 공급망 금융의 변화를 이끌고 공급망 금융의 기초데이터가 불완전하고 정보 유통이 원활하지 못한 등 현실적인 문제를 변화시킬 것이다. 빅 데이터 기술은 공급망 금융 바람 제어 모델을 데이터 화 및 동적으로 만들어 실시간 위험 경보의 다단계 바람 제어 효과를 제공합니다.
공급망 금융에 빅 데이터 기술 적용:
(1) 사용자 요구에 맞게 맞춤형 금융 서비스를 설계합니다. 빅 데이터 기술은 데이터 마이닝을 통해 다양한 데이터 소스를 일치시킬 수 있으며, 업계의 추세를 결합하여 중소기업의 요구를 정확하게 파악하고, 기업이 찾고 있는 정보를 적극적으로 기업을 찾는 정보로 변환하고, 중소기업을 위한 다양한 맞춤형 공급망 금융 서비스를 설계할 수 있습니다.
(2) 거래 정보를 개선하고 정보 비대칭을 줄입니다. 빅 데이터 애플리케이션 모드에서 신용 정보 및 자동 대출에 기반한 거래 데이터는 주로 동적이고 지속 가능한 금융 데이터 소스에 의존하여 신용 정보 서비스의 품질을 효과적으로 향상시키고 정보 비대칭을 줄일 수 있습니다.
(3) 양적 신용을 실현하고 위험을 정확하게 통제하십시오. 대형 데이터 기술에 의존하여 기업에 대한 신용은 모델을 통해 동적 데이터 소스, 산업 데이터, 외생 데이터의 탈민성을 결합하여 시장 분석, 가격 변동 분석, 실시간 모니터링, 등급 경보, 양적 신용, 정확한 위험 통제 등을 실현할 수 있습니다.
(4) 신용 주체 데이터베이스를 구축하고 데이터 상호 작용을 개선합니다. 빅 데이터 애플리케이션 모델은 거래 게이트웨이 데이터 모델을 통해 신용 주체의 종합 데이터베이스를 구축하고, 클라우드에서 중소기업 교차 데이터를 얻고, 중소기업 구매 및 구매 ERP 시스템을 지능적으로 일치시키고, 시스템이 금융 위험을 방지하고, 중소기업 자금 조달 문제를 효과적으로 완화합니다.
(5) 다차원 데이터 소스를 구체화하여 참조 결정을 돕습니다. 빅 데이터 기술은 신용 주체 임원의 개인 데이터 정보를 정제하고, 의사 결정을 보조하며, 참고 가치를 가질 수 있다.
(6) 예상 거래량을 판단하고 채널 분배를 정확하게 진행하다. 신용주체를 위한 완벽한 전방위적 입체데이터베이스를 구축한 후, 업계 데이터 소스와 함께 해당 분석 모델을 통해 해당 공급망에 있는 데이터의 상호 영향을 예측하고 예상 거래량을 판단하며 채널과 시장의 배송량을 판단하고 유통과 소비의 개통을 실현하여 공급망 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.
(7) 위험 관리 기술을 최적화하고 효율적인 자동화를 달성한다. 대형 데이터 기술, 로봇 단말기의 기업 데이터 수집부터 데이터 청소 및 데이터 정리 분석에 이르기까지 모두 컴퓨터가 완성한다.
현재 금융업계에서는 빅 데이터와 공급망 금융이 상호 연결된 발전 모델에 속한다는 것을 알 수 있다. 두 가지의 결합을 통해 재무 위험을 최소화하여 공급망 관리의 효율성을 높입니다.
또한 기업 임원의 경우, 빅 데이터와 공급망 금융의 결합 모델은 관리자와 투자자가 데이터 맨 위에 서서 자금 흐름의 풍향표를 파악하고 변화무쌍한 쇼핑몰에서 선두를 잡는 데 도움이 됩니다.
빅 데이터와 공급망의 심층 통합에 대한 간략한 소개
오늘날 시대는 정보화 시대이다. 일상 생활에서 데이터는 항상 생성되고 있습니다. 이 데이터에는 대량의 개인 정보가 포함되어 있으며 매우 광범위하며 뚜렷한 시효성을 가지고 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
위키피디아의 빅 데이터 해석에 따르면 빅 데이터는 일반 소프트웨어 도구에서 수집, 관리 및 처리할 수 없는 적정 기간 동안 수집할 수 없는 데이터 모음입니다.
엄청난 양의 데이터로 인해 컴퓨터만으로는 처리할 수 없으며 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리에 의존하여 대용량 데이터를 수집해야 합니다. 빅데이터는 방대한 데이터의 처리와 활용에 주로 반영되어 빅데이터의 상업적 가치와 사회적 가치를 반영하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
인터넷이 계속 발전함에 따라 기업들은 점점 더 많은 정보를 처리해야 한다. 이와 함께 시장 경쟁이 치열해지면서 기업들은 빅데이터 처리에 대한 요구가 높아지기 때문에 빅데이터 기술의 개발과 응용이 중요하다.
큰 데이터의 특징은 다음과 같습니다.
(1) 본질은 많은 것이 아니라, 이 데이터를 분류하여 편집하여 이 큰 데이터를 유용한 소재로 만들어 상업적 용도로 기업에 더 많은 경제적 이익을 창출하는 것이다.
(2) 빅데이터 기술은 매우 특수하다. 단시간에 더 많은 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 빅데이터를 저장하는 기계를' 클라우드' 라고 부른다. (3) 빅 데이터의 또 다른 특징은 진정성이다. 빅데이터의 출처가 매우 넓기 때문에 빅데이터의 진실성은 매우 중요하다. 만약 데이터가 사실이 아니라면, 아무도 큰 데이터를 믿지 않을 것이다.
빅데이터의 핵심은 데이터와 내용이다. 데이터 세트는 종종 많은 것을 대표하며, 한 사람의 생활 규칙과 개인 취향은 모두 풍부한 내용을 가지고 있으며, 이 내용은 모두 데이터 세트에 포함되어 있다. 이러한 데이터를 통해 기업은 소비자와 사용자에게 더 적합한 제품을 개발하여 기업의 경쟁력을 크게 향상시키고 데이터의 소중함을 알 수 있습니다.
공급망 관리 이론 요약
1999 피터 드루크는' 경제사슬' 이라는 개념을 제시했는데, 이것은' 공급망' 의 초기 형태다. 이후 마이클 포터는 전임자의 사고방식에 따라' 가치 사슬' 이라는 개념을 제시했고, 끊임없는 발전을 거쳐 결국 우리가 지금 말하는' 공급망' 이라는 개념을 형성했다.
완전한 공급망은 다운스트림 공급자, 제조업체, 창고, 유통 서비스 센터 및 유통업체로 구성된 완전한 산업 물류 네트워크입니다. 완전한 기업은 공급망에서 서로 다른 역할을 수행할 수 있지만, 일반적으로 완전한 공급망은 여러 다른 기업으로 구성됩니다. 공급망에서 각 기업 간의 원자재, 반제품, 제품의 흐름은 공급망의 상품 흐름을 형성한다.
중국의 특수한 국정을 감안하여 많은 전문가와 학자들이 공급망에 대해 다른 관점을 제시했다. 예를 들어, 한 학자는 공급망을 더 잘 발전시키기 위해 공급망 관리로 시작할 수 있다고 제안했습니다. 훌륭한 공급망 관리자는 공급망의 운영을 최적화하고 최소한의 비용으로 일을 잘 할 수 있습니다.
공급망의 일자리, 화물 유통, 자금 운영, 정보 전달은 모두 효율적으로 운영되어 품질이 우수하고 소비자에게 적합한 제품을 소비자에게 전달할 수 있습니다. 일부 전문가들은 공급망에서 정보 기술의 역할에 더 많은 관심을 기울여야 한다고 말한다. 완전한 공급망의 가장 기본적인 요구 사항은 기업 간 정보 공유를 실현하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하여 지속적인 협력에서 기업이 * * * 공승을 이룰 수 있도록 하는 것입니다.
공급망에 대형 데이터 기술 적용
최근 몇 년 동안 지속적으로 발전함에 따라 빅데이터 기술의 출현과 발전은 전통적인 비즈니스 모델을 변화시켰으며, 기업의 정상적인 운영과 공급망 관리에도 중요한 역할을 했습니다. 국제 환경에서 공급망의 형세는 낙관적이지 않으며, 돌발 상황으로 인한 공급망 변화에 신속하게 대응해야 한다.
사고로 인한 손실을 방지하다. 언제 어디서나 생성되는 대량의 데이터에 대해 수집, 검색 및 심층 마이닝을 수행하고, 실제 상황에 따라 여러 지역, 다양한 종류의 사람들의 요구를 구분하며, 이전 고객이 남긴 구매 정보를 통해 ，
물류의 유통정보는 미래 가치를 정확하게 예측할 수 있다. 이는 빅데이터가 광범위하게 적용되고 공급망 관리에서 가장 중요한 가치다. 점점 더 많은 기업들이 이러한 미래 발전 방향을 보고 기업의 경제 관리에 빅 데이터 기술을 적용하기로 하고 있습니다.
20 13, Stock 은 이전 공급망의 발전을 요약하고 향후 공급망 발전에 큰 데이터 시스템이 공급망 발전에 미치는 중요성을 포함한 일부 기술을 전망했습니다. 지금 돌이켜 보면, 어쩔 수 없이 스토크 씨의 독창적인 안목에 감탄할 수밖에 없다. 오늘날, 빅데이터 시스템의 응용은 이미 인류 생활에 깊은 변화를 가져왔다.
점점 더 복잡해지는 소프트웨어 기술, 점점 더 편리한 무선 시스템, 스마트폰 등 스마트 웨어러블 장비가 점점 더 편리해지고, 가격이 점점 더 친해지고, 이동이 쉬워지고, 사용자가 더 쉽게 빠른 분석을 할 수 있도록 돕고, 더욱 편리하게 결과를 얻을 수 있습니다. Stock 은 IBM 의 보고서에도 깊은 연구가 있다.
그는 IBM 의 미래 정보 전송에 대한 견해에 대한 보고서를 인용했다. 빠르게 발전하는 정보를 어떻게 더 잘 도킹할 수 있을지는 큰 데이터의 힘을 더 잘 활용해 분석하는 것이다. (알버트 아인슈타인, 지식명언)
데이터 분석을 사용하고 있는 많은 기업들은 데이터 분석 기술을 사용하여 기업의 경제적 이익과 직원의 생산성이 향상되었다고 확신합니다. 이를 감안해 볼 때, 현재 기술의 발전은
그것은 큰 데이터의 출현을 이끌고 기업의 공급망 관리에 새로운 혈액을 주입했다. 빅 데이터 기술을 최대한 활용하면 기업의 미래 수요에 대한 정확한 예측을 개선하고 시장 변동을 정확하게 예측할 수 있습니다.
빅 데이터와 공급망의 심층 통합-공급망 물류 관리에 대한 세 가지 주요 데이터의 혁신
일반 업종에 있어서 물류 업종은 매우 특별하다. 그것은 엄격한 시효성을 중시한다. 우리의 말로 말하면 시간은 돈이다. 왜냐하면 한 상품의 운송은 제때에 고객에게 배달해야 하기 때문이다. 지연되면 사용자에 대한 체험이 크게 할인될 수 있어 물류업계의 어려움을 알 수 있다. 각 물류 활동이 정상적으로 시행될 수 있을지는 인력 문제만이 아니다.
또한 시간, 장소, 물력, 심지어 날씨와 같은 많은 외부 조건과 관련이 있습니다. 물류업계의 무작위성, 돌발적, 불확실성으로 인해 기업들은 더 나은 발전을 위해 이러한 상황에 대비할 수 있는 완벽한 경보 시스템을 구축해야 합니다. 그러나 과거의 전통적인 경보 시스템은 정보 부족과 정보 전달의 둔화로 인해 시대의 발전에 적응할 수 없었다.
따라서 빅데이터와 물류업계를 결합해 클라우드 물류 시스템을 구축해야 할 필요가 있다. 클라우드 물류는 클라우드 컴퓨팅의 강력한 데이터 처리 능력, 규칙적인 워크플로우, 유연한 산업 범위, 정확한 링크 제어에 의존하여 물류 업계에 매우 중요하며, 돌발사건에 대한 완벽한 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다.
빅데이터와 물류업계의 결합은 공급망 관리의 효율성을 높일 수 있다고 말하지만 구체적인 설명은 없다. 이제 공급망 관리에서 큰 데이터의 역할에 대해 자세히 설명하겠습니다.
대용량 데이터 기술과 물류 플랫폼을 결합하면 사용자 주문을 보다 효율적이고 신속하게 수집하고 고객 데이터 정보를 캡처 및 분석하여 물류 회사의 자원을 통합하여 최대한 빨리 사용자에게 상품을 제공할 수 있습니다.
이제 통합 정보 관리는 사용자의 개인 정보를 보다 안전하고 안정적으로 보호하고, 정보 유출 문제를 적시에 파악하여 사용자에게 더 나은 서비스를 제공합니다.
따라서 공급망 물류 관리에 대용량 데이터를 적용하는 것은 사용자 정보 보호뿐 아니라 물류 회사의 자원을 효과적으로 통합하고 운송 효율성을 높이며 규모 효과를 형성하고 물류 업계의 서비스 품질과 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.
미래 발전 전망
빅 데이터의 사용은 점점 더 주목을 받고 있지만 빅 데이터 기술은 늦게 제안되고 공급망 관리에 적용되는 기술 산업도 미성숙하기 때문에 지금까지 이런 기술에 대한 연구는 많지 않다.
선인의 성과를 연구한 후, 필자는 무시할 수 없는 시대에 큰 데이터의 발전은 필연적이라고 생각한다. 이후 빅데이터는 공급망 관리 분야에서 뜨거운 이슈로 끊임없이 파생되고 발전하며 사회에 더 잘 서비스될 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 공급망, 공급망 관리, 공급망 관리, 공급망 관리, 공급망 관리, 공급망 관리, 공급망 관리)