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隨著供應鏈的迅速發展，大數據在其中發揮的作用也越來越大。
　　易觀智庫日前發布的《2014中國供應鏈大數據市場專題研究報告》顯示，在2014年中國供應鏈大數據份額中，零售業、制造業、服務業(非金融)、醫療業占比最多，約占83%市場份額，而能源僅占1%。而據易觀智庫預測，2016年中國供應鏈大數據市場將達到60億左右(不含供應鏈金融部分)。
　　該報告把供應鏈大數據分為結構數據、非結構數據、傳感器數據及新類型數據四種，涵蓋了交易數據、時間段數據、庫存數據、客戶服務數據、位置數據等各個方面。報告顯示，目前，大數據已經被廣泛應用于包括物流、服務和金融等供應鏈環節。
　　有效推進物流模式變革
　　在供應鏈中，大數據的作用首先體現在物流中。2014年12月26日，中國物流信息中心公布的數據顯示，1-11月，全國社會物流總額196.9萬億元，按可比價格計算，增長8.3%，較上年同期回落1.3個百分點。而從近五年的情況來看，物流企業資產規模增速逐步放緩，物流企業經營效益偏弱。
　　在這種情況下，物流企業需要從價值延伸的角度提供超過客戶預期的服務，以高效物流+增值服務的思路發展，而大數據是物流企業提供增值服務的基礎要素。另外，隨著眾多專業化物流模式的興起，降低供應鏈成本的核心將是數據資產的運用，大數據能夠有效地推進高效率的物流模式變革，是降低物流成本費用的有效手段。
　　利用大數據，企業可以與中國氣象服務中心合作，收集高速公路信息，提供全國高速公路的天氣預報和道路實況服務，可以優化行車路線，并對車輛和貨物狀態進行實時監控、評估和預警，對產品的運輸進行智能追溯。
　　企業通過大數據，依據物流的時間、成本、服務、物流數據、客戶需要等決策因素，可以對風險進行有效預測和評估，制定出合理、準確和科學的決策。利用物流數據，企業可以進行詳細的區域和網店預測，幫助電商平臺和快遞公司迅速做出決策。
　　例如，亞馬遜已經申請專利的“預測性物流”就是個利用大數據洞察用戶需求的典范。“預測性物流”會檢測用戶的鼠標在商品上的停留時間，再綜合考慮用戶的購買歷史、搜索記錄、愿望清單等，從而根據這些海量數據預判用戶的購買行為，提前將這些商品運出倉庫，放到托運中心寄存，等到用戶真的下單了，就可以立即開始運送商品。通過利用大數據，亞馬遜大幅縮減了商品的送貨時間。
　　構建預測模式提高協同效應
　　根據大數據的分析，物流企業可以構建預測模式，實現對產品銷量的精準預測，進而實現對未來庫存量的精準計算，使工廠、區域市場、本地市場的庫存配置更加合理，從而提高協同效應。企業可以通過充分掌握供應鏈物流過程中的所有基礎數據，結合企業自身的資源、能力狀況，對整個供應鏈進行必要的控制和監督。例如，神州租車的車輛租用率曾經在達到一定程度后出現了瓶頸，一部分車輛出現空置狀態。通過使用SAP推出的數據庫平臺SAPHana，神州租車優化了流程，將車輛使用率再次提高了15%。
　　提供精準金融服務
　　通過大數據技術進行行業分析和價格波動分析，能夠盡早提出預警，規避信貸風險，可以對目標客戶進行資信評估、審批短期小額貸款，以及精準金融和物流服務貸款。
　　例如，為了實現銀行和中小外貿企業之間的對接、打破信息不對等的狀態，阿里巴巴旗下一達通公司運用自身的系統處理能力，將監管、申請、投放、還款、放貸等相關融資工作納入一個統一的信息化網絡處理平臺，通過全程掌控交易流程，獲取交易環節的詳細數據和信息，以第三方服務平臺的角色驗證企業貿易真實性，實現各方信息交互、業務協同、交易透明，從而為解決中小企業融資難問題找到可行的方案。
　　在供應鏈金融中，大數據還可以提供諸多的增值服務。利用大數據，從源頭獲取用戶需求信息，洞察潛在需求，為供應鏈提供信息咨詢;可以對供應鏈金融上下游客戶進行全方位信用管理，形成互動的監管和控制機制，降低交易成本和風險;對供應鏈績效進行分析與預測，指導供應鏈管理，尤其是供應鏈協同數據的運營。