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    利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的案例研究

    2024-12-31 00:00:00傅小鵬
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化策略大數(shù)據(jù)

    【摘" 要】隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用日益廣泛。論文在分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上,從強(qiáng)化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)與引進(jìn)、建立健全大數(shù)據(jù)管理制度與標(biāo)準(zhǔn)、拓展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用廣度與深度、強(qiáng)化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護(hù)等方面提出了優(yōu)化策略。論文結(jié)合A公司供應(yīng)鏈管理的實(shí)際案例,闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用實(shí)踐,從而為企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理提供參考。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理;優(yōu)化策略

    【中圖分類(lèi)號(hào)】:F270.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " "【文章編號(hào)】1673-1069(2024)09-0129-03

    1 引言

    當(dāng)前,數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動(dòng)力、資本之后的第四大生產(chǎn)要素。大數(shù)據(jù)以其數(shù)據(jù)量大、類(lèi)型多樣、處理速度快等特點(diǎn),為商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理注入了新的活力。將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)、供應(yīng)鏈、風(fēng)險(xiǎn)管控等商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域,有助于提升企業(yè)管理的科學(xué)化、精細(xì)化水平,增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。然而,大數(shù)據(jù)在帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí),也對(duì)企業(yè)的管理能力和技術(shù)水平提出了更高要求。因此,深入研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用情況以及優(yōu)化策略,對(duì)于推動(dòng)大數(shù)據(jù)與商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的深度融合具有重要意義。本文將在案例分析的基礎(chǔ)上,為企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理提供決策參考。

    2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用

    2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念與特征

    大數(shù)據(jù)是指以容量大、類(lèi)型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合,正在成為國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。一般而言,具備Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)、Veracity(真實(shí)性)等5V特征的海量數(shù)據(jù)可稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)日益成為信息化時(shí)代的顯著特征。依托強(qiáng)大的存儲(chǔ)、計(jì)算和分析能力,大數(shù)據(jù)技術(shù)可從海量數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息,已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1]。

    2.2 商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的概念

    商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理是指企業(yè)在商業(yè)活動(dòng)中,通過(guò)計(jì)劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)、控制和監(jiān)督等手段,合理分配和利用人力、物力、財(cái)力等資源,以達(dá)到經(jīng)濟(jì)效益最大化和社會(huì)效益最優(yōu)化的目標(biāo)。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈和消費(fèi)者需求的不斷變化,商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

    在這個(gè)過(guò)程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)作為信息化時(shí)代重要的技術(shù)手段,為商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理注入了新的活力。通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),企業(yè)能夠收集、分析和利用海量的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者信息,從而更加精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者需求。這種基于數(shù)據(jù)的決策方式,不僅有助于企業(yè)優(yōu)化資源配置和生產(chǎn)流程,提高經(jīng)營(yíng)效率和盈利能力,還能為企業(yè)帶來(lái)更加長(zhǎng)遠(yuǎn)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此,大數(shù)據(jù)技術(shù)與商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的融合已成為企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

    2.3 商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

    近年來(lái),大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中得到了廣泛應(yīng)用,成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。大數(shù)據(jù)應(yīng)用覆蓋了商業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),主要集中在以下領(lǐng)域:客戶關(guān)系管理,企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、分析客戶行為數(shù)據(jù),準(zhǔn)確把握客戶特征與偏好,為其提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù),提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度;精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合線上線下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)全流程管理,并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)用戶畫(huà)像、產(chǎn)品推薦,大幅提高營(yíng)銷(xiāo)的精準(zhǔn)度和轉(zhuǎn)化率;供應(yīng)鏈優(yōu)化,通過(guò)對(duì)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與分析,優(yōu)化供應(yīng)鏈流程,降低庫(kù)存成本,提高供應(yīng)鏈運(yùn)作效率;風(fēng)險(xiǎn)管控,綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,提高金融風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等重大風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和防范能力;運(yùn)營(yíng)決策,利用算法模型從企業(yè)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取關(guān)鍵信息,形成數(shù)據(jù)化、可視化的業(yè)務(wù)洞察,為戰(zhàn)略規(guī)劃、預(yù)算管理等提供科學(xué)決策支持[2]。

    2.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

    大數(shù)據(jù)技術(shù)是在云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)的支撐下發(fā)展起來(lái)的,其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理變革帶來(lái)了新的動(dòng)力。大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下方面:驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可深度挖掘數(shù)據(jù)資源,探索新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn),創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)模式,培育新的利潤(rùn)增長(zhǎng)極;優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理,大數(shù)據(jù)分析能夠揭示經(jīng)營(yíng)管理中的問(wèn)題與不足,并提供改進(jìn)決策依據(jù),優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,提高運(yùn)營(yíng)效率;強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管控,大數(shù)據(jù)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的廣度、深度與準(zhǔn)確性,增強(qiáng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范能力;賦能精細(xì)化管理,通過(guò)收集分析業(yè)務(wù)全流程數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)透明,使管理決策更加精準(zhǔn),推動(dòng)管理向精細(xì)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型;提高市場(chǎng)響應(yīng)力,大數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)快速感知內(nèi)外部環(huán)境變化,提高市場(chǎng)洞察力,增強(qiáng)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的敏捷性。

    3 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的策略

    3.1 強(qiáng)化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

    企業(yè)應(yīng)加大資金投入,完善以數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算平臺(tái)為核心的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作,并引進(jìn)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析等軟硬件系統(tǒng),提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用的堅(jiān)實(shí)支撐。企業(yè)要立足自身管理需求,分步實(shí)施,循序漸進(jìn),避免一蹴而就、盲目投資。同時(shí),鼓勵(lì)有條件的企業(yè)加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)、大數(shù)據(jù)服務(wù)商的合作,借助外部力量彌補(bǔ)資源和技術(shù)短板[3]。此外,政府應(yīng)加大政策扶持、資金投入力度,營(yíng)造良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境,推動(dòng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

    3.2 加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)與引進(jìn)

    加快培養(yǎng)一批既精通大數(shù)據(jù)技術(shù),又熟悉行業(yè)業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才,是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵。一方面,要依托高校、科研機(jī)構(gòu)等,開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)和課程,加強(qiáng)大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人才的校企聯(lián)合培養(yǎng)。另一方面,企業(yè)要?jiǎng)?chuàng)新用人機(jī)制,采取柔性引才方式,從市場(chǎng)、社會(huì)廣泛吸納數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方面的優(yōu)秀人才。同時(shí),企業(yè)要加大對(duì)大數(shù)據(jù)人才的內(nèi)部培養(yǎng)力度,定期開(kāi)展專(zhuān)業(yè)培訓(xùn),并建立與大數(shù)據(jù)人才成長(zhǎng)相適應(yīng)的考核與激勵(lì)機(jī)制[4]。

    3.3 建立健全大數(shù)據(jù)管理制度與標(biāo)準(zhǔn)

    企業(yè)應(yīng)盡快建立健全適應(yīng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的管理制度與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。在管理制度方面,應(yīng)明確大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用、安全保護(hù)、績(jī)效考核等方面的原則與要求。在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)方面,要加快構(gòu)建橫跨采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理、交換等環(huán)節(jié)的企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化管理,為數(shù)據(jù)高效集成和應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí),要強(qiáng)化制度和標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行力,將其嵌入數(shù)據(jù)全生命周期的管理當(dāng)中,推動(dòng)大數(shù)據(jù)管理工作規(guī)范化、制度化。

    3.4 拓展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用廣度與深度

    企業(yè)要以大數(shù)據(jù)為技術(shù)核心驅(qū)動(dòng)力,結(jié)合管理創(chuàng)新的實(shí)際需求,全面推動(dòng)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化與再造,以及管理模式的根本性變革。在企業(yè)內(nèi)部,應(yīng)牢固樹(shù)立“數(shù)據(jù)引領(lǐng)決策”的先進(jìn)理念,加速構(gòu)建以數(shù)據(jù)洞察為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)體系和管理決策框架,確保大數(shù)據(jù)分析能夠無(wú)縫嵌入并增強(qiáng)業(yè)務(wù)操作的每一個(gè)環(huán)節(jié)。

    實(shí)踐中,可優(yōu)先選取采購(gòu)管理、生產(chǎn)制造、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客戶服務(wù)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)板塊,率先開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的試驗(yàn)性項(xiàng)目,通過(guò)不斷迭代數(shù)據(jù)分析模型,持續(xù)提升數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與應(yīng)用的能力。此外,應(yīng)著力加強(qiáng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)與ERP(企業(yè)資源計(jì)劃)、CRM(客戶關(guān)系管理)、SCM(供應(yīng)鏈管理)等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的深度整合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的實(shí)時(shí)互通與共享,從而充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在推動(dòng)管理精細(xì)化、決策科學(xué)化方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

    3.5 強(qiáng)化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護(hù)

    強(qiáng)化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護(hù)是大數(shù)據(jù)健康發(fā)展的重要保障。首先,企業(yè)要建立大數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)管理制度,依據(jù)數(shù)據(jù)的機(jī)密程度、敏感程度劃分保護(hù)等級(jí),并采取相應(yīng)的管控措施;其次,要完善身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等安全防護(hù)機(jī)制,防范數(shù)據(jù)泄露、非授權(quán)訪問(wèn)等風(fēng)險(xiǎn);再次,要遵循最小夠用原則收集個(gè)人信息,保障用戶知情權(quán),嚴(yán)防用戶隱私被侵犯;最后,要加強(qiáng)安全意識(shí)教育,增強(qiáng)全員數(shù)據(jù)安全意識(shí),將數(shù)據(jù)安全融入企業(yè)文化建設(shè),筑牢大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全防線[5]。

    4 項(xiàng)目案例

    下文以某大型制造企業(yè)A公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理的項(xiàng)目實(shí)踐為例,探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用。

    4.1 項(xiàng)目背景與目標(biāo)

    A公司是一家跨國(guó)制造企業(yè),在全球擁有上百家分子公司和數(shù)千家供應(yīng)商,供應(yīng)鏈管理面臨諸多痛點(diǎn):存在信息孤島,上下游協(xié)同不暢;需求預(yù)測(cè)偏差大,生產(chǎn)與庫(kù)存頻繁失衡;物流配送效率低,經(jīng)常出現(xiàn)斷貨問(wèn)題;供應(yīng)商績(jī)效考核主觀性強(qiáng),優(yōu)勝劣汰機(jī)制不健全。為此,公司決定運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑供應(yīng)鏈流程,實(shí)現(xiàn)端到端的供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化。項(xiàng)目目標(biāo)如下:搭建供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集成共享;開(kāi)發(fā)需求預(yù)測(cè)與庫(kù)存優(yōu)化模型,提高計(jì)劃的準(zhǔn)確性和柔性;優(yōu)化采購(gòu)、生產(chǎn)、配送環(huán)節(jié),縮短交付周期;建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,加強(qiáng)供應(yīng)商績(jī)效管控。

    4.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與數(shù)據(jù)源整合

    項(xiàng)目組采用開(kāi)源的Hadoop平臺(tái)構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng),通過(guò)Sqoop等工具將ERP、MES、WMS等系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),利用Kafka實(shí)現(xiàn)工廠設(shè)備、物流單證等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集。在數(shù)據(jù)處理方面,利用MapReduce、Spark等組件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換,通過(guò)HBase、Redis等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和查詢。在數(shù)據(jù)應(yīng)用層面,綜合運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)、OLAP分析工具、可視化展現(xiàn)工具,為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供靈活多樣的大數(shù)據(jù)分析和服務(wù)能力。

    同時(shí),項(xiàng)目組與業(yè)務(wù)部門(mén)密切配合,系統(tǒng)梳理了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)源,包括銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、采購(gòu)數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等,并與外部數(shù)據(jù)源如天氣數(shù)據(jù)、物價(jià)指數(shù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián),形成了跨部門(mén)、多維度的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)資產(chǎn)??傆?jì)涉及結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約100 TB。

    4.3 供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建

    基于大數(shù)據(jù)平臺(tái),項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,并構(gòu)建了一系列優(yōu)化模型:

    第一,需求預(yù)測(cè)模型。綜合運(yùn)用時(shí)間序列、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法,結(jié)合歷史銷(xiāo)售、促銷(xiāo)、庫(kù)存等數(shù)據(jù),建立分SKU級(jí)的中長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)85%以上。第二,庫(kù)存優(yōu)化模型。通過(guò)對(duì)銷(xiāo)量、需求波動(dòng)、供貨周期等進(jìn)行綜合分析,動(dòng)態(tài)優(yōu)化安全庫(kù)存、補(bǔ)貨點(diǎn)等庫(kù)存參數(shù),有效降低缺貨率和庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)。第三,生產(chǎn)計(jì)劃模型。利用整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式算法等,結(jié)合需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)能、物料等約束,優(yōu)化生產(chǎn)排程和產(chǎn)線平衡,使產(chǎn)能利用率和準(zhǔn)時(shí)交付率均提升5個(gè)百分點(diǎn)以上。第四,配送優(yōu)化模型。利用大數(shù)據(jù)分析配送線路、車(chē)輛裝載、到貨時(shí)間等,通過(guò)動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化和智能調(diào)度,使車(chē)輛周轉(zhuǎn)效率提高20%,準(zhǔn)時(shí)送達(dá)率達(dá)95%以上。第五,供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型。開(kāi)發(fā)了涵蓋交付、質(zhì)量、成本、服務(wù)、創(chuàng)新等多維度的供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)加權(quán)求和形成供應(yīng)商綜合績(jī)效得分,每月自動(dòng)生成供應(yīng)商績(jī)效報(bào)告。

    通過(guò)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建,公司供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)效率和敏捷性大幅提升,總體成本降低8%,產(chǎn)品上市時(shí)間縮短25%。

    4.4 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈決策支持系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

    項(xiàng)目組在供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了一套供應(yīng)鏈決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括三大功能模塊:

    第一,供應(yīng)鏈控制塔。通過(guò)業(yè)務(wù)駕駛艙,為高層管理者提供供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況的全局視圖,并設(shè)置了一系列預(yù)警指標(biāo),及時(shí)發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)并采取應(yīng)對(duì)措施。第二,數(shù)字化協(xié)同平臺(tái)。打通供應(yīng)鏈上下游,實(shí)現(xiàn)從客戶需求到交付全流程的可視化、可追溯,使供應(yīng)鏈各方能夠及時(shí)獲取所需信息,降低了人工協(xié)調(diào)成本,供應(yīng)鏈協(xié)同效率提升30%以上。第三,供應(yīng)鏈優(yōu)化引擎。將之前構(gòu)建的優(yōu)化模型封裝為標(biāo)準(zhǔn)服務(wù),業(yè)務(wù)部門(mén)可通過(guò)參數(shù)配置靈活調(diào)用各類(lèi)優(yōu)化服務(wù),使業(yè)務(wù)決策更加智能化。

    系統(tǒng)上線后,高層管理者可隨時(shí)掌握供應(yīng)鏈運(yùn)行態(tài)勢(shì),并借助系統(tǒng)智能分析功能,快速識(shí)別供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)隱患和優(yōu)化機(jī)會(huì)。業(yè)務(wù)部門(mén)也能結(jié)合實(shí)際需求靈活使用智能決策服務(wù),提高供應(yīng)鏈決策的科學(xué)性和執(zhí)行力。

    4.5 項(xiàng)目實(shí)施效果評(píng)估與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

    通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)和應(yīng)用,A公司實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型,大幅提升了供應(yīng)鏈管理水平。從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)看,項(xiàng)目實(shí)施當(dāng)年,公司供應(yīng)鏈管理成本同比降低12%,庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提高8%,產(chǎn)品交付準(zhǔn)時(shí)率達(dá)98%,經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率增加1.5個(gè)百分點(diǎn)。從流程效率來(lái)看,供應(yīng)鏈計(jì)劃、執(zhí)行、協(xié)同等環(huán)節(jié)的人力投入減少30%以上,供應(yīng)鏈運(yùn)作效率顯著提升。從業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)來(lái)看,公司高層和業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)供應(yīng)鏈管理滿意度超過(guò)95%。

    本項(xiàng)目的成功實(shí)施得益于以下經(jīng)驗(yàn)做法:一是高度重視,組建了由公司領(lǐng)導(dǎo)任組長(zhǎng)、各部門(mén)負(fù)責(zé)人參與的項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)小組,為項(xiàng)目實(shí)施掃清障礙;二是制定了切實(shí)可行的數(shù)據(jù)治理策略,構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)安全防護(hù)等制度體系,夯實(shí)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);三是堅(jiān)持需求導(dǎo)向,聚焦痛點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題開(kāi)展應(yīng)用,從單點(diǎn)突破到整體優(yōu)化,分步推進(jìn),快速見(jiàn)效;四是注重復(fù)合型人才培養(yǎng),通過(guò)內(nèi)部培養(yǎng)和外部引進(jìn)相結(jié)合,組建了一支懂業(yè)務(wù)、善技術(shù)、能落地的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì);五是強(qiáng)化變革管理,及時(shí)傳達(dá)共識(shí),調(diào)整績(jī)效考核,并從流程、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)使用等方面開(kāi)展培訓(xùn),為大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)造良好的組織環(huán)境。

    5 結(jié)語(yǔ)

    隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái),大數(shù)據(jù)正在成為提升商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理水平、驅(qū)動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。然而,大數(shù)據(jù)在賦能商業(yè)決策的同時(shí),也對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力、技術(shù)創(chuàng)新能力、跨界協(xié)同能力提出了更高要求??v觀本文案例,A公司能夠成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理,源于其在頂層設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)牽引、人才建設(shè)、組織變革等方面的系統(tǒng)思考和有效舉措,值得借鑒。未來(lái),企業(yè)應(yīng)以數(shù)據(jù)為核心資產(chǎn),以業(yè)務(wù)應(yīng)用為牽引,加快推進(jìn)大數(shù)據(jù)與商業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的深度融合,在數(shù)字化時(shí)代的浪潮中搶占先機(jī)、贏得未來(lái)。

    【參考文獻(xiàn)】

    【1】鄧金娥.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)群高質(zhì)量發(fā)展的對(duì)策研究[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2024(10):122-126.

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    【5】盧鑫瑜.大數(shù)據(jù)時(shí)代下檔案信息資源的優(yōu)化利用與管理創(chuàng)新——以醫(yī)院為例[J].機(jī)電兵船檔案,2024(2):114-116.

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