習題答案第一章供應鏈大數據概述一、思考題1.大數據具有哪些特征？答：（1）數據量大（Volume）第一個特征是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。（2）類型繁多（Variety）第二個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。（3）價值密度低（Value）第三個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。（4）速度快、時效高（Velocity）第四個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。（5）真實性（Veracity）第五個特征是數據的真實性。具體指數據的準確性和可信賴度，即數據的質量。2.與傳統供應鏈相比，智能供應鏈具有哪些特征？答：（1）智慧供應鏈技術的滲透性更強基于智慧供應鏈，供應鏈管理和運營者會系統地主動吸收包括物聯網、互聯網、人工智能等在內的各種現代技術，主動將管理過程適應引入新技術帶來的變化。（2）智慧供應鏈可視化、移動化特征更加明顯智慧供應鏈更傾向于使用可視化的手段來表現數據，采用移動化的手段來訪問數據。（3）智慧供應鏈注重人機系統協調性在主動吸收物聯網、互聯網、人工智能等技術的同時，智慧供應鏈更加系統的考慮問題，考慮人機系統的協調性，實現人性化的技術和管理系統。3.供應鏈大數據主要有哪些構成？答：供應鏈大數據的主要構成有：采購中的大數據、生產制造中的大數據、物流中的大數據、銷售中的大數據和供應鏈金融中的大數據。（1）采購中的大數據采購環節主要指貨源或購貨，指負責從供應商處購買商品和服務的一切活動及過程。盡管營銷在處理消費者問題方面發揮著主要作用，貨源才是在供應環節發揮主要作用的一步。（2）生產制造中的大數據生產制造負責創造產品和服務。生產制造在企業運營中發揮著傳輸作用，將企業的投入轉化為最終商品。這些投入包括原材料、科技、信息、人力資源（比如工人、員工、經理）以及技術設施（比如建筑和設備），制造的產出是企業生產的產品和服務，涵蓋了各行各業。（3）物流中的大數據物流是指在供應鏈中，將產品在規定時間內運送到指定地點的業務。物流使產品在供應鏈中得以流動和存儲，與之相關的決策包括計算庫存、協調調配原材料、安排配送路線以及貨運。大數據分析在物流這一領域應用于優化倉儲、補充庫存、配貨中心最優化選址以及運輸成本最小化這些方面。（4）銷售中的大數據供應鏈中的銷售環節是指市場營銷，它將企業與消費者聯系起來，確定消費者需求，促進新興產品消費以及發現市場機遇。（5）供應鏈金融中的大數據供應鏈金融是運用供應鏈管理的理念和方法，為相互關聯的企業提供金融服務的活動。4.應用供應鏈大數據有哪些價值與作用？答：（1）判斷需求方向和需求量供應鏈上的企業，存在著緊密的關聯關系。終端消費量的變動，必然會引起上游各環節的變動。大數據時代，大數據可幫助我們判斷一系列變動的規律。同時，我們還可以把一定時期內的流通和消費看作是一個常量，而在地區、方向、渠道、市場的分配作為變量。（2）目標客戶資信評估利用供應鏈金融中的大數據，可以對客戶財務數據、生產數據、電水消耗、工資水平、訂單數量、現金流量、資產負債、投資偏好、成敗比例、技術水平、研發投入、產品周期、安全庫存、銷售分配等進行全方位分析，信息透明化，能客觀反映企業狀況，從而提高資信評估和放貸速度。只看財報和交易數據是有風險的，因為可能造假。（3）供應鏈企業風險分析、警示和控制大數據的優勢是行情分析和價格波動分析，盡早提出預警。行業風險是最大的風險，行業衰落，行內大多企業都不景氣。多控制一個環節、早預見一天，都能有效減少風險。（4）提供精準金融與物流服務利用供應鏈金融大數據分析企業貸款時間、期間、規模、用途、流向、倉儲、運輸、代采、集采、貨代、保兌、中介、擔保一體化運營等經營狀況，進而提供精準金融服務與物流服務。二、討論題1.通過調查了解，介紹供應鏈大數據在現代供應鏈管理中的應用場景？答：一是促進制造業企業生產裝備與工藝智能化，推動智能裝備及其零部件生產向數字化、網絡化、智能化轉變；二是推進供應鏈全鏈條管理數字化，支持核心企業加強全鏈條數據管理，實現供應鏈透明管理，支持重點行業打造供應鏈數字創新中心，為行業提供監測分析、大數據管理、質量追溯、標準管理等公共服務；三是推動供應鏈決策智慧化，推動一批能夠參與全球競爭的跨行業跨領域工業互聯網平臺創新發展，建設一批面向特定行業的企業級工業互聯網平臺，建設以工業互聯網平臺為核心的數字化供應鏈服務體系。2.結合智能供應鏈的主要實現技術，討論這些技術是如何應用于智能供應鏈中的？答：（1）銷售點數據：在門店實時獲取的銷售點數據包含著大量的客戶信息、包括數量、價格、折扣、使用優惠券等，它們能夠用于管理供應鏈。除此之外，數據還記錄了地點信息，既可以用于確認流通的商品種類和流通速度，又能用于地理分析和區域本土化研究。（2）射頻識別技術射頻識別技術在工業領域被廣泛用于辨識和追蹤商品。舉例來說，在生產中與汽車相連的射頻識別標簽能夠在流水線上追蹤汽車；制藥廠能夠運用射頻識別在配貨中和倉庫追蹤產品。射頻識別技術還能夠用于庫存添置，確保每一件貨物都能各就各位。用射頻識別標簽讀取倉庫中的托盤，無論標簽位于產品的什么位置，都能夠確認、清點商品，記錄其位置。射頻識別技術正慢慢地滲透到供應鏈的各個環節，是供應鏈管理智能化的一種無形驅動力。三、案例分析1.BlueYonder的人工智能供應鏈管理平臺可以為企業提供哪些服務?答：（1）可按需提供自動化的供應鏈管理功能，引導并使企業的業務領先于市場變化。并通過供應鏈管理（JDASCM）平臺，加速企業生產目標實現，并協助企業精確制定供應鏈策略。（2）能更快地響應消費者需求信號、認知洞察和智能決策，在云系統、現場解決方案和邊緣應用等方面為客戶提供全方位的無縫體驗。2.BlueYonder與微軟Azure的強強聯合，對于智能供應鏈的形成有何價值和意義？答：BlueYonder與微軟Azure在智能供應鏈服務上優勢互補，BlueYonder的核心解決方案及其數字化履行平臺可幫助用戶全面實現計劃、執行、平臺和零售流程的數字化交付，而通過微軟的AIML技術驅動供應鏈端到端的可視化流程梳理優化和管控能力優化，并通過強大的擴展能力和廣泛的增值合作商體系構建量體裁衣的解決方案。

第二章供應鏈大數據平臺一、名詞解釋1.供應鏈大數據平臺：供應鏈大數據平臺（SCBD）以“數據可視”“提質增效”為目標，通過供應鏈大數據采集、分析、應用，用數據指導公司經營決策，實現精益化管理與可持續發展目標。2.供應鏈大數據交易平臺：撮合性質、自營性質，以及一些線下業務轉到線上的在線業務3.供應鏈大數據交付平臺：供應鏈大數據服務B2B平臺4.供應鏈大數據金融平臺：供應鏈大數據金融B2B又分為自營型和撮合型，自營型就是平臺有錢，平臺公司通過平臺作為資產流量入口，撮合型則是資金方入駐平臺，然后讓資產與資金對接，平臺本身不參與資金。二、簡答題1.大數據在供應鏈中的主要應用有哪些？答：計劃：更準確地預測產品需求。采購：實時評估供應商績效并識別隱藏成本。生產制造：最大化資源和產量。物流：在效率、準確性和速度方面有所提高。退貨/回收：降低退貨成本并提高流程可見性。2.與傳統供應鏈運營相比，供應鏈大數據運營具有哪些優勢？答：傳統的供應鏈數據分散，各部門之間協作存在障礙，而數字供應鏈支持多個內部和外部系統以及人員之間的協作，為減少或消除“數據孤島效應”創造了機會，即信息被存儲在單獨的、孤立的信息系統中，實現統一、共享的供應鏈視圖，加快跨部門和跨貿易合作伙伴的可見性和協作。3.企業如何根據其供應鏈大數據運營所處的階段來選擇適合自己的團隊組織架構？答：要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，并加快反饋速度。其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用于跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。4.影響大數據運營平臺的因素有哪些？答：（1）大數據治理體系發展情況，目前，我國尚無真正意義上的數據管理法規，只在少數相關法律條文中有涉及數據管理、數據安全等規范的內容，難以滿足快速增長的數據管理需求。（2）核心技術發展，數據規模高速增長，現有技術體系難以滿足大數據應用的需求，大數據理論與技術遠未成熟，未來信息技術體系將需要顛覆式創新和變革。（3）融合應用程度，我國大數據與實體經濟融合不夠深入，主要問題表現在：基礎設施配置不到位，數據采集難度大；缺乏有效引導與支撐，實體經濟數字化轉型緩慢；缺乏自主可控的數據互聯共享平臺等。5.供應鏈企業開展大數據治理的內容包括哪些方面？答：（1）大數據驅動供應鏈數字化轉型加速大數據驅動供應鏈，技術帶來新的革命。數字化供應鏈是經濟社會發展到一定階段的必然產物，是未來供應鏈創新的基本方向。誰能夠在數字化供應鏈領域領先發展，誰就領先了全球供應鏈，甚至全球經濟。有效的數字化供應鏈能夠推動企業收入增長、采購成本下降以及供應鏈成本大幅降低。（2）供應鏈大數據平臺開放、融合，產業邊界外延供應鏈系統完善的核心企業向供應商開放供應鏈；企業間供應鏈融合，多樣化產品的銷售鏈融合在一個平臺；供應鏈大數據的市場邊界從標準化的數據產品逐漸拓寬到基于數據的增值服務。（3）供應鏈平臺生態圈出現，中小企業協同發展以供應鏈為平臺形成的商業生態成為新型的商業模式：依附于供應鏈的中小企業協同發展，擁有供應鏈資源的企業將更加注重進行資源平臺的建設。三、討論題1.通過調查了解，介紹大數據平臺在智慧供應鏈中的應用場景？答：舉例：精確的需求預測。需求預測是整個供應鏈的源頭，整個市場需求波動的晴雨表，銷售預測的靈敏與否直接關系到庫存策略，生產安排以及對終端客戶的訂單交付率，產品的缺貨和脫銷將給企業帶來巨大損失。企業需要通過有效的定性和定量的預測分析手段和模型并結合歷史需求數據和安全庫存水平綜合指定精確的需求預測計劃。如汽車行業，在應用數據分析平臺進行精準預測后，可以及時收集何時售出、何時故障及何時保修等一系列信息，由此從設計研發、生產制造、需求預測、售后市場及物流管理等環節進行優化，實現效率的提升，并給客戶帶來更佳的用戶體驗。2.通過資料收集與整理，思考并探討供應鏈大數據平臺發展如何為推進供應鏈創新與應用戰略提供支撐？答：供應鏈大數據平臺可迅速高效地發揮數據的最大價值，實現供應鏈系統全流程貫通，是智慧/數字化供應鏈的運作依托，是打造智慧供應鏈生態系統的核心要素。借助數字化供應鏈平臺，產業在地理空間和虛擬平臺疊加融合，融通大中小不同規模企業，商業、服務業等不同功能形態的企業，上中下游全產業鏈企業，形成更具有影響力的產業組織，保障核心企業供應，提升中小企業的市場開拓能力。

第三章供應鏈大數據分析基本方法一、名詞解釋1.數據預處理：一種供應鏈領域下在不使用傳統隨機理論進行數據分析的情況下對供應鏈數據進行集成分析和處理的方法。2.聚類分析：根據在數據中發現的描述對象及其關系的信息，將數據對象分組。3.數據可視化：將數據轉換成圖或表等，以一種更直觀的方式展現和呈現數據。4.預測：是指人們利用已經掌握的知識和手段，預先推知和判斷事物未來發展狀況的一種活動。5.機器學習：計算機利用經驗改善系統自身性能的行為。二、簡答題1.什么是數據預處理方法，如何理解數據預處理的作用？答：是指一種供應鏈領域下在不使用傳統隨機理論進行數據分析的情況下對供應鏈數據進行集成分析和處理的方法，主要是在數據處理方面面臨挑戰。由于實際的生產和壽命，會生成并存儲大量數據，這些數據可以表征該過程。數據預處理的目的是數據預處理過程能夠提升分析結果的準確性、縮短計算過程。2.什么是關聯分析？答：關聯分析（AssociationAnalysis）是一種常用的挖掘算法，用來挖掘數據之間的內在關聯。3.請提出預測方法的類型和適用性？（1）定性預測法介紹1）專家會議法及德爾菲法這兩種方法都是依賴于專家的判斷來做預測，具有很強的主觀性。所以其有效性很很受限于專家的專業水準，所以實用性和可靠性比較差。德爾菲法不同的是，沒有面對面的會議過程，專家都是匿名做出各自的判斷的。2）類推預測法類推預測根據對比對象的差異，有產品類推、地區類推、國際類推、行業類推、更新換代類推等。根據已知的產品的市場表現來預測類似新產品可能的市場表現，或者是根據某產品在A地區市場表現來預測該產品在B地區時可能的市場表現。但是事件的相似性都是有限的，不同事件間受到很多不同因素的影響，所以類推預測不是一種很嚴格的預測方法，效果有限。（2）定量預測方法1）趨勢外推預測方法趨勢外推預測方法是根據事物的歷史和現實數據，尋求事物隨時間推移而發展變化的規律，從而推測其未來狀況的一種常用的預測方法。趨勢外推預測法主要利用描繪散點圖的方法(圖形識別)和差分法計算進行模型選擇。主要優點是：可以揭示事物發展的未來，并定量地估價其功能特性。趨勢外推預測法比較適合中、長期新產品預測，要求有至少5年的數據資料。2）回歸預測方法回歸預測方法是根據自變量和因變量之間的相關關系進行預測的。自變量的個數可以一個或多個，根據自變量的個數可分為一元回歸預測和多元回歸預測。同時根據自變量和因變量的相關關系，分為線性回歸預測方法和非線性回歸方法。回歸問題的學習等價于函數擬合：選擇一條函數曲線使其很好的擬合已知數據且能很好的預測未知數據。3）卡爾曼濾波預測模型卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳準則，來尋求一套遞推估計的模型，其基本思想是：采用信號與噪聲的狀態空間模型，利用前一時刻地估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變量的估計，求出現時刻的估計值。它適合于實時處理和計算機運算。卡爾曼濾波器問題由預計步驟，估計步驟，前進步驟組成。4）組合預測模型組合預測法是對同一個問題，采用多種預測方法。組合的主要目的是綜合利用各種方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。根據經驗，采用不等權組合的組合預測法結果較為準確。5）BP神經網絡預測模型BP網絡（Back-ProPagationNetwork）又稱反向傳播神經網絡，通過樣本數據的訓練，不斷修正網絡權值和閾值使誤差函數沿負梯度方向下降，逼近期望輸出。它是一種應用較為廣泛的神經網絡模型，多用于函數逼近、模型識別分類、數據壓縮和時間序列預測等。4.機器學習最終可以實現哪些優化功能？答：（1）提高算法性能：通過優化模型參數、調整模型結構或改進算法設計，提高算法在特定任務上的性能。（2）數據預處理：對原始數據進行清洗、去噪、特征提取等操作，提高數據的質量和可利用率。（3）模型選擇：根據特定的任務和數據特性，選擇合適的模型算法，以達到更好的預測效果。（4）參數調整：通過對模型參數的調整，優化模型的性能，提高預測精度。（5）模型訓練：通過優化訓練策略、調整學習率、增加正則化等手段，提高模型的訓練效率和效果。（6）模型評估：通過交叉驗證、ROC曲線等評估指標，對模型的性能進行客觀全面的評估，找出最優的模型和參數配置。（7）結果解釋：通過對模型結果的分析和解釋，提供更易于理解和應用的預測結果和決策建議。（8）自適應更新：通過在線學習、增量學習等機制，使模型能夠根據新數據自動更新和優化，保持與數據變化同步。三、討論題1.如何考慮數據輸出UI的功能？答：（1）通過定義信息層級，讓用戶清楚什么是最重要的。在左上角顯示更重要的信息，沿著對角線方向，信息的重要程度應該依次減弱，右下角的信息重要性最弱。（3）還可以將信息劃分為不同類別，并在不同的視圖中顯示它們。

第四章銷售大數據一、名詞解釋1.物品編碼：是指按一定規則對物品賦予易于計算機和人識別、處理的代碼。2.GS1系統：GS1系統為在全球范圍內標識貨物、服務、資產和位置提供了準確的編碼。這些編碼能夠以條碼符號來表示，以便進行商務流程所需的電子識讀。該系統克服了廠商、組織使用自身的編碼系統或部分特殊編碼系統的局限性，提高了貿易的效率和對客戶的反應能力。3.差別定價：是指企業用兩種或多種價格銷售一個產品或一項服務，盡管價格差異并不是以成本差異為基礎得出的。4.精準營銷：精確、精密、可衡量的營銷方式。5.源數據：是指臨床試驗中的原始記錄或其核證副本上記載的所有信息。二、簡答題1.企業銷售數據包括哪些內容？答：企業中的銷售數據可以根據來源分為兩類：內部數據和外部數據。其中內部數據包括庫存數據、生產數據以及財務數據等；外部的數據包括消費者銷售數據、市場份額數據、競品銷售數據等。根據銷售數據的主體的不同，可以分成整體銷售數據、品類銷售數據和單品銷售數據。根據銷售數據的獲取方式，銷售數據可以分成直接數據和間接數據。2.大數據時代下精準營銷模式的基本構成要素有哪些？（1）用戶肖像1）收集和清理數據：已知預測未知2）用戶分組：按類別標記3）制定戰略：優化和調整（2）數據段（3）預測（4）精準推薦（5）技術工具1）連接來自不同來源的客戶數據，包括在線和離線，并準備數據用于預測分析；2）分析客戶數據，使用系統和自定義預測模型進行高級分析；3）在合適的時間，正確的客戶，正確的行為開始正確的行為，可以跨不同的營銷系統進行交叉銷售。3.企業如何利用大數據提升客戶價值？答：（1）選擇高頻移動端平臺，與用戶建立連接關系;（2）不斷積累并分析用戶數據，把數據管理起來;（3）利用數據更好的運營用戶，讓現有用戶產生更大價值;（4）精確吸引來更多的新用戶。4.根據消費者決策預測過程模型，企業如何充分運用大數據實現解消費者決策的目標？答：根據消費者決策預測過程模型，企業可以充分運用大數據，掌握“提出問題、追蹤歷史、構建模型、收集數據、分析數據、做出預測”六大關鍵步驟，從而可以實現了解消費者決策的目標。三、討論題1.當前的大數據“殺熟”現象，是商家與消費者博弈的一種手段，是企業針對老顧客采取比新顧客更高的定價。當消費者發現自己被“殺熟”之后，對商家的信任感將會逐漸降低甚至最終消失，同時也會影響到整個品牌的聲譽，不利于企業的長期發展。請討論企業應如何有效實施差別定價？答：（1）明確提價產品價格，明確向客戶通告，產品的價格將在某一確定的日期統一提升。（2）使用價格自動調整條款，要求客戶按當前價格付款，并支交貨前因通貨膨脹引起增長的部分或全部費用。（3）分別處理產品與服務的價目。

第五章采購大數據一、名詞解釋1.競價交易：指在交易市場組織下，買方或賣方通過交易市場現貨競價交易系統，將可供需商品的品牌、規格等主要屬性和交貨地點、交貨時間、數量、底價等信息對外發布要約，由符合資格的對手方自主加價或減價，按照“價格優先”的原則，在規定時間內以最高買價或最低賣價成交并通過交易市場簽訂電子購銷合同，按合同約定進行實物交收的交易方式。2.集中采購：指采購中將集中采購目錄內的貨物、工程、服務集中進行采購。招投標采購：招標和投標是招標采購過程的兩個方面，分別代表采購方和供應商的交易行為。3.供應商管理：致力于實現與供應商建立和維持長久、緊密伙伴關系的管理思想和軟件技術的解決方案二、簡答題1.供應商評價指標體系建立原則有哪些？答：為了在選取指標時“不重不漏”，全面、客觀、真實地反映出供應商的情況，在選取設置指標時應遵循以下原則：(1)全面系統性指標體系必須能夠反映出供應商目前的真實情況，且部分指標能夠預測企業近期的發展趨勢。(2)簡明科學性評價指標體系的大小適當即可，若指標體系過大或過于計較細小問題，易導致可操作性低；而指標體系過小，指標過于寬泛，又不能將優秀的供應商區分出來。(3)穩定可比性建立指標體系時應考慮指標體系之間的可比較性，如競爭力指標，一方面可以充分利用現有資源，另一方面也能使得指標體系更具有說服力。(4)靈活可操作性考慮到不同企業對供應商的要求不盡相同，所以在建立指標體系時，應考慮到指標的可變性，以方便企業根據自己的需求對指標進行靈活選擇。(5)最大化定量為了保證數據的客觀性，在建立指標體系時，能定量的絕不定性。如對供應商質量的評價，可以用產品合格率來表示，通過數據將供應商的真實情況展現在企業用戶面前。2.新型集中采購模式的優勢體現在哪些方面？答：(1)集中采購可使數量增加，提高對供應商的談判力量，較易獲得價格折讓與良好服務。(2)只有一個采購部門，因此采購方針與作業規則，比較容易統一實施。(3)采購功能集中，減少人力浪費；便于采購人才培養與訓練；推行分工專業性，使采購作業成本降低，效率提升。3.根據供應商畫像，企業可以將其供應商分為哪些類型？答：可將供應商分為短期目標型、長期目標型、滲透型、聯盟型和縱向集成型5類。4.如何通過數據分析，更全面的刻畫供應商的內、外部風險？答：(1)自動化：測試過程必須通過多次迭代實現自動化，以便數據模型達到較高的準確性。(2)NLP：一種算法，可以準確地理解自然語言并將其處理為機器語言。(3)結構化：可以成功處理結構化、半結構化和非結構化數據的數據模型。(4)集成：一種用于重要財務活動的集成系統，該系統以“鏈接數據”的形式存儲，從而限制了訪問和修改權限。(5)人工智能：需要AI來驗證數據并識別異常。(6)物聯網：以便機器學習工具可以處理復雜而大量的數據，高級技術，計算流程，區塊鏈和其他數學功能。(7)聊天機器人：算法應設計為將視聽數據轉換為文本格式，以便可以對其進行分析以進行風險評估。(8)網絡防御：網絡防御技術的某些要素必須納入算法中。(9)預測分析：機器學習模型必須具有認知行為的能力，以便能夠進行預測分析并產生可靠的輸出。預測性編程可確保以數據為依據的準確決策，這將影響商業企業的成功。(10)增強現實：數據模型中的該元素將幫助用戶享受交互式體驗，在該體驗中，計算機生成的數據與現實生活場景疊加在一起，從而可以與生活體驗相關聯。三、討論題1.隨著新形勢和新發展對企業采購管理提出的新要求，如何有效把“互聯網+”思維和大數據技術運用于采購管理工作中去？答：（1）需求預測與采購管理物資采購中產生的數據非常多，如物資描述數據、物資采購需求數據、物資采購計劃數據、供應商數據、物資交易數據、倉庫存儲數據、物資使用及消耗數據、物資使用壽命等，通過對上述海量數據的收集和分析，并且通過一系列算法來模擬最終用戶的需求行為，可以對用戶的需求原因、物資的需求數量、物資需求幅度變化、物資的需求時間等做出有效的預測，找到物資使用規律、采購規律，從而智能預測不同時期物資的需求規律。（2）供應商選擇與管理首先，優化采購方式與供應商選擇。采購方式的確定由物資性質、潛在供應商等決定，其重點和難點是針對某種物資如何選擇最合適的采購方式及供應商名單，規則和標準是什么，如何獲取全面的市場供應信息。大數據時代的到來使企業更容易獲得內外部市場信息，更為方便和快捷實現對采購方式及供應商名單進行收集和優化。一是追蹤物資的歷史采購軌跡，從中選出最優采購方案。二是收集現時的市場行情，將采辦方式及供應商名單與公司內外同類型采辦項目的對照分析，并提供精準的合理化建議。（3）招投標及評標的優化與提升1）運用大數據技術智能篩選與匹配并推送采購方案。實現招標人招標、評標委員會評標、供應商實際履約情況的一體化管理，為選擇最優化的采購方案提供支撐，降低采購行為的機會成本。2）“大數據”在評標過程中為專家評標提供強有力的輔助作用。將大數據與云平臺等技術合理運用到招投標環節中，幫助招標人了解投標人的歷史合同、業績能力、誠信水平、技術實力等，根據上述數據對投標人的綜合實力進行評估和判斷，分析其是否符合招標要求。（3）采購價格分析公司可充分利用大數據的處理能力和分析能力，快速收集國家和地區、行業及互聯網外部信息等，整合公司在招投標等日常業務中產生的海量數據，建立價格分析模型，對未來價格走勢進行預測，抓住采購的最佳時機，在商務談判中取得主動權和話語權。（4）強化監管采購違法違規行為通過“大數據”分析與比對，可以更加輕易識別投標人在采購過程中的串標、圍標、標書造假等違法違規行為，有效實現對客觀公正的數字“證據”的保留，輔助采購管理部門對采購全過程的監管，對違法違規的投標人形成威懾，有利于確保采購活動的誠信及公平與公正。2.討論如何在采購尋源管理中應用供應商數據挖掘，這有何現實意義？答：（1）改進采購流程以及工作流程，從而縮短時間和消除浪費。（2）在提高產品和服務質量的同時降低成本。（3）提高供應商績效和響應能力。

第六章生產制造大數據一、名詞解釋1.生產制造大數據：工業領域產品和服務全生命周期數據的總稱2.企業信息化：指企業以業務流程的優化和重構為基礎，在一定的深度和廣度上利用計算機技術、網絡技術和數據庫技術，控制和集成化管理企業生產經營活動中的各種信息，實現企業內外部信息的共享和有效利用，以提高企業的經濟效益和市場競爭力，這將涉及到對企業管理理念的創新，管理流程的優化，管理團隊的重組和管理手段的創新。3.工業物聯網：是將具有感知、監控能力的各類采集、控制傳感器或控制器，以及移動通信、智能分析等技術不斷融入工業生產過程各個環節，從而大幅提高制造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，最終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。4.生產工藝：指生產工人利用生產工具和設備，對各種原料、材料、半成品進行加工或處理，最后使之成為成品的工作、方法、和技術。5.智慧工業供應鏈：結合物聯網技術和現代供應鏈管理的理論、方法和技術，在企業中和企業間構建的，實現供應鏈的智能化、網絡化和自動化的技術與管理綜合集成系統。二、簡答題1.什么是企業信息化？答：企業信息化實質上是將企業的生產過程、物料移動、事務處理、現金流動、客戶交互等業務過程數字化，通過各種信息系統網絡加工生成新的信息資源，提供給各層次的人們洞悉、觀察各類動態業務中的一切信息，以做出有利于生產要素組合優化的決策，使企業資源合理配置，以使企業能適應瞬息萬變的市場經濟競爭環境，求得最大的經濟效益。2.如何分析服務型網絡協同制造的結構？答：隨著物聯網、云計算等新一代信息技術的應用，利用大數據可極大地提升主體互動和資源整合的效率f2il在大數據驅動下，主體在互動過程中形成的承諾和信任關系能夠產生鏈接紅利，不僅有助于資源的分享和整合，而且對于聯合培育和開發能力也具有重要作用。因此，大數據驅動下服務型制造超網絡的價值共創綜合作用機制由大數據驅動機制、主體互動機制、資源整合機制、能力作用機制和價值創造機制構成。其中，大數據驅動主體互動、資源整合和能力作用，網絡主體通過“主體交流、主體交互和主體交易”的主體互動機制，不斷產生服務型制造所需的關系資源、數據資源、平臺資源和知識資源等，然后通過“資源識別與獲取、資源組合與配置、資源轉化與利用”的資源整合機制，逐步形成關系管理、組織合作、數據挖掘、動態創新等服務型制造所需的能力，再進一步通過“能力開發、能力協同、能力滲透”的能力作用機制，最終實現主體間“價值共享、價值共生、價值共贏”的價值創造機制，完成從產品服務設計、生產到交付過程的全生命周期價值共創。3.生產制造大數據對于生產制造協同優化起到了哪些作用？答：企業利用大數據、物聯網完善智能信息系統建設，對生產配比、物料配送、產品質量等各環節進行協同管控，實現物料配送的系統化、流程化，降低物流成本和能耗，降低倉儲損失，加速了資金周轉，提高了整個供應鏈的運行效率。4.生產制造大數據該如何優化？答：（1）建立統一的數據采集和管理平臺，極大降低數據分析中數據收集和整理的時間。（2）打破多個業務系統（SAP、MES、手工臺賬等）的數據孤島，將數據集中到一個平臺，完善數據采集機制、建立數據標準、提升數據質量。（3）創建產品質量的主題分析應用，找到產品質量問題的根因。三、討論題1.如何應用大數據去改造智慧生產制造系統？答：（1）數據接入平臺數據接入包含關系型數據庫輸入、MPP數據庫輸入、大數據分析引擎輸入、文件上傳、數據同步等不同輸入節點，支持不同類型數據的快速導入，為挖掘分析與模型訓練提供基礎數據源。（2）數據處理提供多種數據預處理方法及數據的高級轉換操作，包括但不限于數據標準化、RFM分析、因子分析、角色定義等，實現數據清理、集成、變換、消缺、歸約等預處理操作，為挖掘分析做好數據準備。（3）特征工程對于工業大數據來說，由于數據來源多、業務機理復雜、外界因素干擾、傳感器異常等原因，企業原始數據包含較多的異常點、干擾點，多維度之間存在非線性關系等，這些都將直接影響后續模型構建的準確性以及模型復雜度，因此在算法選擇與模型構建之前，需要數據分析人員對原始數據進行探索分析與特征提取，開展過濾、轉化、降維、特征選擇等特征分析工作，為算法選擇與模型訓練提供良好輸入。（4）算法選擇基于業務問題剖析、數據基礎探索與特征工程處理后，算法類型的確定與具體算法的選擇將成為搭建分析模型的關鍵。平臺提供豐富的分析挖掘算法庫，包括分類、聚類、回歸、關聯分析、時間序列、綜合評價及文本挖掘等多類別上百種機器學習算法，并支持集成學習、深度學習等框架與應用模型搭建，全面實現復雜場景下各業務數據的分析與建模訴求。與此同時，平臺提供基于Python、Java、R、MATLAB等編程語言的擴展編程接口，支持特定場景下，工業應用領域用戶的業務型經驗算法、細分專業特定算法的快速寫入與固化應用。（5）模型訓練模型訓練是以歷史數據為樣本，對模型進行評估，以保障模型的準確率。在樣本選擇的時候，需要滿足數據樣本多樣化、數據樣本盡可能大、數據樣本的質量盡可能高等條件。平臺提供對模型迭代訓練過程的可視化洞察功能，實現模型訓練過程的全透明管理監控，輔助數據分析人員構建高性能和高精準度的挖掘模型。（6）評估評測精度準確、性能良好的機器學習模型不是一蹴而就訓練獲得的，過程中需要基于CRISP-DM流程進行反復迭代、優化與評測驗證，根據數據變化及業務決策使用要求反復調整優化模型。因此，合理、有效的模型評估方法與機制是必不可少的。平臺提供的模型評估方式支持離線評估和在線評估兩種方式，并可直接對評估結果進行可視化展現；評估完的模型可直接在建模工程中進行輸出、讀取與復用。（7）模型洞察模型洞察的作用是全方位觀察分析建模過程及模型運算的結果，通過洞察能夠為改進數據分析挖掘流程和模型調優提供支撐，從而提升模型有效性和精度。（8）模型部署模型部署重點是將設計、驗證后的模型與調用流程投入生產使用，通過發布挖掘流程，并利用調度任務或接口服務等方式將設計好的流程接入到生產環境，形成最終的決策應用系統，指導實際業務的開展。（9）成果發布整個數據分析及建模工程完成后，可以快速將分析挖掘模型等成果進行發布與共享，支持外部鏈接、數據展示門戶及外部調用接口等多種分享方式。成果發布后形成數據挖掘模型庫，后續類似應用構建時可從模型庫中選擇已有模型進行快速調整，提升建模效率。支持將發布后的成果嵌入第三方平臺或與已有信息業務系統集成，并支持將關鍵信息實時發送到移動端、PC端、大屏等，滿足企業多層級多場景下決策應用的需求。

第七章銷售大數據一、名詞解釋1.物流大數據：物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。物流大數據將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時信息平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。2.市場需求：市場需求是指一定的顧客在一定的地區、一定的時間、一定的

市場營銷環境和一定的

市場營銷計劃下對某種商品或服務愿意而且能夠購買的數量。

3.物流中心選址：物流設施選址旨在通過確定配送中心、倉庫以及生產設施的地理位置，提高物流系統的有效性和效率。4.物流配送路徑：從商品流通的經營方式的一種商品流通路徑。5.地理信息數據：指反映地理系統及各地理因子的特征

、變化及分布狀況的各種信息。可分為圖像地理信息、數字地理信息和文字地理信息。二.簡答題1.什么是物流大數據？答：物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。物流大數據將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時信息平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。2.智能倉儲架構由哪些模塊構成？答：主要包括:系統管理模塊、出入庫管理模塊、基礎資料管理模塊、庫存管理模塊、配送任務模塊、退貨管理模塊以及智能調撥模塊。3.物流大數據可在哪些領域進行應用？答：（1）需求預測。依靠數據挖掘及分析，大數據技術能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的行為和需求信息通過真實而有效的數據反映市場的需求變化，從而對產品進人市場后的各個階段做出預測，以提高服務質量。（2）倉儲作業優化。以貨位分配方面為例，合理地安排商品儲存位置對于提高倉庫利用率和搬運分揀的效率有者極為重要的意義。對于商品數量多、出貨頻率快的物流中心，各貨物揀選作業的關聯性;貨物存儲時間的長短等因素決定該商品在倉庫貨袈中的存放位置。而儲位安排的合理與否在很大程度上決定著揀選作業的效率和倉庫的效益。（3）配送作業優化基于大數據技術的配送優化可以從多個維度展開，目前已有的主要優化方向包括基于大數據預測的主動配送服務、基于大數據的配送路線實時優化等。4.物流大數據該如何優化？答：（1）提供準確的市場洞察：通過分析物流大數據，企業可以獲取準確的市場洞察，包括貨物流向、需求預測、客戶偏好等。這有助于企業制定更精準的供應鏈戰略和調整庫存管理，減少運輸成本，并滿足客戶需求。（2）改善運輸路線和配送效率：物流大數據可以提供實時的交通狀況、天氣情況和道路擁堵等信息。基于這些數據，企業可以優化運輸路線，選擇最佳路徑和時間，降低運輸時間和成本。同時，通過分析物流數據還可以優化配送計劃，提高配送效率和準時率。（3）風險管理和安全保障：物流環節中存在諸多風險，如交通事故、貨物丟失等。利用物流大數據可以進行風險預測和分析，幫助企業制定相應的風險管理策略，提前應對潛在風險，并提高貨物安全性。三、討論題1.通過調查了解，介紹物流大數據在現代物流中的應用場景？答：（1）智慧配送物流1）實時快遞監控：提供快遞攬收、在途、派送、簽收全流程狀態，幫助快遞實時跟蹤、監控，及時發現問題快件并處理；2）個性化預警：支持不同地域的自定義設置快遞服務質量、件量下滑預警，用戶關注的問題系統提前預警，方便客戶基于自身情況定制；（2）智慧倉儲物流智能工具－智慧云倉同時能做到大數據挖掘與分析：1）件量預測：結合內外部影響因素，利用數據挖掘方法，批量化精準預測商品SKU的未來訂單走勢，助力商家提前備貨；2）分倉模擬：模擬分倉運作場景，提供基于時效和成本的最優解決方案，指導商家合理分倉，提升時效、降低成本，實現“單未下，貨先行”；3）庫存健康：幫助商家即時了解當前庫存狀況，缺貨、呆滯SKU各個擊破，進行有效的庫存管理，節約成本。（3）智慧商業1）洞察同行：第一時間掌握市場行情，關注同行動態，輕松應對件量高峰和低谷;了解哪些屬性商品暢銷；關注競爭對手品牌銷售動態及用戶口碑情況，助力商家優化產品運營，調整營銷策略;2）洞察消費者：融合順豐精準全面的運單數據和外部地址信息，通過挖掘順豐海量的“最后一公里”地址數據，利用大數據技術基于地理位置的商業環境進行分析，結合小區的屬性特征。讓商家更清楚掌握消費者的購買偏好及人群畫像信息，提供完整的商業落地方案，協助商家更好地進行O2O運營、精準營銷，定位目標客戶;3）洞察供應鏈：供應鏈分析立足于揭開行業“黑匣子”，揭露行業內部交流密度，洞悉供應鏈上游(分銷商、代理商、生產企業、原料供應商)活躍程度與下游市場動態(流行趨勢、購物偏好、商品熱點)。2.物流中心選址需要考慮哪些具體因素？答：（1）自然環境數據1)氣象條件數據。物流中心選址過程中，主要考慮的氣象條件數據有溫度、風力、降水量、無霜期、凍土深度、年平均蒸發量等指標。如選址時要避開風口，因為在風口建設會加速露天堆放的商品老化。2)地質條件數據。物流中心是大量商品的集結地。某些容重很大的建筑材料堆碼起來會對地面造成很大壓力。如果物流中心地面以下存在著淤泥層、流沙層、松土層等不良地質條件，會在受壓地段造成沉陷、翻漿等嚴重后果，為此，土壤承載力要高。3）水文條件數據。物流中心選址需遠離容易泛濫的河川流域與上溢的地下水區域。要認真考察近年的水文資料，地下水位不能過高，洪泛區、內澇區、故河道、干河灘等區域絕對禁止。4）地形條件數據。物流中心應地勢高亢、地形平坦，且應具有適當的面積與外形。若選在完全平坦的地形上是最理想的；其次選擇稍有坡度或起伏的地方；對于山區陡坡地區則應該完全避開；在外形上可選長方形，不宜選擇狹長或不規則形狀。（2）經營環境因素1）經營環境數據。物流中心所在地區的優惠物流產業政策對物流企業的經濟效益將產生重要影響；數量充足和素質較高的勞動力條件也是物流中心選址考慮的因素之一。因此經營環境數據需要在選址前進行收集2）商品特性數據。經營不同類型商品的物流中心最好能分別布局在不同地域。如生產型物流中心的選址應與產業結構、產品結構、工業布局緊密結合進行考慮。3）物流費用基礎數據。物流費用是物流中心選址的重要考慮因素之一，因此物流成本數據也相對比較重要。大多數物流中心選擇接近物流服務需求地，例如接近大型工業、商業區，以便縮短運距，降低運費等物流費用。4）服務水平數據。服務水平是物流中心選址的考慮因素。由于現代物流過程中能否實現準時運送是服務水平高低的重要指標，因此，在物流中心選址時，應保證客戶可在任何時候向物流中心提出物流需求，都能獲得快速滿意的服務。（3）基礎設施數據1）交通數據。物流中心必須具備方便的交通運輸條件。最好靠近交通樞紐進行布局，如緊臨港口、交通主干道樞紐、鐵路編組站或機場，有兩種以上運輸方式相連接。由此需要收集一系列交通數據用以支撐2）公共設施相關數據。物流中心的所在地，要求城市的道路、通信等公共設施齊備，有充足的供電、水、熱、燃氣的能力，貨架，且場區周圍要有污水、固體廢物處理能力。(4）其他因素與數據1）國土資源利用數據。物流中心的規劃應貫徹節約用地、充分利用國土資源的原則。物流中心一般占地面積較大，周圍還需留有足夠的發展空間，為此地價的高低對布局規劃有重要影響。此外，物流中心的布局還要兼顧區域與城市規劃用地的其他要素。2）環境污染數據。物流中心的選址需要考慮保護自然環境與人文環境等因素，盡可能降低對城市生活的干擾。對于大型轉運樞紐，應適當設置在遠離市中心區的地方，使得大城市交通環境狀況能夠得到改善，城市的生態建設得以維持和增進。3）臨近設施數據。由于物流中心是火災重點防護單位，不宜設在易散發火種的工業設施（如木材加工、冶金企業）附近，也不宜選擇居民住宅區附近。

第八章金融大數據一、思考題1.供應鏈中的大數據有哪些主要類型？答：銷售大數據、采購大數據、生產制造大數據、物流大數據、金融大數據。2.供應鏈金融中需要搜集分析誰的數據?答：供應鏈核心企業數據、供應鏈融資企業數據、關聯服務方數據3.供應鏈金融中需要搜集分析什么樣的數據?答：（1）核心企業數據1）企業基本素質相關數據2）償債能力相關數據3）營運能力相關數據4）盈利能力相關數據5）創新能力相關數據6）成長潛力相關數據7）信用記錄（2）融資企業數據1）“硬能力”相關數據：包括技術、研發方面的能力(如技術、設計、工程、工藝等能力)、運營方面的能力(如生產流程、品質、組織管控、資金財務、供應管理、信息系統建設等能力)以及市場營銷方面的能力(如渠道、分銷、品牌、客戶關系管理等)。2）“軟能力”相關數據包括領導力和創新、創業方面的能力，文化建設和協調、團隊建設方面的能力，以及外部形象和利益相關者協調能力等。（3）關聯服務方數據1）金融機構數據2）電商平臺數據3）第三方物流數據4）關聯服務組織數據4.大數據在供應鏈金融中的主要有哪些應用？答：設計個性化金融服務產品優化交易征信與風險控制5.從供應鏈金融發生的時間維度看，可以將供應鏈金融業務劃分哪幾個階段？各個階段相應的供應鏈金融產品有哪些？答：（1）第一階段：線下發展階段，即資金方或服務方基于核心大型企業為中心，針對其他中小企業的融資模式，依靠大型企業的信用，向上下游小微企業提供金融服務。此階段的融資數據相對分散，全過程線下處理，銀行審批難風險大，導致企業獲得融資的效率低。融資過程以人工授信審批為主，一事一議，所以無法借助科技手段達到批量獲客。（2）第二階段：線上發展階段，即系統直連資金方、服務方、核心企業和上下游的線上融資，利用供應鏈作為支撐點來帶動資金流，讓產業與金融結合更緊密。此階段的融資數據全面線上化，數據種類增加，銀行嘗試多元化，融資效率有所提升但仍難滿足企業需求。這種發展模式以銀企直聯為核心，銀行除了可以依托了核心企業的信用對上游供應商與下游經銷商授信外，還可以達到批量獲客目的。（3）第三階段：供應鏈金融服務平臺發展階段，即搭建供應鏈金融服務平臺，突破單個供應鏈的限制，提供多元化的金融服務，通過政企聯盟與產融互聯，重新融合多平臺數據。此階段的融資數據初具規模，銀行平臺化，服務企業多，信息不透明，效率進一步提升，但仍難保證實時性；以三流合一平臺為核心，整合商流、物流、資金流成為三流合一的信息平臺，銀行打破了二八定律。第四階段：數字智能化產業鏈發展階段即依托數字技術，發展為線上化、智能化的金融產業鏈，幫助商業銀行解決了最根本的交易信用問題，打破了信息不對稱和物理區域壁壘。此階段的融資數據全部標準化，銀行全面線上化，支持實時審批，實時交易，企業快速獲得融資且信息透明。數字智能化產業鏈發展階段將有效解決前三個階段的所有發展詬病，將供應鏈金融業務做到效率化、信息化、整合化和全程可追溯化。6.供應鏈金融存在哪些主要風險？答：（1）核心企業信用風險在供應鏈金融中，核心企業掌握了供應鏈的核心價值，擔當了整合供應鏈物流、信息流和資金流的關鍵角色，商業銀行正是基于核心企業的綜合實力、信用增級及其對供應鏈的整體管理程度，而對上下游中小企業開展授信業務，因此，核心企業經營狀況和發展前景決定了上下游企業的生存狀況和交易質量。（2）上下游企業信用風險雖然供應鏈金融通過引用多重信用支持技術降低了銀企之間的信息不對稱和信貸風險，通過設計機理弱化了上下游中小企業自身的信用風險，但作為直接承貸主體的中小企業，其公司治理結構不健全、制度不完善、技術力量薄弱、資產規模小、人員更替頻繁、生產經營不穩定、抗風險能力弱等問題仍然存在，特別是中小企業經營行為不規范、經營透明度差、財務報表缺乏可信度、守信約束力不強等現實問題仍然難以解決。（3）貿易背景真實性風險在融資過程中，真實交易背后的存貨、應收賬款、核心企業補足擔保等是授信融資實現自償的根本保證，一旦交易背景的真實性不存在，出現偽造貿易合同、融資對應的應收賬款的存在性/合法性出現問題、質押物權屬/質量有瑕疵、買賣雙方虛構交易惡意套取銀行資金等情況出現，銀行在沒有真實貿易背景的情況下盲目給予借款人授信，就將面臨巨大的風險。（4）業務操作風險因為操作制度的完善性、操作環節的嚴密性和操作要求的執行力度將直接關系到第一還款來源的效力，進而決定信用風險能否被有效屏蔽。（5）物流監管方風險由于信息不對稱，物流監管方會出于自身利益追逐而做出損害銀行利益的行為，或者由于自身經營不當、不盡責等致使銀行質物損失。（6）抵質押資產風險抵質押資產作為供應鏈金融業務中對應貸款的第一還款源，其資產狀況直接影響到銀行信貸回收的成本和企業的償還意愿。一方面，抵質押資產是受信人如出現違約時銀行彌補損失的重要保證；另一方面，抵質押資產的價值也影響著受信人的還款意愿，當抵質押資產的價值低于其信貸敞口時，受信人的違約動機將增大。二、討論題1.通過調查了解區塊鏈相關知識，討論如何應用區塊鏈技術控制供應鏈金融相關風險？答：區塊鏈由于具有不可篡改的時間戳和全網公開的特性，一旦交易，將不會存在賴賬現象，從而避免了紙票“一票多賣”、電票打款背書不同步的問題。系統的搭建和數據存儲不需要中心服務器，省去了中心應用和接入系統的開發成本，降低了傳統模式下系統的維護和優化成本，減少了系統中心化帶來的風險。區塊鏈數據前后相連構成的不可篡改的時間戳，使得監管的調閱成本大大降低，完全透明的數據管理體系提供了可信任的追溯途徑，并且可以在鏈條中針對監管規則通過編程建立共用約束代碼，實現監管政策全覆蓋和硬控制，規范市場秩序，降低監管成本。2.結合供應鏈金融大數據相關理論技術，討論在醫藥商品行業領域如何設計供應鏈金融產品服務？答：作為創新的醫藥供應鏈金融它首先是流動性的提供者，也是科技和平臺的提供者。（1）流動性的提供者意味著金融產品一定要多元化，不單是商業保理，還有融資租賃、股權投資和貿易分期等，所以總有一塊能適應企業的需求。（2）作為科技提供者，一定要打造一個強大的信息系統。

第九章供應鏈大數據運營一、名詞解釋1.數據運營：用數據指導運營決策、驅動業務增長2.供應鏈大數據運營：供應鏈大數據運營指通過建立供應鏈大數據平臺，連接制造商、供應商、經銷商和消費者，用大數據指導運營決策、驅動業務增長，實現供應鏈企業運營指標的提升，包括在銷售和研發環節利用大數據手段增加收入，在采購、制造和支持部門利用大數據技術降低成本，在供應鏈資本管理環節利用大數據方式優化現金流，在采購、倉儲、物流等供應鏈全場景構建大數據分析模型實現供應商等企業風控預警。3.企業運營框架SDAF：企業運營框架SDAF，包含四個環節——感知（Sense）、決策（Decision）、行動（Action）和反饋（Feedback），它們形成一個閉環，而數據可以讓這四個環節具象化，并且量化地銜接到一起。二、簡答題1.大數據在供應鏈中的主要應用有哪些？答：計劃：更準確地預測產品需求。采購：實時評估供應商績效并識別隱藏成本。生產制造：最大化資源和產量。物流：在效率、準確性和速度方面有所提高。退貨/回收：降低退貨成本并提高流程可見性。2.與傳統供應鏈運營相比，供應鏈大數據運營具有哪些優勢？答：（1）供應鏈管理理念精準化（2）協同效應作用加大（3）消費需求定制化驅動（4）供給側結構管理優化（5）中小企業大數據應用提升競爭力3.企業如何根據其供應鏈大數據運營所處的階段來選擇適合自己的團隊組織架構？答：供應鏈企業要解決上述問題，可以從戰略和戰術層面來進行決策。戰略決策有助于戰術決策。戰術決策涵蓋