馬志鋒 中國移動通信集團河北有限公司秦皇島分公司

如今知識經濟時代已經到來，企業(yè)經營越來越趨于無國界的發(fā)展方向，企業(yè)和企業(yè)之間的競爭范圍越來越大，呈現出了明顯的國際化和一體化。在這樣的背景下人們的需求開始出現了個性化的特點，這些因素的出現都導致了不確定性的增多。除此之外，在生產領域中對高新技術進行了大量的應用，使得生產效率得到了大幅增長，產品的生產周期明顯縮短，在這樣的發(fā)展趨勢下，市場的競爭開始越加的激烈。這時候企業(yè)所面臨的難題不僅局限在經濟效益的增長上，另一方面企業(yè)在發(fā)展過程中形成的數據出現了爆炸式的增長，技術發(fā)展速度加快，產品應當進行如何的研發(fā)才能又保證質量又可以滿足人們日益增長的需求，這些都是如今企業(yè)所面臨的發(fā)展難題。雖然企業(yè)在進行管理的過程中已經對供應鏈管理進行了應用，企業(yè)資源得到了較為高效的管理，在企業(yè)資源當中包含了供應商、制造商、協作廠家，甚至于競爭對手都包含在了企業(yè)資源管理當中，這樣供應鏈式的管理使得業(yè)務流程之間更加緊密，可以高效的對客戶的需求進行及時的響應，這些功能都屬于供應鏈管理的其中一部分，因此對資源優(yōu)化只是實現了部分的解決，還有一部分問題還未得到較好的解決。因此主要是對大數據通信的供應鏈管理進行深入的研究。

一、大數據的特征

（一）數據量大的特征

大數據所包含的數據是大規(guī)模的，數據量是較為龐大的，將其按照IDC 的定義，具有分析意義的數據達到了100TB，甚至超過了100TB，而數據量大是大數據的所具有的特點之一。

（二）數據類型多的特征

數據具有著類型且變化快的特點這也是大數據最重要的特性。雖然以前的大數據也具有著數量龐大的特點，不過這些數據通常是在之前就已經被定義好，是一種結構化的數據。而這些數據在互聯網絡和傳感器的不斷發(fā)展下，這些數據已經不再是結構化的數據，非結構化的數據開始出現了大幅的上漲趨勢，非結構化的數據具有的特點是其結構屬性沒有不具備統一性的特點，因此也就不能使用結構來對數據進行表示。這就使得在對數據進行記錄的時候不僅需要對數據的數值進行記錄還需要將數據的存儲結構進行記錄，為數據的記錄增加了一定的難度。這時候的數據所展示出來的特點為結構復雜、種類繁多，數據的結構體現除了半結構化以及非結構化的特點。

（三）數據處理速度快的特征

大數據呈現出了處理速度快的特點，而傳統的對數據的處理方式在速度是比較慢的，因此大數據對數據進行快速的處理成為和傳統數據海量處理之間的較大的區(qū)別之一。隨著科學技術的不斷發(fā)展，各種傳感器和相關的技術開始出現了快速普及的現象，因此數據的形成和發(fā)布的難度越來越小，數據所產生的途徑也開始增多，在這些所產生的數據當中個人數據占據著較大的比例，數據增長的速度十分迅速，因此對數據的處理速度也提出了較高的要求，只有數據處理速度得到了較大的提升，數據才能發(fā)揮自身的作用，否則這些不斷增長的數據只會為企業(yè)的發(fā)展帶來負擔。另外需要注意的是，由于數據在形成之后并不是永恒不變的，這些數據會在互聯網中出現不斷的變化，如果這些數據沒有得到及時的處理其價值將會隨著時間的推移而逐漸下降，其中大量數據都將不具有任何的意義。因此對數據進行實時的處理也是大數據和傳統海量數據處理技術之間存在的較大區(qū)別之一。

（四）數據價值密度低的特征

上文已經了解到大數據具有非結構化的特點，而數據的非結構化使得大數據具有價值密度低的特點。在傳統的結構化數據中，會以特定的應用作為依據，將事物進行抽象化，在每一個數據中都含有著這個應用所需要考量的數據。如果是大數據對數據進行處理，則不會通過對數據進行抽象，而是會對原有的數據進行直接的采用，數據的原樣不會遭到破壞，傳統對數據的處理方式為進行采樣處理，大數據則會對整體的數據進行直接采用，正是因為省略了對數據的采樣和抽象，因此所有數據的原貌都會被保留，可以得到所有數據的細節(jié)信息，不過這種方式也存在著一定的弊端，例如對所有的數據信息都進行了保留，在這些信息當中不僅包含了有意義的信息，還有一些信息是無用的甚至是錯誤的，這就是為什么大數據關注的非結構化數據會具有較低的價值密度。

二、大數據在供應鏈管理中的應用

大數據時代，消費者能夠選擇購買完全客戶化的商品，或從一個可供選擇的環(huán)境下自行定制商品，例如在網上購買計算機商品時，消費者可以根據自己的需要和喜好定制化購買；對于商家來說，為了擴大銷售范圍、增加市場份額，他們通常采用特殊的促銷策略，將多種相關聯的商品實行深度捆綁和關聯銷售。個性化驅使商品的生命周期越來越短、淘汰率不斷增大，迫使新品推出越來越快、越來越多。通常，在社會與市場的新環(huán)境、新形勢下會涌現出新的商業(yè)業(yè)態(tài)、模式和行為等，這些都為供應鏈上的需求與供給平衡匹配帶來新的難題。當需求信號傳遞滯后使得采購與供給計劃趕不上需求變化時，就會造成庫存大量積壓的同時還常常出現庫存短缺的現象。這樣一來，成本的上升吞噬了盈利。對于這些難題，企業(yè)可以充分利用大數據技術，基于已有的業(yè)務數據，運用商務智能BI 和供應鏈管理SCM 等信息化技術，對各項關鍵業(yè)務進行深度的挖掘與分析，掌握其特性與特征，發(fā)現改進的機會并對其進行優(yōu)化，從而實現由粗放管理到精細管理的轉變。

三、結束語

綜上所述，我國的供應鏈大數據管理發(fā)展較晚，現在還處于起步階段，不過就目前的發(fā)展趨勢來看，供應鏈大數據在我國將會得到較快的發(fā)展。因為供應鏈協同數據平臺有著較深的行業(yè)積累，因此在未來的很長一段時間內資本要進入的領域將會以供應鏈協同數據平臺為主?？梢钥闯鐾ㄐ殴湽芾韺Υ髷祿M行廣泛的應用，大數據也將推動通信行業(yè)得到更好的發(fā)展。