供应链八大领域，让商务智能大显神通

集成数据，打包程序，商务智能显威八领域。成本更低，效率更高，让供应链成竞争优势。

　　如今，供应链管理已经成为一项重要的战略性差异化利器，供应链管理在所有行业都如火如荼地展开，以实现成本效率和更大的敏捷性。然而，为使供应链管理的战略性演变得以延伸，经理人必须有效应对企业需求所导致的诸多挑战，从而能够将供应链数据用于企业的战略性决策之中。

　　在一条典型的供应链中，数据和信息可以沿多种管道传播，并为企业的众多协作者、合作伙伴和其他参与者所拥有。市场上的软件解决方案都承诺在数据和信息的汪洋大海中为你开辟专门窗口。然而，经验显示，这些产品自身都具有局限性。

　　那么，建立在数据仓库之上的商务智能应用能够提供解决方案吗？商务智能能够为广大的知识工人创建一个相互联系、没有等级的网络，使他们能够对数据、分析和决策进行共同开发、分享和连接。借助协作型商务智能框架，工人们能够迅速获取他人的智慧结晶，并依此为参考和依据，更快更好地做出更负责任的决定。

　　商务智能系统使得公司能够更迅速地响应计划外的客户要求，从而对供应链管理大有助益。商务智能使企业变得更加敏捷，从而能够更动态性地适应供应链的容量。商务智能还使得供应链适应最佳的成本结构，消除流程中存在的种种浪费。

　　八大领域，让商务智能大显神通

　　产品界定：企业通常将产品界定看作是该工程和营销部门管的事。然而，供应链组织实际上也是一个相当重要的利益相关者。产品复制在简化供应链、协调与库存管理及原材料采购的关系上作用越来越小了，而商务智能则能够主动识别共同的产品类别，从而帮助企业进行有效的物料计划。

　　某企业一项商务智能分析发现，为了支撑全套和单件产品的销售，所需物料存货过多。该项研究显示，造成仓库空间和劳动力规划不当的罪魁祸首是“成套产品”。于是，该公司决定使用一套单独的商务智能系统，将成套产品转换成各零部件。

　　库存管理：从成本和存量削减的角度看，库存管理可谓是供应链管理的核心。实物性库存从供应商的仓库起步，通过供应商的交付系统到达公司的仓库，再经过公司的产品线变成成品库存，最后进入分销渠道。此外，虚拟性库存经常隐藏在公司的采购和销售订单之中。这些库存点通常散布在多个物理地点和信息技术系统中。正是由于数据分布如此广泛，从而导致很难对库存情况进行准确追踪。

　　数据集市（data mart）有助于将库存数据进行有机整合。存货量是数量关于时间、度量单位和地点的函数。如果把成本这一变量算进去的话，就要从供应商和单位成本的角度进行界定。这两种度量方法基本上都不随时间推移而发生变化。由于能够对其他地点的所有维度———时间、地点、度量单位、供应商以及成本———进行界定，因此分析人员能够将新的存货地点的数字汇总到数据集市之中。

　　需求和预测：绝大多数企业资源计划（ERP）实施的主要目标都是统一物料的需求和预测。然而，由于企业各运营单位业务流程各异，加之供应链中合作系统各异，使得统一物料需求的努力经常付之东流。此外，当下流行的应用解决方案通常难以将成品需求和原材料需求联系起来。

　　商务智能（特别是高级统计和数据挖掘工具）再一次发挥了救火队员的作用。它能够将销售订单数据和采购订单数据集合在一起，能够监测这些数据的相互关联性和发展趋势。你还可以进一步将订单数据和更广泛的库存数据集成，以评估物料的实际需求。统一的物料需求意见有助于企业更加准确地进行需求预测———因此能够基于突发需求分配供给。

　　最后，商务智能还能够缓解因营销和制造环节缺乏关联、特别是竞争者活动影响所导致的割裂情形。

　　原材料成本和产品价格：原材料和成品分处供应链的两端。通常而言，供应链组织在原材料成本和成品价格的评估方面毫无控制权。但由于它管理着投入和产出，因此供应链组织应当深谙得失攸关以及它对于评估的最终影响。

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