大資料和分析可以説明組織預測未來的供應鏈中斷， 並獲得優於競爭對手的優勢。
如今， 業界人士都在談論大資料， 但這究竟意味著什麼呢?大資料被定義為極其龐大的資料集， 無論是結構化的還是非結構化的資料， 都要進行分析以揭示模式、趨勢和關聯， 特別是關於人類行為和相互作用。
在供應鏈的背景下， 大資料可能提供有價值的見解， 有助於企業主動預測或快速回應事件或中斷。 很多情況下， 大資料可以帶來更多的好處， 但最重要的是， 大資料可以説明企業成為客戶和供應商更好的交易夥伴。
儘管進行大量的宣傳和推廣， 一些企業利用大資料來優化供應鏈的能力證明要比收集資料本身難得多。 一些組織仍然不確定如何實現這些大資料集， 而另一些組織則以零散的方式利用大資料。
預測未來的供應鏈中斷
大多數供應鏈系統(如運輸管理系統)在很大程度上依賴於固定提前期的概念， 但總是有不確定性， 特別是在遠洋運輸方面。
依靠交付時間和其他現有的解決方案(如基於電子資料交換EDI的潛在狀態更新， 並提醒使用者在事件發生後立即中斷)限制了組織在問題惡化之前快速修復問題的能力。 這將降低客戶服務水準， 增加貨運費用， 降低利潤率， 並需要更多的庫存。
雖然供應鏈中斷總是會發生，
採用新技術可以讓企業瞭解預測分析和大資料， 從而確定出貨時的預計開航時間 (ETA)， 時間僅需幾個小時。 這創建了一個更具彈性的供應鏈， 使組織能夠做出更加積極有效的決策， 從而縮短網路延遲， 縮短供應週期， 並保護利潤空間。
大資料驅動價值
協力廠商物流(3PL)提供商在利用供應鏈中的大資料方面變得越來越有效， 並開始通過投入資源，
採用大資料不只是收集資訊， 還有具備做某事的能力。 如今， 組織期望在資料和預測分析方面有更好的可見性， 這樣他們就能做出更明智、更快捷、更高效的決策。 除了將資料用於供應鏈運營之外， 組織還可以通過向客戶、供應商和其他交易夥伴提供市場洞察力來將資料轉化為價值。
在物流方面， 幫助上游和下游合作夥伴增長是至關重要的， 這可能與提供消費者情緒和喜好、零售行業的分類見解， 以及季節性模式和消費預測一樣簡單。
就工業採購而言， 供應商需要提前幾個月進行計畫， 然而， 許多零售商和分銷商還無法支持這一點。
應用適當的資料科學的重要性
大多數組織認識到大資料的價值和重要性， 但由於大量的結構化和非結構化資料而變得不堪重負難以實施。 然而， 實際上重要和推動價值的資料就是這樣做的。 可以對大資料進行分析， 以獲得更有效的業務決策。
許多組織不甘落後， 並且在資料中心投入大量資金， 卻沒有如何將資料轉化為實際價值的遠見。 組織在投入大量資金用於資料科學資源之前， 應該進行適當的投資並真正理解資料， 以便發現潛在的新機遇、如何把握機會， 以及可持續和高效運營是至關重要的。
利用大資料獲得競爭優勢
在組織將資源投入到資料科學部門之前， 或者在其從資料科學的角度瞭解需要的內容之前， 建議首先從資料或缺乏的資料中找出最大的機會。
對於投資資源之前的其他建議是組織與其同行廠商、大學甚至是技術供應商進行探討和審查， 這些廠商已經投資並做了哪些事情， 這樣就可以得出自己的觀點。 尋找提供“資料科學即服務”的技術供應商的幫助來探索其可能性。 發現可以從大資料中獲得更好的投資回報的機會， 並為組織帶來前所未有的競爭優勢。
組織採用大資料， 可以為供應鏈帶來巨大的好處， 所以組織應該積極接受並應用。 組織正確實施大資料將會繼續以新的效率發展， 並將保持競爭力，更加精簡，迅速回應，並積極應對供應鏈中斷。
並將保持競爭力，更加精簡，迅速回應，並積極應對供應鏈中斷。