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摘 要：我国的互联网、云计算的信息技术在近些年得到了很大的发展和应用，现代信息技术的发展带领我国市场进入到了大数据时代。大数据的价值在市场的发掘和利用中日渐凸显，能够从很大程度上提高我国市场供应链的竞争实力。我们应当充分利用大数据的价值，建立新型的供应链管理方式，从而提升我国企业和产品的竞争力。
关键词：大数据；供应链管理；价值提升；分析与研究
大数据在我们中国的起步比较晚，在供应链领域的应用还处在刚刚起步的阶段，当前，大数据应用在供应链管理方面比较多的是市场需求和营销两个领域比较多，随着物流业的发展壮大，大数据分析在供应链的应用将越来越广泛，大数据分析，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力。
一、大数据分析的内涵
大数据分析是基于网络自由流通，通过大数据对数据信息进行存储、分析、决策等，从而实现大数据知识体系中的资源按需使用、能力智慧管理、过程职能控制。因此大数据知识服务体系是大数据系统中最重要也是最核心的内容，全世界有将近90%的数据信息没有得到充分的利用，而传统的知识服务体系又无法将知识进行纵向扩展和多角度的眼神，无法实现知识的有效利用。而大数据知识服务模式的，能够实现知识的纵向扩展和眼神，同时在提取大数据信息的时，还能为一些结构化或者半结构化的数据进行常规或者深度分析以及知识服务竞争力方面的分析，帮助企业进行有效预测。
与传统的数据分析相比，大数据分析在服务模式更趋向于个性化、智能化、自主化、体验化，技术上呈现规模化、网络化、数字化等特征。大数据分析最典型的特征主要有：第一，大数据分析具有不确定性，因为数据信息只能是代表过去某一段时间发生的事情，未来社会发展变化，谁也无法预料；第二大数据强调用户的参与，所有大数据信息来源、服务资源、知识体系都是来源于网络大数据这个环境中，很多数据资料都是来源于大数据用户，所以大数据分析的时候，更多的体现在用户自身需求上面；第三大数据是一种自主需求的智慧服务；第四大数据需要付费按需使用；第五大数据是一种共性技术与个性技能相集合的知识服务模式；第六大数据是绿色环保的知识服务模式。
二、供应链管理
供应链管理诞生于上个世纪80年代中期，最先是在制造业中广泛应用，后来逐渐发展成为了一种的新的管理模式。直到90年代中后期，供应链管理这个概念由国外一些跨国公司传入我们国家，我国才开始了有关供应链管理方面的研究与实践。供应链管理，是从企业的供应链为中心，通过供应链管理，让客户以最少的成本，让客户获得最大的经济价值，达到缩短企业资金周转时间、实现企业盈利增长、减低企业风险等目的。
（一）供应链管理的内涵。每一个企业都处在一个相应的供应链条上，所有的产品必须通过相应的渠道才能最终到达客户的手中，供应链管理以整个供应链作为管理对象，通过协调和优化供应链条上的各个环节，降低生产成本，为客户创造更高的利润，从而达到整个供应链的整体最大利益化，实现企业的共赢。
（二）供应链管理的目标和目的。企业采用供应链管理的最终目的是为了降低企业生产成本、提高客户满意程度、提升企业产品流程和服务质量，让供应商和制造商能够达成战略合作伙伴关系，实现双赢。
三、供应链管理与大数据融合
（一）供应链管理引入大数据。在互联网和云时代的发展下大数据可以满足现代市场对数据资源的需求。大数据不仅仅有着庞大的数据量，同时能够有着更深层次的数据利用价值，能够广泛地应用到各个行业，可以优化供应链。通过分析企业大量的数据信息能够对其中隐藏的价值进行进一步的挖掘，能够在经营管理、交易模式等方面充分发挥大数据的优势，优化企业供应量的管理，指导企业的经营决策，提升企业数据资源的价值。应用大数据，能够指导企业进行科学的管理，为企业的决策提供基础。目前供应链和网络一体化发展模式是未来供应链管理发展的趋势，在供应链发展中，需要不断加深中间业务环节和内容的复杂程度，企业对供应链管理在信息处理质量、市场业务开拓、合作伙伴选择、商业运作模式上提出了更高的要求。将大数据引入供应链管理，从供应链上游到下游全程协同数据，运用云计算对数据进行获取、跟踪、预测、分析，形成低成本、高质量的可靠信息，发挥数据的最大价值。
（二）大数据升级供应链管理。企业的发展与大数据的运用存在着密切的内在联系。以大数据为核心驱动力的供应链管理模式，在供应链上从需求、采购、生产、销售各环节到对供应商、生产商、分销商、零售商以及最终消费者各成员通过大数据的运用进行监控、分析、反馈，对供应链全局进行掌控，以提升供应链运营的有效性，有效减少供应链成本，并实现从历史数据决策向即时数据决策的推进。大数据在供应链的应用并不是简单的将企业状态、交易过程、资源运用等数据可视化，而是通过有效的数据配置和管理，对数据资源深入发掘，并充分运用至企业经营决策与实施中，通过获取有价值的数据加快供应链上各环节的运营节奏，提高供应链整体的响应速度，以推动供应链成为企业发展的核心竞争力，并提升供应链自身价值，形成智慧型供应链。大数据在数据加速运转的现代社会具有很好的发展前景，能够挖掘、管理、分析大数据信息，从而将企业流程优化，为企业打造新型的产品，优化供应链，提升供应链价值，进而增加企业的经济效益，提升企业的竞争实力。本文分析了大数据和供应链管理的内涵和特点，进而提出了大数据和供应链融合的价值，希望本文的提出能够为相关企业提供一定的参考。
参考文献：
[1]牛晓健，郭东博，裘翔，张延.供应链融资的风险测度与管理——基于中国银行交易数据的实证研究[J].金融研究，2012，11：138-151.
[2]于永利.大数据升级电商供应链管理[J].互联网经济，2015.
关键词：大数据；供应链管理；价值提升；分析与研究
大数据在我们中国的起步比较晚，在供应链领域的应用还处在刚刚起步的阶段，当前，大数据应用在供应链管理方面比较多的是市场需求和营销两个领域比较多，随着物流业的发展壮大，大数据分析在供应链的应用将越来越广泛，大数据分析，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力。
一、大数据分析的内涵
大数据分析是基于网络自由流通，通过大数据对数据信息进行存储、分析、决策等，从而实现大数据知识体系中的资源按需使用、能力智慧管理、过程职能控制。因此大数据知识服务体系是大数据系统中最重要也是最核心的内容，全世界有将近90%的数据信息没有得到充分的利用，而传统的知识服务体系又无法将知识进行纵向扩展和多角度的眼神，无法实现知识的有效利用。而大数据知识服务模式的，能够实现知识的纵向扩展和眼神，同时在提取大数据信息的时，还能为一些结构化或者半结构化的数据进行常规或者深度分析以及知识服务竞争力方面的分析，帮助企业进行有效预测。
与传统的数据分析相比，大数据分析在服务模式更趋向于个性化、智能化、自主化、体验化，技术上呈现规模化、网络化、数字化等特征。大数据分析最典型的特征主要有：第一，大数据分析具有不确定性，因为数据信息只能是代表过去某一段时间发生的事情，未来社会发展变化，谁也无法预料；第二大数据强调用户的参与，所有大数据信息来源、服务资源、知识体系都是来源于网络大数据这个环境中，很多数据资料都是来源于大数据用户，所以大数据分析的时候，更多的体现在用户自身需求上面；第三大数据是一种自主需求的智慧服务；第四大数据需要付费按需使用；第五大数据是一种共性技术与个性技能相集合的知识服务模式；第六大数据是绿色环保的知识服务模式。
二、供应链管理
供应链管理诞生于上个世纪80年代中期，最先是在制造业中广泛应用，后来逐渐发展成为了一种的新的管理模式。直到90年代中后期，供应链管理这个概念由国外一些跨国公司传入我们国家，我国才开始了有关供应链管理方面的研究与实践。供应链管理，是从企业的供应链为中心，通过供应链管理，让客户以最少的成本，让客户获得最大的经济价值，达到缩短企业资金周转时间、实现企业盈利增长、减低企业风险等目的。
（一）供应链管理的内涵。每一个企业都处在一个相应的供应链条上，所有的产品必须通过相应的渠道才能最终到达客户的手中，供应链管理以整个供应链作为管理对象，通过协调和优化供应链条上的各个环节，降低生产成本，为客户创造更高的利润，从而达到整个供应链的整体最大利益化，实现企业的共赢。
（二）供应链管理的目标和目的。企业采用供应链管理的最终目的是为了降低企业生产成本、提高客户满意程度、提升企业产品流程和服务质量，让供应商和制造商能够达成战略合作伙伴关系，实现双赢。
三、供应链管理与大数据融合
（一）供应链管理引入大数据。在互联网和云时代的发展下大数据可以满足现代市场对数据资源的需求。大数据不仅仅有着庞大的数据量，同时能够有着更深层次的数据利用价值，能够广泛地应用到各个行业，可以优化供应链。通过分析企业大量的数据信息能够对其中隐藏的价值进行进一步的挖掘，能够在经营管理、交易模式等方面充分发挥大数据的优势，优化企业供应量的管理，指导企业的经营决策，提升企业数据资源的价值。应用大数据，能够指导企业进行科学的管理，为企业的决策提供基础。目前供应链和网络一体化发展模式是未来供应链管理发展的趋势，在供应链发展中，需要不断加深中间业务环节和内容的复杂程度，企业对供应链管理在信息处理质量、市场业务开拓、合作伙伴选择、商业运作模式上提出了更高的要求。将大数据引入供应链管理，从供应链上游到下游全程协同数据，运用云计算对数据进行获取、跟踪、预测、分析，形成低成本、高质量的可靠信息，发挥数据的最大价值。
（二）大数据升级供应链管理。企业的发展与大数据的运用存在着密切的内在联系。以大数据为核心驱动力的供应链管理模式，在供应链上从需求、采购、生产、销售各环节到对供应商、生产商、分销商、零售商以及最终消费者各成员通过大数据的运用进行监控、分析、反馈，对供应链全局进行掌控，以提升供应链运营的有效性，有效减少供应链成本，并实现从历史数据决策向即时数据决策的推进。大数据在供应链的应用并不是简单的将企业状态、交易过程、资源运用等数据可视化，而是通过有效的数据配置和管理，对数据资源深入发掘，并充分运用至企业经营决策与实施中，通过获取有价值的数据加快供应链上各环节的运营节奏，提高供应链整体的响应速度，以推动供应链成为企业发展的核心竞争力，并提升供应链自身价值，形成智慧型供应链。大数据在数据加速运转的现代社会具有很好的发展前景，能够挖掘、管理、分析大数据信息，从而将企业流程优化，为企业打造新型的产品，优化供应链，提升供应链价值，进而增加企业的经济效益，提升企业的竞争实力。本文分析了大数据和供应链管理的内涵和特点，进而提出了大数据和供应链融合的价值，希望本文的提出能够为相关企业提供一定的参考。
参考文献：
[1]牛晓健，郭东博，裘翔，张延.供应链融资的风险测度与管理——基于中国银行交易数据的实证研究[J].金融研究，2012，11：138-151.
[2]于永利.大数据升级电商供应链管理[J].互联网经济，2015.