企業的供應鏈管理模式可以從大數據中受益。然而，企業在其業務的其他方面(如營銷和成本控制)中將大數據納入其供應鏈管理策略的速度較慢。
根據“福布斯”調查研究，64%的供應鏈管理人員預計，大數據在未來幾年的庫存管理策略中將發揮重要作用。企業應該瞭解供應鏈管理中採用的角色以及採用最佳分析方法。
大數據和供應鏈管理的常見錯誤
一些分析方法對於基於大數據的即時庫存管理策略而言是可行的。分析中的指令性是一個很好的例子。
規範分析從數千個已知數據集中創建迴歸分析。企業試圖使用規範分析來根據價格點和其他因素預測未來需求。
雖然規定性分析對於設定收入目標很有價值，但你不必使用即時庫存管理策略。你只需要一個及時的庫存管理策略，實時跟蹤庫存即可。每個規範分析模型都有一個誤差幅度，這可能會導致你的庫存過剩，或意味著你沒有足夠的庫存來滿足需求。
JDA 軟件集團分析部主管Suresh Acharya表示，更有效的供應鏈分析模型側重於規範性和預測性分析。
Acharya 說，“我們要做的是獲得更多預測性的見解，它們讓我們看到將要發生的事情，未來發展和規定，現在我們知道是什麼，我們該怎麼做?無論我們怎麼稱呼它，使用數據來改進我們的業務是我們一直想做的事，也是我們的客戶一直需要的東西。當然，有些客戶比其他客戶更瞭解數據驅動分析可以提供哪些價值。”
大數據與供應商建立更為複雜的關係
在上世紀，供應商和零售商之間的關係非常簡單。供應商試圖儘快增加零售商訂單。
在大數據時代，供應商和零售商之間的關係比較複雜，這創造了更豐富和更有利可圖的關係。雙方可以將彼此的數據納入他們的供應鏈管理算法，從而提高效率。
大數據有助於預測基於預計到達時間(ETA)的運輸物流
即使是最好的物流公司，也一定會遇到某些地區運輸貨物的問題。當企業必須預測天氣趨勢，不同地形因素，季節性流量模式和其他複雜變量時，難以實施即時庫存管理策略。企業也可以使用大數據更好地跟蹤他們的車隊，並知道何時投資購買新的卡車。
大數據使企業更容易考慮這些因素，並設置更準確的預計到達時間(ETA)。
大數據打破了供應鏈管理流程，使其更易於管理
供應鏈管理戰略似乎壓倒一切，但大數據使企業能夠突破這一過程。Silvon 軟件公司解釋說，“在管理供應鏈時，很容易陷入困境。供應鏈通常有許多不同的組成部分，當最終結果按計劃進行時，供應鏈管理人員將會很高興。大數據在整體和細粒度的層面看待供應鏈，這有助於確定需要改進的領域或整個供應鏈的進步機會，從而提高效率和產出。”