供应链大数据整合与网络共享的方法

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　　近年来，供应链与大数据管理的关系越来越密切，靠大数据驱动供应链处于领先地位的有45%是零售商，如沃尔玛、亚马逊等；有22%是快速消费品行业的企业。据2013产业市场研究与分析公司的报告“供应链管理中的大数据市场”，服务业、制造业和零售业是在SCM（供应链管理）策略中使用大数据最多的产业。
　　大数据驱动下供应链管理最大挑战是现有系统对大数据的整合。供应链大数据整合与网络共享有利于形成供应链内外部一致的数据视图，是供应链生态网络中各主体协调和利益分配优化的基础，是进行大数据预测性分析和优化供应链运营管理的需要。广东工业大学经济与贸易学院陈原等人发表在汉斯期刊《数据挖掘》的文章对供应链大数据整合与网络共享的方法进行了探讨。
　　数据整合的方法直接影响数据的组织、生产、交换和共享的效率和质量。在对供应链领域展开数据整合时，首先对结构化数据进行整合化处理，包括：(1)统一的元数据标准；(2)统一规则的数据编码；(3)统一的数据录入管理软件。
　　对结构化数据和非结构化的整合则采用已有文献的重组整合或一体化综合整合方式进行整合。重组整合是通过对数字资源的分解重组，按其逻辑关系组织成立体网状的知识资源系统，支持对知识和数字化资源的采集、加工、处理、存储、归档、组织、发布和利用等的全过程。该方式能整合多种媒体多种渠道的数据。一体化综合整合方式的关键则是实现各应用系统之间的技术兼容、元数据之间以及与其他资源对象之间的互操作，以形成更为优化的数据整合系统。
　　供应链的有效运行建立在SCM系统对供应链工作流程集成管理的基础上，基于多agent的工作流技术在一定程度上能提高供应链的敏捷性，但无法解决日趋庞大的数据及其处理效率问题。而云计算环境下的工作流管理系统，适合支持需要高效的计算性能和大规模存储的跨组织业务协作，有效防止供应链合作伙伴在数据中心能力方面进行过度投资，因此，云计算成为为供应链大数据整合与共享不可或缺的技术之一。
　　在大数据共享方面，供应链数据中心的大数据将由云来替代传统存储来进行处理。云供应链平台是指基于云计算应用模式、利用大数据和通信网络技术，提供供应链产品信息、技术、设备等数据网络共享服务的信息平台。在云平台上，所有的结点企业、行业协会、管理机构、行业媒体、法律机构等都集中整合成资源池，依靠大数据处理能力、标准的作业流程、灵活的业务覆盖、精确的环节控制、智能的决策支持及深入的信息共享来完成供应链各环节所需要的信息化要求，面向社会用户提供信息服务、管理服务、技术服务和交易服务；同时，各种资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，减少资源浪费，降低成本，提高效率。
　　北美以及欧洲的金融服务、零售、高新技术、食品、医药等行业通过各种形式，积极建立基于云计算的供应链云解决方案。目前的供应链云框架大都建立在Map/Reduce分布式并行编程模型和Hadoop的大数据集群应用策略之上，以实现基于工作流和组件复用的大数据处理应用的协同。来源：尔湾文化/汉斯出版社

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关键词：数据整合 供应链 共享的 大数据 工作流管理系统 供应链