如果您不掌握供应链管理，您的企业就会面临许多潜在问题。
供应链中只有一个齿轮的问题可能会影响供应链的其余部分。 这可能会导致延误和无法预见的昂贵成本，并降低客户和客户的满意度。
另一方面，当您使用数据分析来访问有用信息、检查供应链的每个元素并预测可能的结果时，您可以做出更明智的决策，以确保您的供应链，从原材料采购到获得产品对最终客户，以最好的方式进行管理。
使用高级数据分析的重要性
从表面上看，数据分析很简单。 您需要访问有关供应链每个组件的数据，以识别当前和潜在的问题。 然后，您可以采取措施更好地管理供应链并获得更好的结果。
但是，如果您单独查看每个组件的数据，例如有关您的制造商的数据或有关您的运输公司的数据，您将无法获得整体情况。 为了更好地管理供应链，关联所有信息至关重要。
当您使用高级数据分析时，您可以更好地了解您的供应链。 您将获得更广泛的深入信息，帮助您提高供应流程的效率并制定更具战略性的决策。
反过来，这意味着您可以改进关键 度量，保持您的库存平衡，并从您的资产中获得更多价值。
当您访问高级数据分析时，您不仅可以清楚地了解供应链的当前状态。 您还能够预测未来的趋势和需求。
预测分析可以创建关于趋势和需求的准确预测
当您使用 供应链数据分析 要访问需求预测和趋势，您可以更好地预测客户需求和供应链的潜在中断。
这使您能够更好地控制运营成本并获得竞争优势。
基本上，您可以在产品需求低的时候生产或储存更少的物品，而在需求高的时候生产或储存更多的物品。
尽管企业长期以来一直在适应即将到来的需求变化，但当采用数据分析时，您可以更进一步。
预测分析使用 机器学习 预测变化，与历史数据分析方法（例如使用简单的电子表格）相比，帮助您获得更准确的见解。
此外，现代数据分析使您能够访问实时数据，这意味着您可以在趋势发展时揭示趋势。
数据分析使您能够为影响供应链的紧急情况做好准备
在 2020 年实施封锁后，世界各地的企业意识到数据分析对于成功的供应链管理有多么重要。 Covid-19大流行.
虽然没有人能够预测到这种流行病及其将造成的混乱，但已准备好为其供应链制定备用计划的企业能够更好地应对困难局面。
解决方案可以像拥有多个供应商一样简单，以确保当一个供应商出现问题时，您仍然可以使用另一个供应商将产品交付给您的最终客户。
如果没有数据分析，就很难为影响供应链的紧急情况做好准备。 当您使用数据分析进行预测并帮助您为影响供应链的中断、中断和紧急情况做好准备时，您可以采取正确的步骤来管理您
