商业智能帮助企业管理来自供应链的大量信息。对于处理来自供应链的多个阶段和多个存储解决方案的数据的企业来说，它们具是有价值的工具。商业智能和大数据分析减少了企业信息孤岛，将看似不同的数据链接在一起，并为企业提供了改善供应链运营的工具。
商业智能和大数据应用程序帮助企业消除业务决策中的猜测，可视化供应链的每个阶段，并跟踪与SCM相关的KPI和目标。
如果没有一套准确的并且经过处理的信息来支持业务决策，供应链经理只能猜测如何缩短运输时间、订购正确的供应品并满足客户。商业智能和大数据战略将所有相关的供应和库存数据整合在一起，这样信息就不会被分割成孤岛。当有更多数据可用时，企业领导者可以更全面地了解他们的供应链。与其相反，缺少的部分意味着缺少洞察力。
例如，如果没有来自车队物联网(IoT)设备的数据，企业可能永远不会知道有故障的存储单元会导致设备损坏。或者，如果不使用企业仍用于其客户数据的遗留数据库中的信息，企业可能无法确定客户成群结队取消订单的原因。
可视化供应链的每个阶段
通过将商业智能和数据分析应用于其供应链，企业可以监控每个阶段。供应链的可用见解包括：
可视化供应链的每个阶段还有助于企业了解一个步骤如何影响另一个步骤。借助仪表板、图表和数字，他们可能最终意识到订单没有得到履行，因为企业的供应商之一只交付了预定库存的一半。并且使用他们的数据解决方案，该公司可以找到最初的库存订单，以了解订购了1000个零件但只发运了500个。
商业智能解决方案为企业提供了一个单一位置来跟踪其与供应链相关的关键绩效指标(KPI)和目标。商业智能软件中可用的仪表板和报告不仅可以帮助团队可视化他们的供应链，还可以管理他们的目标和绩效指标的每一步。
例如，某个团队可能会为80%的订单设置一个KPI，以便在两周内完成。使用从供应链或ERP软件中提取数据的商业智能工具，他们可以准确地看到在其参数范围内完成了多少订单。然后，他们可以使用报告向公司领导或其他团队展示每月或每季度的进度。
要制定商业智能策略，请提供存储的数据，将商业智能嵌入现有的供应链软件中，并确保使用的数据干净准确。
要获得准确、清晰的业务洞察力，请从企业内部尽可能多的存储位置提取数据。企业可以使用越干净、准备好的数据，他们的结论就越可靠。此类解决方案包括数据湖和数据仓库，但也可以包括Google表格等应用程序。
借助嵌入式软件解决方案，商业智能工具可自动用于连接到供应链的其他业务应用程序，例如ERP和CRM。应用时会是什么样子？
例如，当与ERP解决方案集成时，商业智能软件可以访问特定的供应链数据，例如总库存、客户详细信息和运输信息。分析师使用这些数据创建仪表板，显示发货库存、已完成订单或最常订购的供应品等信息。
嵌入在CRM中的商业智能软件可以标记客户投诉的增加或流行产品的订单急剧下降。这些数据有助于供应链团队意识到他们运送的货物并不能满足客户的需求，或者决定他们是否需要为以前流行的产品订购更少的供应品。
对来自现有供应链应用程序的数据趋势进行可视化有助于组织将注意力集中在他们需要改变或继续做的事情上——它可以更好地组织和提炼数据点以供领导者理解。
为确保对企业数据的解释准确无误，您的数据团队将需要清理和准备数据。清理数据会删除可能导致错误计算的重复信息和旧的、过时的信息。
此外，有时需要数月才能收集足够的数据以得出可行的业务结论——并非所有可靠的决策都可以在一天内做出。在没有首先确保数据准确的情况下依靠商业智能来解决所有业务问题是不安全的。
为其供应链流程规划商业智能策略的组织应在选择软件或签署计划的最终草案之前考虑以下问题。
大数据或商业智能解决方案是否处理非结构化数据？
如果企业的供应链、仓库或送货卡车使用传感器等物联网(IoT)设备来跟踪产品状态，他们将需要找到处理非结构化数据的解决方案。他们还应该考虑在不久的将来是否需要物联网设备，即使该组织尚未安装任何设备。扩展能力将帮助企业在物联网时代到来时做好准备。
除了物联网设备，许多企业数据仍然是非结构化的。如果团队预期拥有大量非结构化数据，那么从长远来看，能够轻松支持这两种数据类型的商业智能解决方案将对他们有所帮助。
需要更高级分析工具的公司可能需要实施完整的商业智能软件平台。对于较小的企业，具有较少功能的更便宜的解决方案可能就足够了。请注意，如果业务可能在未来几年内快速增长，它可能需要能够根据数据源、用户数量和处理要求进行扩展的商业智能或数据解决方案。
只有团队做好充分准备，商业智能解决方案才会成功。在组织启动商业智能或数据分析策略之前，供应链流程中的决策者需要参与进来。领导者和员工必须致力于保持数据的准确性和安全性；否则，他们可能会从数据中得出无效或有害的见解。
商业智能可帮助团队专注于大量数据中的特定部分，否则这些数据将难以解析。隐藏在企业数据中的多种因素会影响供应链商品和流程。如果应用得当，商业智能可用于改善制造和客户体验。
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