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物流领域如何利用大数据可视化分析优化供应链效率?

博易智软时间:2018-07-31

大数据技术的应用,实际上是传统企业走向互联网、拥抱互联网生产力的过程,首先需要将企业内各个部门以及各个生产环节的数据打通、打破“数据孤

 

岛”,这样企业的生产、销 售、人力、财务等各环节数据才能及时汇总分析,改进生产环节,提高生产效率,实现数据价值。

 

以博易智软为例,其在面向物流行业的场景化服务过程中,更加注重数据价值的发挥,结合互联网、大数据等技术完善其一站式供应链服务平台。

 

建立大数据模型,博易智软面临四大挑战

 

“数据类似于人类的经验,但比人类更客观、更精确,在很多场合下更适合作为决策依据,并促进业务流程的自动化。所以博易智软第一步是要建立模型,

 

基于数据分析调整生产、加工、运输、配送、销 售等整个链路中可以优化的环节”,博易智软方面表示,在确定上述技术规划路线之后,实现技术的选择

 

是其面临主要挑战,包括以下四点:

 

其一,历史原因造成的数据孤岛,限制了贯穿整个销售链的全局分析,因此需要一个能够集中不同来源、不同类型数据进行分析的平台。

 

其二,对数据分析结果的可视化和可分享性的高要求,因为数据可视化和可分享不仅需要帮助管理层和基层员工获得商业洞察、帮助内部协作,还要便于

 

公司与客户和合作伙伴协同。

 

其三,对分析的实时性的需求——一方面,多个系统每天新增大约500G的数据量,需要底层有一个性能强劲的分布式计算平台,才能保证大数据处理和

 

计算性能;另一方面,分析人员需要随时随地准确、快速地分析并获得样式丰富的图表,这也需要对移动端的支持。

 

其四,整个供应链覆盖多个团队,因此数据的安全不容有失。

 

联合tableau,打造敏捷BI平台

 

据介绍,结合自身供应链平台优化的四方面需求,经过充足的外部调研,数博易智软最终选择了tableau大数据分析平台,支撑其供应链平台的优化。

 

据了解,tableau是基于公司多年业务分析和技术研发经验打造的企业级可视化大数据分析平台。

 

“多系统数据整合是基本诉求,基于高可用的分布式集群部署,提供分布式并行计算能力,支持异构数据来源全量/增量加载,为海量数据的实时分析提供

 

了底层支持;其次,简化报表制作门槛,并便捷地分享分析结果,让更多员工能够使用分析结果来指导工作,并且在百万级数据量之下做到秒级响应,数据

 

分析时间节省了80%;除支持Web端,tableau也支持移动端,这使得工作人员能够根据实际环境,方便地从移动端随时随地地查看分析图表,实时掌握供

 

应链状态。”

 

同时,数据安全也是tableau在建立大数据模型时需要考虑的重要问题,针对安全方面的顾虑,tableau则通过三个层面提供了保障:一是通过企业内网部

 

署的模式,从物理层隔绝外界的攻击,二是针对数据、资源和操作提供全面的权限管控,三是提供数据审计的能力,用户的任何行为都可以追溯

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