成棟++陳思潔

摘要：隨著供應(yīng)鏈運營全球化、互聯(lián)網(wǎng)化以及信息化的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，業(yè)已成為一個重要的生產(chǎn)因素，并且海量數(shù)據(jù)可以通過多種方式產(chǎn)生價值，因此，對于大數(shù)據(jù)的運用，就成為了企業(yè)獲得競爭力以及獲得供應(yīng)鏈長遠(yuǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略。在這一背景下，企業(yè)在供應(yīng)鏈運營過程中如何運用大數(shù)據(jù)，以及大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)實現(xiàn)有效的供應(yīng)鏈決策成為了目前供應(yīng)鏈實踐以及理論研究的重要趨勢?；诖?，文章系統(tǒng)介紹分析了影響大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈運用中的影響因素和具體作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；供應(yīng)鏈管理；研究展望

一、 引言

隨著新興信息技術(shù)以及應(yīng)用模式的涌現(xiàn)，全球的數(shù)據(jù)量也呈爆發(fā)增長趨勢。在數(shù)據(jù)管理中，存在三個維度的挑戰(zhàn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）以及數(shù)據(jù)增長快（Velocity）。另一些學(xué)者在3V的基礎(chǔ)上發(fā)展了4V，但對第4個V卻有不同的理解。國際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation，IDC，2011）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)應(yīng)該具有價值性（Value），即指數(shù)據(jù)價值密度相對較低，這也就意味著如果數(shù)據(jù)增長但隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用價值卻沒有呈比例增長，就會增加我們挖掘數(shù)據(jù)價值的難度。IBM則認(rèn)為大數(shù)據(jù)還具有真實性（Veracity），也就意味著數(shù)據(jù)分析應(yīng)建立在準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)之上，避免人為篡改或在傳輸中失真。雖然大數(shù)據(jù)成了近年來實踐和理論研究的熱點話題，但以往對于大數(shù)據(jù)的研究和預(yù)測性分析功能大多聚焦在對消費者數(shù)據(jù)分析、偏好預(yù)測分析等，而“大數(shù)據(jù)”在供應(yīng)鏈中應(yīng)用的研究卻相對缺乏。如今供應(yīng)鏈變得越來越復(fù)雜，企業(yè)要想保持自己的競爭優(yōu)勢，必須重視對于“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，工業(yè)研究咨詢機構(gòu)（Industry ARC）進(jìn)行的研究指出，2018年全球供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)市場將從2012年的大約4.3億美元增長到37億美元左右，2013年～2018年的年度復(fù)合增長率約為31.4%。Waller和Fawcett（2013）也指出，數(shù)據(jù)科學(xué)、預(yù)測性分析和大數(shù)據(jù)將會改變供應(yīng)鏈的設(shè)計和管理方式，從不同的數(shù)據(jù)庫獲取信息來對供應(yīng)鏈進(jìn)行分析能夠幫助供應(yīng)鏈管理經(jīng)理提高供應(yīng)鏈的運營績效，并且大數(shù)據(jù)還能促進(jìn)企業(yè)間的信息協(xié)同，是企業(yè)的一種戰(zhàn)略性資源。

二、 大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈運用中的影響因素

要在供應(yīng)鏈運營和決策中有效的運用大數(shù)據(jù)，首先需要建立良好的大數(shù)據(jù)庫，具備分析、整合大數(shù)據(jù)的能力。從研究的主要維度看，有關(guān)的研究和探索的問題主要圍繞大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析的人力資源等幾個方面展開。

1. 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。數(shù)據(jù)類型涉及到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)形態(tài)和獲取的途徑和方法，供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)主要包括以下四種類型：（1）結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；（2）非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；（3）傳感器數(shù)據(jù)；（4）新類型數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)指那些在電子表格或是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中儲存的數(shù)據(jù)，這一類型的數(shù)據(jù)只占數(shù)據(jù)總量的5%左右（Cukier，2010），主要包括交易數(shù)據(jù)和時間段數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析大多以這一類數(shù)據(jù)為主，其中重要的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括ERP數(shù)據(jù)，因為ERP系統(tǒng)中存儲的數(shù)據(jù)是企業(yè)運轉(zhuǎn)多年的系統(tǒng)積累的大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)的經(jīng)營決策和預(yù)測來說意義非常重大。

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要包括庫存數(shù)據(jù)、社會化數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)數(shù)據(jù)。盡管現(xiàn)在有大量的研究和報告在探討數(shù)據(jù)和分析能力對供應(yīng)鏈管理的重要性，但對于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，例如社會化數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈的影響和作用的研究卻相對缺乏。Natoli在2013年進(jìn)行的行業(yè)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，盡管物流供應(yīng)商、生產(chǎn)者以及零售商們都在借力于傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行供應(yīng)鏈的管理，但是參與調(diào)查的企業(yè)中，只有1%的企業(yè)參考了社交媒體數(shù)據(jù)。然而，社會媒體數(shù)據(jù)對于供應(yīng)鏈運營管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒體數(shù)據(jù)來指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈活動的規(guī)劃（包括新產(chǎn)品的開發(fā)、利益相關(guān)者的參與、供應(yīng)鏈風(fēng)險管理以及市場探查等）以及社交媒體數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈績效產(chǎn)生影響的具體機制是我們下一步需要深入探討的。而要想從內(nèi)容豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘出商業(yè)智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、內(nèi)容分析以及網(wǎng)絡(luò)分析等。

除了上述兩種主要的大數(shù)據(jù)類型外，還有傳感器數(shù)據(jù)和新類型數(shù)據(jù)。傳感數(shù)據(jù)主要包括RFID數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、QR碼以及位置數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)增長很快，并能為供應(yīng)鏈金融帶來巨大商機；新類型數(shù)據(jù)主要有地圖數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)以及聲音數(shù)據(jù)等，這類數(shù)據(jù)多用于可視化領(lǐng)域，并能夠幫助提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)的實時性更強、提高了數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)度。

2. 供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。Dey和Kumar（2010）指出企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)不僅會影響企業(yè)的決策，甚至還可能導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生損失。事實上，數(shù)據(jù)的有用性取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量，隨著大數(shù)據(jù)重要性的躍升，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求也增加了。

雖然現(xiàn)在對于數(shù)據(jù)質(zhì)量評價還沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但是大家一致贊同數(shù)據(jù)質(zhì)量評價應(yīng)包含多個維度指標(biāo)。Lee等（2002）指出數(shù)據(jù)質(zhì)量的評價應(yīng)包括數(shù)據(jù)內(nèi)在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。內(nèi)在要求指數(shù)據(jù)本身所具有的客觀屬性，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、及時性、一致性和完整性。情境指數(shù)據(jù)的質(zhì)量依賴于數(shù)據(jù)被觀察和使用的情境，包括關(guān)聯(lián)性（Relevancy）、價值增值性（Value-added）、總量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、數(shù)據(jù)聲譽（Reputation of the Data）。

3. 供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

（1）分析學(xué)。分析學(xué)是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，它能幫助企業(yè)更好的基于事實做出決策，Davenport和Harris（2007）就指出，定量技術(shù)、預(yù)測模型等能提高企業(yè)的盈利能力。另外，大數(shù)據(jù)分析不僅能幫助我們獲得新的見解，還有助于提高我們預(yù)測的準(zhǔn)確性，但上述益處都是建立在數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上。甚至可以說，大數(shù)據(jù)如果沒有分析學(xué)對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，數(shù)據(jù)也就僅是一堆“數(shù)據(jù)”，毫無價值。大數(shù)據(jù)需要分析學(xué)，但是要想讓分析學(xué)嶄露頭角，擁有數(shù)據(jù)卻是不夠的，還得借助于分析工具。當(dāng)然，分析學(xué)如果沒有大數(shù)據(jù)作為研究對象，其也只是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的工具和應(yīng)用方法罷了，無法發(fā)揮其對于企業(yè)的價值。

（2）供應(yīng)鏈分析。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也是目前供應(yīng)鏈管理的研究熱點，德勤2014年的工業(yè)研究報告認(rèn)為供應(yīng)鏈分析首先需要從廣泛的內(nèi)部和外部來源獲取數(shù)據(jù)，并借助相關(guān)的分析工具和技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)剖析，以通過數(shù)據(jù)獲得見解，從而幫助供應(yīng)鏈降低成本和風(fēng)險，并提高運營敏捷性和服務(wù)質(zhì)量。盡管有很多企業(yè)已經(jīng)利用了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來優(yōu)化企業(yè)的運營決策、輔助進(jìn)行商業(yè)營銷決策，但是大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中的運用研究相對貧乏，并且就算有關(guān)大數(shù)據(jù)分析與供應(yīng)鏈管理的實踐文章和咨詢報告開始增加，但是內(nèi)容大多是重復(fù)的，并且缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)調(diào)查（Waller & Fawcett，2013）。另一方面，即使一些企業(yè)已經(jīng)開始采用大數(shù)據(jù)分析方法，但是運用方式不僅混亂，還無法觸及分析實質(zhì)。

除此之外，也有的學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與企業(yè)的業(yè)務(wù)和運作流程相關(guān)，Wu等（2013）從創(chuàng)新擴散理論和信息加工視角分析了供應(yīng)鏈情境下云計算技術(shù)的應(yīng)用，實證研究表明當(dāng)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程很復(fù)雜或是供應(yīng)鏈中各個組織的信息系統(tǒng)已經(jīng)良好兼容時，云計算對于供應(yīng)鏈價值就大打折扣；相反，對于那些創(chuàng)業(yè)型企業(yè)或是信息系統(tǒng)具備特殊功能性時，云計算對企業(yè)則更具價值。由此可見，企業(yè)文化、業(yè)務(wù)流程和特性等會影響企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。

4. 大數(shù)據(jù)分析能力和人力資源因素。供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)運用的能力是企業(yè)利用分析學(xué)進(jìn)行供應(yīng)鏈決策的關(guān)鍵驅(qū)動因素。Schoenherr和Speier-Pero（2015）對企業(yè)使用大數(shù)據(jù)分析的困難進(jìn)行了問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)促使企業(yè)放棄大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個重要原因是企業(yè)缺乏相關(guān)人才。Waller和Fawcett（2013）認(rèn)為大數(shù)據(jù)不但會改變供應(yīng)鏈的設(shè)計和管理方式，于此同時也會給物流企業(yè)和供應(yīng)鏈管理帶來了新的挑戰(zhàn)，首當(dāng)其沖就是缺乏擁有大數(shù)據(jù)分析能力和供應(yīng)鏈管理相關(guān)專業(yè)知識復(fù)合型人才。麥肯錫也早在2011年就預(yù)測，“到2018年，具有資深分析能力的人才空缺數(shù)將達(dá)到140 000到190 000人”。

對于數(shù)據(jù)分析家應(yīng)當(dāng)具備的技能，Schoenherr和Speier-Pero（2015）指出預(yù)測（定量和定性的）、運籌、統(tǒng)計學(xué)（估算和抽樣的方法）以及經(jīng)濟學(xué)（決定機會成本）都對大數(shù)據(jù)分析非常重要，此外，數(shù)據(jù)操作以及溝通與人際交往的能力也對大數(shù)據(jù)分析運用不可或缺，因為數(shù)據(jù)操作的技能不僅要求數(shù)據(jù)科學(xué)家能從數(shù)據(jù)庫和資料庫中提取交易信息，還需要從社交網(wǎng)站上獲取顧客相關(guān)信息并與企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，也就是需要數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠?qū)Y(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析。當(dāng)然，數(shù)據(jù)科學(xué)家不僅需要高效處理數(shù)據(jù)，還需要將分析的間見解準(zhǔn)確傳達(dá)。此外，大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的運用還要求數(shù)據(jù)分析家具備供應(yīng)鏈管理相關(guān)知識。總的來看，數(shù)據(jù)分析家需要具備企業(yè)業(yè)務(wù)流程和決策制定、數(shù)據(jù)管理以及分析和建模工具等相關(guān)技能。

三、 供應(yīng)鏈管理中大數(shù)據(jù)運用的績效

大數(shù)據(jù)之所以在供應(yīng)鏈管理中具有舉足輕重的作用，不僅在于其能夠增強決策的預(yù)見性，還有助于提高供應(yīng)鏈運營績效和競爭力。總的來看，大數(shù)據(jù)不僅能夠提高供應(yīng)鏈運營效率、促進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與發(fā)展，還能幫助企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈風(fēng)險管理。

1. 大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈運營效率的影響。Schoenherr和Speier-Pero（2015）的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)認(rèn)為大數(shù)據(jù)能夠提高他們的決策制定能力、需求計劃能力，還增強了供應(yīng)鏈運營效率、供應(yīng)鏈的可視性，并同時降低了供應(yīng)鏈運營成本。在決策制定方面，大數(shù)據(jù)能提高企業(yè)決策的有效性、準(zhǔn)確性和科學(xué)性，例如葉斌等（2014）指出，在物流決策中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于競爭環(huán)境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優(yōu)化與配置等；在提高供應(yīng)鏈效率方面，通過數(shù)據(jù)分析能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈高效、合理分配資源，同時提高整個供應(yīng)鏈的協(xié)同能力，例如閆?。?013）速遞行業(yè)進(jìn)行了研究，其發(fā)現(xiàn)通過大數(shù)據(jù)與物流倉儲進(jìn)行結(jié)合，并通過智能化以及海量的數(shù)據(jù)分析，能最大化的整合平臺物流的信息和客戶信息，有助于物流和貨物信息的最佳匹配，便于企業(yè)協(xié)調(diào)企業(yè)內(nèi)外的各種資源而最大化的提高速遞行業(yè)物流資源的利用率；在增強需求計劃能力方面，數(shù)據(jù)分析使企業(yè)將不同數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并結(jié)合客戶的實在需求，能更加合理的安排業(yè)務(wù)活動，使企業(yè)不但能夠根據(jù)顧客要求進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，還能提高企業(yè)應(yīng)對顧客需求變化所帶來的挑戰(zhàn)，例如，相婷婷（2013）指出，供應(yīng)鏈金融引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，金融機構(gòu)可以將相關(guān)各方經(jīng)營活動中產(chǎn)生的物流、商流、資金流和信息流歸結(jié)并進(jìn)行整合，針對不同供應(yīng)鏈的特色提供不同的在線融資、結(jié)算以及投資理財?shù)染C合的金融和增值服務(wù)；在降低供應(yīng)鏈運營成本方面，大數(shù)據(jù)能促進(jìn)了各企業(yè)在優(yōu)化路徑、調(diào)控資源和降低成本等方面進(jìn)行信息的挖掘分析，進(jìn)一步提高了企業(yè)的經(jīng)濟效益，例如，薛錦輝（2014）認(rèn)為金融機構(gòu)可以依托平臺會員在平臺上的大量交易數(shù)據(jù)并依托交易背后的物流信息數(shù)據(jù)給平臺會員進(jìn)行融資，這改變了通過供應(yīng)鏈中核心企業(yè)以給上下游企業(yè)授信的融資模式，并而通過物流信息平臺的實時信息反饋和監(jiān)督，還能降低金融機構(gòu)的監(jiān)督成本，從而進(jìn)一步降低了供應(yīng)鏈金融的運營成本。

2. 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展。大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈的影響不僅僅在于提高供應(yīng)鏈運營效率，還有助于供應(yīng)鏈創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)代表著一種新的生活方式、提供了一種新的資源和新的能力、是一種新的技術(shù)，還帶來了一種新的思維方式，由此更容易孕育顛覆性創(chuàng)新。曹凌（2013）指出，大數(shù)據(jù)具有催生社會創(chuàng)新、變革的力量。具體來看，在企業(yè)業(yè)務(wù)方面，韓蕊（2013）指出，大數(shù)據(jù)技術(shù)為分析現(xiàn)有業(yè)務(wù)難題和潛在機會帶來了創(chuàng)新的方法，并且這種全新的資源和分析技術(shù)也能通過全新的方式來改善企業(yè)的運作；在技術(shù)方面，李逸群、龍劍（2013）指出，大數(shù)據(jù)有助于降低知識轉(zhuǎn)化的成本并加快知識轉(zhuǎn)化的速度，而知識在轉(zhuǎn)化的過程中則有利于技術(shù)的創(chuàng)新。

3. 大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈風(fēng)險管理。Schlegel（2014）指出，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)和預(yù)測性分析技術(shù)來減緩和管理供應(yīng)鏈風(fēng)險。宋華（2015）也指出，供應(yīng)鏈風(fēng)險管理有賴于高度的信息化管理，并且這種信息化不但包括企業(yè)經(jīng)營管理系統(tǒng)的信息化，還需要強調(diào)企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)與企業(yè)之間的信息化溝通以及供應(yīng)鏈運營管理的信息化。而信息化的管理有助于打通供應(yīng)鏈節(jié)點的信息瓶頸，不僅提高可供應(yīng)鏈的可視化，還能夠進(jìn)一步積累數(shù)據(jù)。

對于供應(yīng)鏈風(fēng)險的管理，主要包括事前、事中以及事后的管理，而大數(shù)據(jù)在這三方面都能發(fā)揮巨大作用。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)能使事前風(fēng)險預(yù)判結(jié)果更加準(zhǔn)確，因為大數(shù)據(jù)來源不僅包括企業(yè)本身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或是移動平臺獲取的各種外部數(shù)據(jù)，而不同數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行綜合分析，結(jié)果更加可靠。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)能使企業(yè)的事中控制更加動態(tài)高效，因為大數(shù)據(jù)分析對于各類數(shù)據(jù)的整合有助于企業(yè)更好地掌握自身的行為模式，還便于其發(fā)現(xiàn)運營狀態(tài)的變化規(guī)律，從而按照規(guī)律設(shè)置風(fēng)險控制點以實現(xiàn)事中風(fēng)險的動態(tài)管理。另一方面，大數(shù)據(jù)分析還能幫助企業(yè)識別異常情況，因為對于實時數(shù)據(jù)反復(fù)的迭代分析能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)的模式產(chǎn)生一定的預(yù)期，而一旦某些數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，就能很快識別并采取一定應(yīng)對措施。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)能為事后風(fēng)險處置決策提供更好的支持，即使單個事件的發(fā)生具有偶然性，大數(shù)據(jù)有助于企業(yè)找出偶然性背后的必然性，由此企業(yè)便掌握了主動權(quán)，能夠制定更加客觀的風(fēng)險處置決策。

四、 結(jié)論

本文對供應(yīng)鏈管理中大數(shù)據(jù)的運用進(jìn)行了梳理，認(rèn)為如今學(xué)術(shù)界對于大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用研究相對稀少，落后于實踐的發(fā)展，對于大數(shù)據(jù)對于供應(yīng)鏈管理影響的具體機制以及大數(shù)據(jù)于供應(yīng)鏈能力之間的交互作用缺乏深入理解。另外，目前的研究大多是描述性的，并且缺乏理論的支撐。本文認(rèn)為未來對于大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈的研究應(yīng)該沿著大數(shù)據(jù)運用的影響因素、大數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈運營以及發(fā)展的影響這一研究路徑繼續(xù)。另外，實踐問題應(yīng)該和管理理論進(jìn)行結(jié)合以深度挖掘問題中存在的本質(zhì)，因此，未來的研究也需要強調(diào)與管理理論結(jié)合進(jìn)行分析，將資源基礎(chǔ)觀、交易成本管、系統(tǒng)論等理論引入對大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的分析中，這定能幫助加深對大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的價值的理解。

參考文獻(xiàn)：

[1] Schoenherr T， Speier-Pero Cheri.Data Scie- nce， Predictive Analytics， and Big Data in Supply Chain Management： Current State and Future Potential[J].Journal of Business Logistics，2015，36（1）：120-132.

[2] Wu Y， Cegielski C G， Hazen B T， et al. Cloud Computing in Support of Supply Chain Information System Infrastructure： Understa- nding When to go to the Cloud[J].Journal of Supply Chain Management，2013，49（3）：25-41.

[3] 葉斌，黃文富，余真翰.大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)中的應(yīng)用研究[J].物流技術(shù)，2014，（8）：22-24.

[4] 閆俊.大數(shù)據(jù)對速遞行業(yè)發(fā)展的影響研究[J].物流技術(shù)：裝備版，2013，（12）：104-108.

[5] 相婷婷.電子供應(yīng)鏈金融的技術(shù)支撐[J].電子測試，2013，（14）：245-246.

[6] 薛錦輝.供應(yīng)鏈金融應(yīng)該如何運用大數(shù)據(jù)[J].中國外匯，2014，（18）：36-37.

[7] 曹凌.大數(shù)據(jù)創(chuàng)新：歐盟開放數(shù)據(jù)戰(zhàn)略研究[J].情報理論與實踐，2013，36（4）：118-122.

[8] 韓蕊.淘金大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新才能贏[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊，2013，（21）：18-19.

[9] 李逸群，龍劍.大數(shù)據(jù)時代下戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新路徑研究[J].消費電子，2013，（14）：173-174.

[10] 宋華.中國供應(yīng)鏈[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2015.

[11] Schlegel G L.Utilizing big data and pre- dictive analytics to manage supply chain risk[J].The Journal of Business Forecas- ting，2014，33（4）：11-33.

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目“產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈服務(wù)化條件下的服務(wù)外包決策與風(fēng)險管理”（項目號：71272155）。

作者簡介：成棟（1968-），男，漢族，陜西省西安市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為物流管理和供應(yīng)鏈管理、電子商務(wù)；陳思潔（1989-），女，漢族，重慶市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院博士生，研究方向為供應(yīng)鏈管理。

收稿日期：2017-06-06。