大数据供应商

大数据供应商

大数据供应商，事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享大数据供应商，一起来看看。

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全球大数据市场的主要供应商包括微软（美国）、Teradata（美国）、IBM（美国）、甲骨文（美国）、SAS Institute（美国）、谷歌（美国）、Adobe（美国）、Talend（美国）、Qlik（美国）、TIBCO Software（美国）、Alteryx（美国）、Sisense（美国）、Informatica（美国）、Cloudera（美国）、Splunk（美国）、Palantir Technologies（美国）

1010data（美国）、Hitachi Vantara（美国）、Fusionex（马来西亚）、Information Builders（美国）、AWS（美国）、SAP（德国）、Salesforce（美国）、Micro Focus（英国）、HPE（美国）、MicroStrategy（美国）、ThoughtSpot（美国）、和黄鳍金q鱼（澳大利亚）。

这些供应商采取了各种有机和无机增长策略，例如新产品发布、合作伙伴关系和合作以及并购，以扩大其在全球大数据市场的影响力。

AWS（美国）以 Web 服务的形式提供云计算服务。该公司为遍布 190 个国家/地区的客户提供广泛的产品和服务。亚马逊的产品组合包括计算、存储、数据库、迁移、网络和内容交付、开发人员工具、管理工具、媒体服务、机器学习 和分析等部分。此外，解决方案部门提供网站和网络应用程序、移动服务、备份、存储和存档、金融服务和数字媒体。

它迎合了各种垂直行业，例如媒体和娱乐、汽车、教育、BFSI、游戏技术、政府、医疗保健和生命科学、制造、零售、电信、石油和天然气以及电力公用事业。在大数据市场，其产品包括 Amazon QuickSight、Amazon S3、Amazon Glacier、AWS Glue

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全面解析大数据给供应链带来的益处

时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和我一同了解大数据给供应链带来的好处。

大数据与供应链

1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。

其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。

2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。

3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProductionChain(R&D)。

物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。

4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流 *** 作要求等，这样的物流中心难度很大。

大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。

5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

企业如何部署大数据

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。

其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据给供应链带来的好处

而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。

针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。

但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面核心在两个方面：

1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。

2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。

大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业

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供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。

“泛在电力物联网”的四层架构以及每层架构主要解决的问题：

感知层：解决数据采集问题，负责感知外界信息和响应上层指令

网络层：接驳感知层和平台层，具有强大的纽带作用

平台层：信息汇总、数据贯通，提升数据高效处理和云雾协同能力

应用层：用户接口，接收信息，并对信息进行处理和决策

针对感知层，SpreadJS可有效解决数据采集、模板迁移，以及数据兼容性问题

（感知层基本架构）

泛在电力物联网的建设，国网公司曾多次强调，不搞推倒重来，不搞重复建设，即“少花钱、多办事”。因此，针对感知层搭建过程中的数据采集、统一感知接入和数据共享等问题，首先要做到与原设备和系统的数据完全兼容，并充分利用原设备和数据模板，唤醒和盘活存量设备及数据。

在泛在电力物联网出现之前，这部分数据主要由电网数据采集员收集，通过各部门ERP系统进行填报、汇总，难免会出现由于现场设备终端种类众多、 *** 作系统不统一而导致的数据误差和接驳困难，更不要说去实现更高层面的业务协同和数据贯通了。

针对上述问题，利用SpreadJS的“在线Excel”特性就可以很好地解决。

Excel作为一款市面上使用人数最多的数据分析及填报软件，具备功能强大，简单易学的特点，SpreadJS 同样具备上述优点，并提供高度类似 Excel 的 *** 作模式和UI，在不依赖任何Excel的组件下，实现数据填报、Excel 类报表设计、公式计算、图表可视化等功能，并可无损导入、导出 Excel 文件。

使用SpreadJS，可将原有系统数据（或Excel模板）转换为JSON格式，直接导入新系统中，不仅解决了原模板不统一，用料数据不一致，文件难以管理的问题，还最大程度的保留了Excel公式、图表，以及数据填报能力，同时所有报告的数据和模板都可以在后台进行有效的管理和存储。

针对平台层，SpreadJS可为“数据中台”构建，提供高效的性能支撑

作为信息汇总和碰撞的地方，数据相通是其基本条件，而要做到数据贯通，必须要解决数据存储、检索、权限管理等问题，数据中心（或数据中台等）便是一个很好的解决方案。

如果一个工作人员如果对其他专业系统不熟悉，加上没有通用的数据分析手段，面对那些已经经过信息化重新组织的业务数据，基本无从下手。

因此，打造数据中台，一定要从源端开始，建立数据从接入、存储到加工应用的规范化流转机制，实现数据同源，并减少重复存储，以此降低数据存储成本，以及数据重复加工产生的人力成本。

远光软件，作为专业的企业资源管理产品解决方案提供商，已经开始全面布局泛在电力物联网的业务规划，打造针对电力行业的数据中台，并通过产业链管理、区域能源管理、能源网络管理、电力市场交易、综合能源服务和能源大数据管理六大业务服务能源新生态。

远光软件在“泛在电力物联网”的布局

企业应用管理系统，作为远光软件数据中台的核心模块之一，正是以Excel的数据源为基础，以数据共享、在线协同编辑为目的，充分实现企业业务流程和内部数据闭环。

而SpreadJS的典型应用场景之一：在线协同编辑，则可以很好地满足远光软件关于“企业应用管理系统”构建的全部需求。

以SpreadJS开发的协同办公系统，具备协作效率高（多人协同编辑，无需等待），简单易用（类 Excel 的方式降低学习成本，最终用户极易上手），快速响应需求（无需IT、开发部门介入，业务部门自行完成）等特点，可有效助力企业从业务和数据双视角构建数据服务体系，为系统使用者提供数据调用、数据监控、数据分析与数据展现等服务，为项目管理者提供流程规范化、数据业务化、数据服务化及服务共享化的支持。

扩展阅读《SpreadJS 在“泛在电力物联网”信息化系统开发中的作用》网页链接

提到阿里巴巴（Alibaba），大家首先会想到淘宝，然后是支付宝，以及现在的阿里云计算，这是目前阿里最具代表性的产品。这两个产品从互联网时代到移动互联网时代，对人们生活的影响越来越大。面对即将到来的物联网时代，阿里当然也不会无动于衷，我们来聊聊阿里在物联网方面的产品策略。

阿里是一家很务实的公司，非常注重落地的能力，所以阿里在物联网方面的产品都是与其主营业务密切相关的。阿里在物联网方面的产品主要是两部分：

阿里智能开放平台，简称阿里智能（openalipluscom）。

阿里云物联网套件，属于阿里云（aliyuncom）的一个产品。

这两个产品背后的一些云端服务组件，可能有一些重叠，但总的来说是面向不同的客户群体，是两种不同的物联网解决方案。

阿里智能概述

阿里智能的目标是助力传统硬件智能化，让原来的传统家电厂商可以迅速利用阿里智能这样一个平台，把自己的产品智能化。这里智能化的含义主要是家电与手机APP以及互联网的云服务器之间的互 *** 作性。

阿里智能的交互示意图

阿里智能，主要面向的用户是家用电器产品的厂商或开发者，比如空调、洗衣机、窗帘、摄像头、空气净化器、照明、温控等。这些家电设备与手机以及云服务器之间通过阿里的私有协议alink互联。

阿里智能解决方案

阿里智能为用户提供的解决方案包括：连网模块、云端服务以及手机APP。

（1）联网模块

阿里智能提供的联网模块主要是WiFi模组。模组固件包括嵌入式OS以及Alink SDK，开发者可以基于Alink SDK构建自己的应用。ALINK SDK中主要封装了云端的一些交互和服务，如升级管理、配置管理等，另外还包含一个应用程序SMARTLED用来验证智能设备数据发送及指令处理。

（2）阿里智能APP

阿里智能APP

阿里智能提供了一个APP，通过这个APP可以控制所有阿里智能支持的设备，为用户提供一致的交互体验，以及设备间联动的 *** 作。

阿里智能APP设备面板使用HTML5技术开发，并通过H5 SDK开放自主开发能力。厂家及开发者可遵循阿里智能APP的设计和开发规范，自行开发APP设备控制界面。

（3）上架服务

产品开发完，一定是要卖的。加速产品开发流程，缩短产品上架周期，才是阿里智能的最终目标。所以阿里智能为用户提供的是从开发到上架的端到端服务。

阿里智能服务流程

阿里智能平台提供从入驻到上架的一站式接入服务，结合阿里电商平台，还提供售中-交易管理和售后-效果跟踪的服务。

总结

过去几年，智能家居和智能硬件产品兴起，很多家电企业都希望自己的产品也能搭上“智能”这趟列车，以体现自己产品的与时俱进，最起码不会让品牌显得落伍。阿里智能就是面向这样一种普遍性需求的。

另一方面，阿里的主营业务是电商。在阿里看来，这些家电厂商同样是一家家天猫店，产品上架才是最终目标。阿里帮助这些厂商更快地实现产品智能化，可以有效促进线上的产品销售，强化了自己对商家的服务。

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