如今，即使花费很少的精力，大规模收集数据也变得异常容易。 正确利用您的供应链，可以拥有数十个潜在的数据收集点，这些数据收集点可以将您引导到创新和改进的领域。 但这只是在您准确地收集和评估数据的情况下。
根据2017年CSCMP的《供应链季度》调查，许多供应链经理对他们可以访问的数据抱有很大的矛盾或不满。 但是，进行调查的人还发现，处理数据最广泛使用的工具是电子表格。 如果您必须梳理成千上万个可能尚未更新的见解，那么收集数据有什么意义呢？
这就是为什么现在集成高级分析对于最大化您的供应链运营如此重要的原因。 此过程不只是收集和存储数据，它还吸引您注意关键的见解，因此您可以根据数据而非情感来做出关键的业务决策。
进阶分析101
供应链领导者经常拥有过多的数据，但不知道如何处理。 先进的分析软件可将您的数据分解为有用的报告，并根据这些报告中的数据生成建议。 这些应用程序专注于五个主要分析领域。
描述性-您的软件可以告诉您供应链中正在发生的事情。
诊断-您的软件解释了为什么发生某些情况。
预测性-您的软件可以预测会发生什么。
说明性-您的软件会建议您应该做什么才能达到或避免某些结果。
认知-您的软件根据从数据中学到的知识，为成功的结果建议未来的行动。
描述性分析是最基本的分析形式，但它也是进行诊断，预测，描述性和认知分析的更高级评估的基础。
当您不使用高级分析功能时会丢失什么
您可能有自己的数据分析方法，但是如果您不使用高级分析，则可能会错过降低风险，降低成本，更准确地预测性能，减少中断并做出更明智的决策的潜在方法。
根据数据而非情感做出决策将使您的业务变得更加敏捷，并提供更高质量的客户满意度。
如果没有有效利用数据或没有高级分析软件的帮助，您可能也失去了在竞争对手中脱颖而出的机会。 Hackett Group的一项研究发现，尽管有94％的供应链经理相信它将在2018年对供应链产生巨大影响，但只有44％的供应链经理拥有从基本分析过渡到高级分析的战略。最重要的是，其中有66％的供应商 链领导者希望高级分析在未来两到三年内“至关重要”。
高级分析的局限性
如果您有数据，则高级分析很容易实现。 如果您的数据收集依赖于手动输入或多个系统，那么确保将其与高级分析软件正确集成可能是一个挑战。 您的数据挖掘能力可能还会受到实际限制。
在员工层面，将高级分析集成到您的供应链中可能需要标准化部门定义和成功指标。 如果还没有这样的事情，那么让每个团队依靠新系统可能会很困难。 缺乏数据访问权限和未定义的数据治理也可能导致组织内部的验收问题。
与业务的大多数方面一样，重要的是首先制定策略。
数据及其数字化有时可能会让人感到不知所措，但是了解和克服在供应链中应用高级分析的潜在障碍是您如何在日益复杂的环境中获得并保持竞争优势。