具體描述
第一本大數據供應鏈落地之道的權威著作，全球頂級供應鏈管理專傢娜達·桑德斯博士聚焦傳統供應鏈模式嚮大數據轉型，助力工業4.0時代智能供應鏈構建。
在靠大數據驅動供應鏈處於領先地位的企業中，45% 是零售商，如沃爾瑪、亞馬遜，而22%是快消企業，如戴爾電腦。他們都前所未有地掌控瞭自己的供應鏈。在庫存管理、訂單履行率、原材料和産品交付上具有更為廣闊的視野。利用具有預見性的大數據分析結果，可以使供需達到平衡；利用新的計劃性優勢，可以優化銷售渠道策略；優化供應鏈策略和競爭優先權；甚至可以發起一些新的嘗試。如今，越來越多的企業開始重視大數據分析法在供應鏈管理中的應用。
在《大數據供應鏈》中，桑德斯博士對大數據分析法在供應鏈各個環節中的作用做瞭詳細地講述，指齣嚮智能供應鏈轉型的三大阻礙，並提供瞭一個係統地使用大數據的五步路綫圖。從中你能學到一些最佳的方法，你會學會分割和分析顧客，確定每部分競爭優先權，調整功能背後的策略，感知需求，做齣更好決策，確定適當的指標來支持以上的行為。使用這些技巧，你就可以充分利用大數據，解決供應鏈中的許多問題。
著者簡介
娜達·R·桑德斯（Nada R.Sanders）博士（作者），
美國東北大學D’Amore-McKim商學院供應鏈管理教授，在預測與供應鏈管理研究領域享有很高的國際聲譽。在一項美國商學院研究成果調查中，她是全美排名前8%的運營管理作者。她已齣版的著作有《供應鏈管理：全球化視野》、《運營管理》，其中《運營管理》目前已發行至第5版。
丁曉鬆（譯者），
北京外國語大學國際商學院管理科學與工程係教授，主要的研究領域包括庫存管理、模糊決策分析、最優化算法、供應鏈績效評估等。迄今為止，丁曉鬆教授已在國內外知名學術期刊發錶論文多篇，並齣版專著/譯著多部。
圖書目錄
第1章 遊戲規則的改變者 / 3 /
大數據概要 / 5 /
有何不同 / 10 /
它意味著什麼 / 14 /
嚮大數據分析企業轉型 / 18 /
數據驅動的供應鏈 / 21 /
第2章 大數據推動供應鏈轉型 / 23 /
貫穿供應鏈始末的四大部分 / 24 /
供應鏈係統 / 26 /
從生産源頭到終端銷售 / 30 /
協調整閤 / 35 /
智能供應鏈 / 37 /
第3章 大數據供應鏈實施的障礙 / 43 /
為什麼不是每傢企業都在應用大數據分析法 / 44 /
應用大數據分析法存在的障礙 / 46 /
占得先機 / 55 /
第二部分 大數據分析法對供應鏈各個環節的影響 / 57 /
第4章 大數據分析法對銷售的影響 / 59 /
驅動供應鏈 / 60 /
一切為瞭顧客 / 66 /
優化定價 / 73 /
推銷規劃 / 74 /
基於地點的市場營銷 / 75 /
營銷組閤優化的全景 / 78 /
第5章 大數據分析法對製造的影響 / 83 /
製造我們銷售的産品 / 84 /
産品設計與創新 / 91 /
改善製造流程 / 96 /
數字化工廠 / 100 /
由智能製造連接的價值鏈 / 103 /
第6章 大數據分析法對物流的影響 / 107 /
運送銷售貨物 / 108 /
大數據如何影響物流環節 / 115/
物流活動的整閤 / 126 /
第7章 大數據分析法對采購的影響 / 127/
大數據與采購環節 / 128 /
企業到底有多需要大數據分析法 / 134 /
數據業務外包 / 139 /
風險管理 / 142 /
第三部分 構建大數據智能供應鏈 / 147 /
第8章 構建大數據智能供應鏈路綫圖 / 149 /
經驗教訓 / 150 /
精益求精 / 152 /
如何實現 / 156 /
拆分分區 / 157 /
戰略聯閤 / 161 /
度量的重要性 / 165 /
大數據供應鏈進程 / 169 /
第9章 發揮大數據分析法的作用 / 175 /
企業戰略確定企業發展方嚮 / 175 /
分析法策略基石 / 180 /
根據成熟路綫圖發展 / 188 /
銷售與運營規劃 / 192 /
根據大數據做齣決策的人力 / 198 /
第10章 引領企業大數據變革 / 201 /
必要轉型 / 202 /
大數據變革的四個階段 / 207 /
大數據時代的領導者 / 216 /
譯者後記 / 219 /
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
評分
評分
評分
用戶評價
全看完瞭也沒看到乾貨。
评分一本可以作為規劃大數據供應鏈展開路綫圖的數據。闡述瞭實施的障礙，在不同環節實施的例子，如果製定發展的路綫圖，還有涉及的變革管理。有高度也有細節，推薦。如果有一兩個公司的全麵例子就完美瞭。
评分主要說瞭大數據在商業尤其是供應鏈方麵的應用，實例較多，深度不足。不過不失可讀性。
评分可以作為基礎讀物。僅此而已。
评分通篇用很淺的例子充斥，看完屁用沒有，浪費時間
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有