区块链和大数据发展下的供应链管理研究

贾晓阳 博士生

（1、天津大学管理与经济学部 天津 300072；2、山东外贸职业学院 山东青岛 266100）

区块链和大数据简析

区块链（Block Chain）简而言之，是一种建立在数学算法上的分布式电子记账簿；本质上是一种利用互联网技术及计算机算法生成的数据库。该数据库具有去中心化、信息不可篡改等特点。其特点使得其不易受黑客的攻击，因此区块链技术的发展使数据更加安全。顾名思义，区块链的基本单元即是区块（Block）。正如图1所示，区块分为两部分，一是区块头；二是区块体。其中区块头包含了PreHash （上一个哈希值）、Hash （当前哈希值）及TimeStamp（时间戳）；区块体中包含了用哈希值计算出的数据和信息等，包含交易信息或数据、支付信息或数据以及其它各类信息或数据。

大数据（Big Data）指运用新的计算机应用软件对数据进行捕捉、归类、分化、管理和处理，以获得更有洞察力和分析力的新的数据。大数据是一种信息化的数据资产，它具有量大、高增长性、高价值性和多样化等特点。通过互联网实现单一分化数据的互联、集成与创新，从而为各行各业提供全新的管理方式。如图2所示，首先是数据、信息或知识通过计算机应用软件实现转化，以获得更优质及更有洞察力的大数据；其次通过大数据平台实现了不同数据之间的分享与流动，以便于不同的人对大数据的需求的不同做出更科学的决策；再次进一步通过应用程序检测决策是否被精准执行；最后追踪实际应用中的运行状态。这是一个周而复始的过程，不断实现新的大数据的收集、归类、整理、检验、分析及优化。

区块链与大数据结合的优势分析

在对数据进行管理时，大部份信息数据管理系统遵循的流程均是对信息数据先进行收集和存储，接着对其进行汇总、处理和分析，再对其进行利用和共享。当大数据被运用至该信息管理流程中后，实际的管理流程并没有实质性改变，因此在管理的过程中，仍需要面临的问题是大数据的部份甚至全部丢失或被窃取或被攻击，从而导致数据价值的下降、真实性亦大打折扣。区块链技术中，在收集与发送信息时均利用了加密技术，该技术的存在对信息的安全性起到非常重要的保障作用。

区块链技术在大数据中的运用，不仅可以确保大数据的安全性问题，尤其是共享过程中的安全性，另一方面也可以解决大数据归属权问题。因为区块链技术中的信息和数据的处理都是有加密技术的，同时区块链技术采用的是去中心化的机制，区块链维护的信息和数据是一个区块内的完整的分布式账簿，而且这种分布式账簿是不可以被别人篡改的。区块链的革新之处即是区块链中的参与者即使互相并不认识彼此，彼此并未建立任何信任关系的前提下，通过统一的分布式账簿即确保了区块链中各项信息和数据的安全性。区块链与大数据的结合应用详见图3所示。

由于区块链与大数据各有优势，因此取各方的优势将二者结合起来进行运用，可以达到互相弥补弊端的效果。通过区块链将大数据本身具有的多样性、时效及海量的优势激活，同时弥补大数据中数据不准确或不真实的缺陷。二者的结合在互联网的发展下成为可能。对于供应链管理而言，将区块链和大数据相结合运用于票据、仓单、应收账款及其它供应链信息与数据的管理将变得意义非凡。

图1 区块链组成部分

图2 大数据流程图

图3 区块链与大数据结合应用

传统供应链管理弊端

供应商管理（SCM），指公司、部门、组织或团体等实体的采购或类似部门与物料供应商或合作伙伴之间发生的产品设计、物料采购、制造、包装、运输、支付及售后的全过程。该过程包含着大量的信息和数据。在竞争日益激烈的今天，供应链的管理应当追求高效率和低成本，力求以最低的成本达到最高效的供应链管理。供应链管理的基本涵盖内容如图4所示。

但是传统供应链管理基于技术的局限性，始终存在以下弊端：传统供应链管理各数据流较分散，使用的供应链管理系统通常是ERP或者SCM系统，该系统往往只是为了提交订单和完成交易，并不能扩展到其他方面，如数据收集、归纳及分析。无法形成较统一的整体数据以供管理者进行更精准的决策；传统供应链各节点均是由不同的人负责，如采购订单的下达，物流人员的接洽可能均是不同的人，可能造成互相之间信息不流通，衔接失误，进而影响供应链运作的流畅性；传统的供应链运作往往只是两两之间的交流与沟通，如直接上游与直接下游的联系和沟通，而跨越上下游的沟通则几乎没有。这种不完整的交流导致资源无法被充分利用及相互间合作不协调。

利用大数据和区块链实现高效供应链管理

当前，企业寻求供应链管理的突破呼之欲出，大数据的悄然兴起成为供应链未来变革方向的催化剂。如图5所示，大数据至少将在以下几个方面对供应链管理进行彻底革新：

情境智能优化数据。情境智能（Contextual Intelligence）指一种适应、塑造环境及选择新环境的能力。随着企业规模的扩大及发展的壮大，企业拥有的与供应链相关的数据变得越来越多，广度和深度亦在随之增长，庞大海量的数据为驱动情境智能奠定了数据基础。有研究数据分为三类，一种是结构性数据如CRM交易数据，ERP数据；第二种是半结构数据，该类数据因其参杂着有价值、无价值、价值高或价值低的数据，因此除非花费大量的时间与精力，否则很难将其进行归纳分析；第三种是无结构数据，该类数据并无常规的结构，因此很难对其进行预定义，如各类报表、文档，很难将其用一个数据库进行收集、归纳和分析。如图6所示，第一种结构性数据在52种数据源框架下占据的比例很小。

前面已经提到传统供应链管理中涉及的数据主要是结构性数据，如SCM、ERP和CRM数据库系统，而这类数据在整个52种数据源中所占的量比、速度和多样性均不可与半结构性数据和非结构性数据相提并论。要将52种数据源均纳入到数据分析中，势必要涉及大数据的最新技术分析供应中的四种最基本的行为，即买、卖、运输和存储。企业应当看到数据不仅是一种资产，更是一种战略。在新形势下，企业应当看到大数据为供应链突破传统结构性数据进行更深度和广泛的数据管理提供了突破口和技术支撑，对企业不同维度的信息和数据的使用上升到战略高度。

供应链价值与能力进化。在众多创新性技术当中，大数据分析被绝大多数的供应链管理者们认为是最重要的具有革命性的技术。这为企业长期的技术与管理革新提供了技术基础。大数据中的高级分析技术可以快速整合到整个供应链中，以迅速提升供应链的管理能力与价值。根据德勤的调查显示，供应链众多能力中使用最多的是：优化工具、需求预测、业务预测、供应商协作和风险分析，各能力当前使用比例和未来预测使用比例如图7所示。

供应链运营整合。由于大数据不仅是单纯的海量数据的集合，更是通过更先进的技术对海量数据进行归纳及分析。通过归纳与分析的结果找到问题的关键以及对供应链管理更有价值的数据，以有利于管理层对供应链运营整合过程中出现的问题进行优化，为进一步的进行整合提供方向。有研究表明，大数据对企业供应链中存在的问题优化效果非常明显。具体而言，大数据可以提升企业管理层对供应链中出现问题的反应时间，与传统供应链管理相比，反应时间可以提升百分之四十一；同时供应链效率可以提升25%左右，并将大幅度提升跨供应链的整合。如果进一步将大数据分析技术运用到供应链运营中，可以大大优化订单周期（约425%），提升供应链效率（约260%），具体数据见图8所示。

图4 传统供应链管理涵盖的基本内容

图5 大数据对供应链管理的革新

图6 不同类型数据对比

图7 供应链能力使用情况

图8 运用大数据技术进行供应链管理的提升效果

供应链各项指标追踪。运用大数据强大的技术、数据分析能力及数据运行能力，通过对供应链各方面如运营、采购端、物流端、仓储端、现金流、订单周期等信息和数据的情境智能运用，实现供应链的可视化。大数据管理让供应链管理层可以更清晰多维度的看到供应商处于什么样的层次结构，尤其是对于现金流、付款等财务指标的监控和追踪，可以更迅速的了解公司现金状况，以及库存周转率的情况。同时从售后方面，也可以迅速实现产品的追踪，不同供应商的产品合同率、次品率都可以快速呈现，进而提升对产品的质量控制。

结论

本文分析认为，大数据对数据的收集、处理、归纳、整理和分析虽然非常强大，但是其存在一些固有弊端，其中最大的弊端即是数据安全性及真实性问题。区块链技术恰好可以弥补大数据的这些严重短板。区块链与大数据的数据存储点不同，大数据是通过云服务或其它介质对数据进行存储，而区块链本质上是一个分布式账簿，它的数据分布在整个计算机网络中。区块链对数据采用了加密技术，即对数据的录入和输出均是加密的，使得数据不容易被窃取，这将最大程度保护数据的安全。同时区块链数据分布于整个计算机网络中，使其不会轻易被黑客攻击，因为黑客一般选择攻击某个点，攻击整个计算机网络的可能性很低，使得数据不容易丢失，这亦从另一方面保障了数据的安全性。

另一方面，区块链中的数据是不可以被更改和删除的，意味着只要是以前录入的数据将会被一直保留在计算机网络中，这无疑有助于最大程度实现数据保存的连续性。原始数据的连续地不间断式保存，使得大数据分析的对象数据更真实和准确，更有助于利用大数据技术进行数据分析时得出最真实的结论，只有在最真实结论基础上创新出的对策方可以实现最高效的企业管理。因此企业应充分结合运用区块链和大数据技术对传统供应链管理进行变革，这样可以最有效的保证原始数据的安全性及真实性，以确保后续数据分析结果准确性，方可为供应链管理者提供最真实准确的管理策略及提升供应链效率。