基于大数据技术的电子商务供应链管理设计与实现

摘要：随着科技的发展电子商务正在蓬勃的发展当中，互联网进入了大数据时代。电子商务的供应链管理，应用大数据技术在物流、电商、服务、金融等发面都起到了很好的助力作用，电子商务的供应链离不开大数据技术。

关键词：大数据技术;电子商务供应链;设计与实现

中图分类号：F252         文献标识码：A

收稿日期：2020-04-19

作者简介：蒋丛萃（1982—），男，讲师，硕士，研究方向：电子商务、管理信息系统设计与开发。

目前互联网进入了大数据时代，电子商务更加离不开大数据技术，尤其在电子商务的供应链管理设计方面，应用大数据技术可以助力电商，在电子商务供应链的管理和设计方面起到助力作用。

1 大数据在电子商务供应链中的作用

随着市场的发展目前电子商务也展开了激烈的商业竞争，信息技术也在一日千里的发展。供应链是商品从生产到物流再到销售的一条龍的服务链，大数据技术对于电子商务的供应链管理来说，起到了至关重要的作用。为了提高产品质量促进电商服务链的发展，企业必须科学合理的应用大数据技术，来保障电子商务的合理运营[1]。

1.1大数据为供应链提供资源

企业可以用大数据来证明自己的经营信用，不用投入经济成本节约了费用，可以吸引更多的企业加入电商供应链当中。银行金融机构可以通过大数据分析，来了解市场走向和客户的需求，通过大数据来了解企业的经营状况投资风险情况，可以避免出现金融风险。

1.2大数据可以促进信息协同

供应链的发展必须保证信息的协调性，通过信息来决定库存情况，大数据技术可以为这个环节提供技术保障。通过大数据技术来保证协调的供求关系，通过信息的有效沟通来决定产品的库存情况。由于大数据的应用可以平衡产供销的关系避免企业的生产损失，订单的有效处理反映出供应链在大数据的作用下产生的效率。

1.3大数据降低物流成本

随着物流产业的专业化发展，为了降低供应链成本必须降低物流成本，大数据技术有助于提高物流产业的效益。现在供应链中的物流企业，利用大数据技术来收集道路信息，车辆和人员信息建设一个物流大数据库。通过数据库的信息进行物流的配送作业，在物流配送工作中利用大数据提供的准确信息，有效的调整配货的数量和时间，合理地进行人员配置及时掌握油耗情况，从而合理地掌握物流费用。

1.4大数据带来的增值服务

物流企业通过超值服务保证了客户的经济利益，高效的物流和快捷的服务带来了广阔的合作前景。物流公司运用大数据技术对货运的全过程进行信息化管理，大型的物流公司可以利用冷库来提供高质量的物流服务，还可以提供更多的增值服务。企业利用大数据技术来进行订单管理，为客户提供财务报告通过大数据分析，了解客户的实际需要为客户提供咨询业务。

2 大数据在电商供应链的管理设计

大数据种类繁多数据量大信息处理速度快，数据的构成也比较特殊。市场开始从大数据中发掘商业信息，各类企业纷纷建立自己的大数据平台，通过大数据分析来开拓战略市场[2]。

2.1大数据的物流应用

电商离不开物流的发展，在电商的供应链中物流起到了举足轻重的作用，大数据通过对物流运营中的仓储、运输、配货环节所产生的数据分析，为物流提供合理的运营方案。运用大数据分析进行商品采购，可以寻找优质的供货商掌握合理的价格从而减低成本。在货运过程中利用GPS 技术通过大数据分析，对货运的全程进行远程监控，可以规划出合理的行车路线确保物流的行车安全降低油耗。运用大数据技术进行合理的分析可以给车辆进行空车配货，避免空车往返浪费资源。在仓储环节通过大数据技术发挥物联网的作用，保证仓储的货物不会出现腐烂变质等质量问题。配送环节更能发货大数据技术的作用，不仅可以合理地规划配送路线，还根据商品的性质采取合理化的包装保证配送环节不出纰漏。

2.2电商的大数据应用

电商连接了供应链的不同节点，电商必须掌握全面的大数据信息，在经营中发挥大数据信息的重要作用。随着电子商务的发展产生了大量的数据信息，大数据分析可以发现有价值的商业信息。通过大数据分析建立有效的商业形式，在市场化竞争日趋激烈的背景下，大数据技术可以为商家量身定制个性化服务，大数据技术可以对产品进行精准的市场预测和营销分析，有助于商品的促销和推广。大数据通过点击率的分析可以提供客户对产品的需求信息，有助于厂商对产品进行合理的调整。通过大数据分析可以帮助电商合理的规避金融风险，充分的利用资金创造更大的利益。

2.3利用大数据加强服务

物流数据通过大数据分析可以提供合理的路线和配货管理，通过信息平台采集气象和交通信息，通过大数据分析帮助电商制定合理的物流和采购决策。通过对供应链的合理规划保证电子商务供应链的平衡关系，企业结合自己的实力来保证供应链的有序运营。

通过合理的整合资源确保资源的高效运营，企业要把有效的资源用在核心战略目标上。利用自己的有效资源进行企业资源的互补交流，通过这种有效的交流创造出更大的利益。企业利用大数据分析有助于快速回收投资扩大生产。

电子商务要提高服务能力，利用大数据促进供应链服务能力的发展，对资金的信贷还款进行大数据管理，保证供应链的资金链不会断裂。

2.4大数据的金融管理

电子商务的供应链金融要采取大数据管理，来保证供应链中企业的资金不会出现资金断裂的风险。对供应链企业的资金进行风险管理，有效的化解资金的断裂风险。通过信息的有效传递控制生产销售等环节的资金风险。

通过控制信贷风险可以决定需求量，电商的供应链上有很多的企业，这些企业具有密切的联系。由于客户需求量的变化必然会引起企业的生产调整，可以利用大数据来发现变化规律[3]。

小額贷款需要审核企业的相关资质，为了避免贷款风险不能只审核企业的财务报表。使用大数据分析可以准确地分析企业的生产经营情况，准确的预测出贷款风险，便于快速的发放贷款。

大数据分析可以对产品价格和市场情况进行准确的分析，通过准确的分析可以提供金融预警，降低金融风险。

3 大数据对电子商务供应链的成本控制

3.1 应用大数据降低采购成本

3.1.1供应商之间的成本控制

通过大数据对供应商进行分析整合，给采购员提供准确的数据信息。根据具体的要求选择合适的供货商，了解供应商的相关数据信息，有助于采购环节的价格控制。由于大数据的帮助节约了信息成本，由于选择了合适的供货商也降低了进货成本。

3.1.2采购成本控制

大数据可以帮助采购过程进行准确的采购数量控制，由于进行了准确的预算所以降低了采购成本。在采购中不会出现采购数量不准确造成的浪费现象，由于大数据技术的应用可以保证自动化的采购流程，从而减少了采购成本。

3.2 大数据有助于降低库存

3.2.1预测库存量

通过大数据分析消费者的消费走向，可以提供准确的库存信息。通过对消费者的消费记录和偏好进行大数据分析，可以对产品的产量进行预算管理。

3.2.2控制收货管理

收货管理要控制供货商的产品质量，采取科学有效的检验技术来确定产品的生产质量，由于采取了科学的检验手段可以有效地对产品进行质量检测，避免了消费者买到不合格产品从而提高了电商的信誉。

3.2.3控制仓储管理

仓促管理要合理的对商品进行分类管理，对商品人工分类的方式造成了人力资源的浪费，而且效率低下成本高。可以采取大数据技术来进行商品分类管理，有效地节约了时间降低了成本。

3.2.4控制出库管理

大数据技术可以对商品出库进行快速的管理，提高了商品出库效率。对商品的库存量采取了实时的监控，可以及时的通知补充库存。

3.3 大数据降低销售成本

通过大数据分析可以准确地对消费者进行购买预测，由于大数据对数据进行了科学的分析，所以不会出现人工分析的错误，因此提高了销售环节的效益。大数据通过对消费者消费习惯和经济条件等信息进行分析，可以给消费者推荐适合的商品，促进了商品的销售还可以制定各种营销方案，起到了很好的促销作用[4]。

3.4 大数据降低物流成本

利用大数据技术可以对一个地区的消费者进行系统的消费数据分析，通过分析可以进行商品的需求预测，由于有了科学的数据所以通过商品数量的信息来决定物流方案，降低了物流成本。

4 结语

大数据下的电商供应链管理颠覆了以往的传统管理方式，建立起一种全新的电子商业模式有助于企业的创新发展。大数据在电商供应链的管理中发挥了积极的作用，提高了供应链的效率促进了供应链上的企业协同发展。

参考文献

[1]岳昱星.从绩效驱动因素看大数据时代的供应链变革——以“网上沃尔玛”1号店为例[J].商场现代化，2016（6）：10-11.

[2]陶玉琼.我国跨境电商的供应链柔性优化策略研究[J].改革与战略，2017（08）：142-145.

[3]陈游.大数据背景下商业银行在线供应链金融的发展策略[J].中国内部审计，2017（6）：88-93.

[4]韩凝春.用大数据技术优化供应链、发展需求链[J].时代经贸，2018（4）：46-47.

Abstract： With the development of science and technology， e-commerce is booming， the Internet has entered the era of big data. E-commerce supply chain management， the application of big data technology in logistics， e-commerce， services， finance and other areas have played a very good role in helping， e-commerce supply chain is inseparable from big data technology.

Key words： Big data technology; E-commerce supply chain; Design and Implementation