Si vous suivez les dernières tendances de la chaîne d'approvisionnement, je suis sûr que vous connaissez l'importance de l'analyse de données de la chaîne d'approvisionnement. « Ce que tu ne sais pas, c'est que tu le fais mal. »

Stratégies d'analyse de données de la chaîne d'approvisionnement

Lorsque je parle aux entreprises de la performance de leur stratégie actuelle d'analyse de la chaîne d'approvisionnement, j'entends souvent l'un des deux scénarios suivants : Soit ils ont faim d'informations et de connaissances, soit ils en ont trop fait et ignorent comment et par où commencer. À quelle catégorie appartenez-vous?

Scénario 1 : Manque de visibilité dans votre chaîne d'approvisionnement

Vous seriez étonné (ou peut-être pas) de savoir combien d'entreprises avec qui je parle produisent encore des données quotidiennes manuellement ! De nos jours, les affaires vont trop vite pour voir ce que vous auriez pu améliorer hier, la semaine dernière ou le mois dernier. Il y a peu de temps pour prendre du recul afin de suivre et d'évaluer votre rendement et de déterminer où vous pouvez vous améliorer. Mais avec la pression constante d'en faire plus avec moins, le fait de pouvoir suivre vos progrès et corriger rapidement les inefficacités a une grande influence.

Voici deux exemples de la façon dont le fait d'avoir un aperçu en temps réel de vos procédures et de vos résultats peut aider à soulager la pression et le stress:

  • Comment pouvez-vous conduire quand vous regardez par le rétroviseur ? Comment savoir si vous avez un problème dans votre exploitation au début de la journée ? Si on vous demande de faire un bilan annuel ou de faire le point sur la situation, comment pouvez-vous montrer que vous excellez par rapport à ce que vous faites, ou pire encore, que faire si vous faites un mauvais travail et que vous ne le savez même pas ? L'analyse peut aider à générer des données concrètes qui comparent des pommes à des pommes à chaque fois en fournissant des éléments de preuve précieux pour toutes sortes de scénarios.
  • Nous avons besoin de « données propres » avant de pouvoir lancer l'analyse. Ce sont des inconnus, et ils peuvent être une épine dans votre pied. « Tu ne sais pas ce que tu sais. » Sans aucune visibilité, comment identifiez-vous les inefficacités et les lacunes qui peuvent exister actuellement ? Chaque petite inefficacité qui se cache peut faire une grande différence sur le plan des résultats financiers lorsqu'elle est aggravée sur une longue période de temps. L'analyse peut vous aider à identifier immédiatement quand les choses ne fonctionnent pas efficacement afin que vous puissiez les corriger le plus tôt possible plus tôt que plus tard, ce qui vous fera gagner du temps et de l'argent.

Regardons maintenant le revers de la médaille : Scénario 2.

Scénario 2 : Vos données sont trop volumineuses

Si vous suivez actuellement les données et utilisez une solution d'analyse, tapez-vous dans le dos. Vous êtes tellement en avance sur ceux du scénario 1. Ou l'êtes-vous vraiment?

Trop souvent, nous voyons des entreprises plonger tête première dans une stratégie analytique. Cela inclut souvent une solution Big Data pour commencer à collecter des données à travers l'organisation et à construire des analyses de BI, mais est-ce la voie vers le succès de I'analyse de données de la chaîne d'approvisionnement?

Éventuellement, vous serez peut-être en mesure de suivre vos indicateurs de performance clés les plus urgents et de déterminer certaines mesures à prendre pour améliorer votre exploitation, mais vous allez probablement être perdu dans le Big Data pendant un certain temps. Laissez-moi vous expliquer.

Big Data et la chaîne d'approvisionnement

« Big Data » est l'un de ces termes qui est souvent utilisé. En fait, si vous cherchez sur Google le terme Big Data, vous obtenez 275 millions de résultats en une seconde, c'est même mieux que de chercher des vidéos de chats (252 millions). Je suppose qu'on peut dire que c'est une grosse affaire.

Selon Gartner, Big Data est un actif d'information à haut volume, à grande vitesse et/ou à grande variété qui exige des formes rentables et innovantes de traitement de l'information qui permettent une meilleure compréhension, une prise de décision et une automatisation des processus. En d'autres termes, Big Data inclut toutes les données créées à chaque seconde de chaque minute de chaque jour, beaucoup trop nombreuses et trop fréquentes pour qu'une personne puisse les traiter efficacement. Félicitations pour avoir utilisé une solution Big Data pour apprivoiser la bête sauvage!

Le suivi des données dans l'ensemble de votre organisation, des finances et du marketing jusqu'aux ventes et à la distribution, est un excellent début. Mais comment toutes ces données de votre solution Big Data s'appliquent-elles à vous et à votre chaîne d'approvisionnement ? Il y a des chances que ça ne soit pas le cas. Mais ne vous inquiétez pas - il y a une meilleure façon de faire.

Trouver une stratégie fonctionnelle d'analyse de données de la chaîne d'approvisionnement

Quel que soit le scénario dans lequel vous tombez, ne perdez pas espoir. Je travaille dans l'industrie de la chaîne d'approvisionnement depuis des années pour résoudre de tels problèmes pour des gens comme vous. Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'une base solide pour commencer à bâtir votre stratégie. Exigez plus de vos données!

Restez à l'écoute pour l'analyse des données de la chaîne d'approvisionnement : Vous ne le faites pas bien - Partie 2 disponible bientôt pour voir comment vous pouvez lancer votre stratégie d'analyse de la chaîne d'approvisionnement et commencer à tirer des idées réalisables qui mènent à des décisions fondées sur les données.

Read Part 2 Now