摘要：在大数据时代，供应链面临前所未有的机遇和挑战，企业可以依托大数据技术来提升供应链管理水平。本文主要以供应链管理中的大数据技术为重点进行研究，包括大数据的数据类型、数据质量以及数据处理流程，分析了大数据在供应链中的各环节：产品研发与制造、采购、物流、销售中的应用，为企业科学管理和决策提供支持。

关键词：大数据；大数据分析技术；供应链管理

1 大数据的发展现状

在过去的数年中，信息技术在社会、经济、生活等各个领域不断渗透和推陈出新。新兴信息技术与应用模式的涌现，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，国际数据公司（IDC）的数字宇宙研究报告称：2011 年全球被创建和被复制的数据总量超过1.8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律（全球数据量大约每两年翻一番），预计2020 年将达到35ZB。与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性（多源、异构、多模态、不连贯语法或语义等）、低价值密度（大量不相关信息、知识“提纯”难度高）、实时性（数据需实时生成、存储、处理和分析）等复杂特征日益显著。大数据时代已经到来。大数据正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。

在现今的大数据时代，大数据应用正逐步成为我国经济新的增长点。易观智库新近发布的《2014 中国供应链大数据市场专题研究报告》显示，在2014年中国供应链大数据份额中，零售业、制造业、服务业（非金融）、医疗业占据了约83%的市场份额。……