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背景
當代，我們每兩天產生的數據，相當于人類文明伊始至2003年所產生的數據的總和。而且，隨著幾乎所有的一切事物都被數字化，據專家預測可用數據量將每兩年翻一番。越來越多的事物被數字化，并與互聯網產生聯系，這意味著企業正在每天接收著領域的數據。然而，數據自身并不具有價值，真正有價值的是在數據基礎上所做的分析,以及數據被轉換成的信息，甚至是知識和智慧。數據的價值在于企業如何利用數據打造一個以信息為中心的企業，并將企業的決策制定立足于數據分析所釋放的基礎知識。從而優化決策、提高效率、節約成本、增加收入。

小數據，作為企業面對的客戶個體化、獨特化的特征數據集合，具有突出的個體特征性和多源異構性。因此，企業挖掘客戶小數據的深度價值，有利于跨越企業客戶時間和空間的限制，進行個性化需求的獲取。與大數據相比，小數據是以個體用戶為中心而感知的數據集合體，對于特定小數據的分析和處理，更能體現數據在客戶個性、因果、精準定位方面的價值。

以大小數據——精準供應鏈
每天通過以大科技系統，產生數據量達1000T，以大將通過小數據能夠幫到合作的客戶在整個醫藥物流供應鏈實現客戶個性化，創造數據價值。

速度更快，對內部數據（例如：需求、倉庫狀態…）和外部數據（季節用藥趨勢、運輸路線情況等）作預測性分析，以及根據銷售情況分析備貨需求等，從而對客戶需求有更為準確的預測，預測在每周甚至每日進行，未來，我們將會看到“預測性發貨”，產品在客戶下單前已經被派送，公司之后會用顧客訂單去匹配早已經在物流網絡中（運輸到顧客所在地）的貨物，然后修改貨物的路線，運送到顧客具體位置。

準確度更高，下一代的以大供應鏈方案能提供實時的端對端管理，貫穿整個供應鏈。該方案提供的信息流從高層次的綜合KPI（例如整體服務水準）到非常細小的流程數據（例如網絡中卡車的具體位置）等應有盡有。各方的小數據可以通過方案為供應鏈中的各級管理人員和各個職能提供信息依據。在“供應鏈云端”對供應商和服務提供商等各方的數據進行整合，能確保各利益相關者根據同樣的事實數據來進行安排和決策。在以大供應鏈方案中，會結合數據使用倉儲、運輸或庫存的全新模式來自動設定目標。我們將會看到以大供應鏈方案“學會”自動確定風險或期望值，并且通過閉環學習方法來改變供應鏈參數，以減小風險。由此，自動化的管理控制中心能處理各種工作，無需人類的參與，或者是只需要人類計劃員來應對破壞性事件/新事件。由此供應鏈的效率能不斷地得到提高。

效率更高，利用小數據分析推導動態計劃方式來推動需求調節，計劃和實施工作的自動化提高了供應鏈的效率。方案通過對數據不斷地自動優化及自我學習，以確保以最佳方式滿足業務要求。為了給供應鏈設置理想的工作量，例如在卡車利用率較低的時間段，實施配送的優惠價格。

價值
小數據的使用迎合供應鏈進一步個性化和定制化的需求，供應鏈需要管理“市場微分”。供應鏈的顆粒化讓其根據客戶的要求和自身能力變成了數百個單獨的細分供應鏈。動態的小數據使用讓大規模定制化的供應鏈服務變成可能。定制化的產品為顧客提供了最佳價值，讓供應鏈里的成本和庫存降低到了最小。在未來，將小數據充分利用，并且結合采用新技術和智能化硬件，以大供應鏈方案有望將運營成本降低30%，顧客流失降低75%，庫存降低75%，并且大幅提高供應鏈的敏捷度。