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運(yùn)營和供應(yīng)鏈管理方向MBA：運(yùn)輸數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的作用

根據(jù)運(yùn)輸車隊(duì)服務(wù)公司 Fleet Advantage 的一項(xiàng)調(diào)查，大約三分之一的運(yùn)輸車隊(duì)公司不使用軟件在一個(gè)地方管理其車隊(duì)的總擁有成本 (TCO)。缺乏對 TCO 的了解可能是有害的；但是，大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用可以幫助企業(yè)加強(qiáng)采購、維護(hù)等運(yùn)營。
大數(shù)據(jù)對于運(yùn)輸和供應(yīng)鏈管理變得越來越重要。因此，公司正在尋找具有數(shù)據(jù)分析背景的專業(yè)人士。目標(biāo)是收集、處理和解釋運(yùn)輸數(shù)據(jù)，以提供有關(guān)成本節(jié)約策略和客戶滿意度的見解。有興趣利用大數(shù)據(jù)來幫助識別這些戰(zhàn)略見解的個(gè)人應(yīng)該考慮商業(yè)分析的高級學(xué)位。

運(yùn)輸數(shù)據(jù)如何用于供應(yīng)鏈管理
供應(yīng)鏈管理在很大程度上依賴大數(shù)據(jù)來確定運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)、加強(qiáng)溝通、保護(hù)專有數(shù)據(jù)并增強(qiáng)供應(yīng)鏈的可訪問性。行業(yè)以多種方式使用這些數(shù)據(jù)，包括用于預(yù)測分析和建立更高效的基于云的平臺。

預(yù)測分析
預(yù)測分析利用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)來評估未來的供應(yīng)需求、庫存和客戶行為。組織正在將預(yù)測分析與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以預(yù)測供應(yīng)鏈中的未來物理風(fēng)險(xiǎn)（即車隊(duì)、司機(jī)和貨物的風(fēng)險(xiǎn)）以及財(cái)務(wù)、客戶和其他運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。

基于云的平臺
云技術(shù)是未來運(yùn)輸和供應(yīng)鏈管理的重要組成部分。它可以幫助減少物理/地理邊界的影響，整合和替代各種面對面的流程，減輕市場波動的一些影響，并降低成本。然而，優(yōu)化的數(shù)據(jù)是使基于云的平臺高效的關(guān)鍵。必須正確捕獲、傳達(dá)和使用數(shù)據(jù)，才能充分利用云技術(shù)的優(yōu)勢。
需要注意的是，將數(shù)據(jù)放在云端確實(shí)會帶來自身的安全挑戰(zhàn)。隨著越來越多的公司和行業(yè)遷移到云，它使該技術(shù)成為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子更具吸引力的目標(biāo)。除了云提供商提供的保護(hù)之外，公司還應(yīng)始終考慮需要哪些安全措施。此外，大型組織通常在其業(yè)務(wù)中使用多個(gè)云提供商。在這種情況下，公司需要針對首選供應(yīng)商、最佳實(shí)踐和內(nèi)部 IT 部門的參與制定強(qiáng)有力的政策。

大數(shù)據(jù)的好處
供應(yīng)鏈和運(yùn)輸數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)領(lǐng)域，例如產(chǎn)品需求、客戶參與和供應(yīng)商信息。分析專家可以解讀這些數(shù)據(jù)并與企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)共享，以幫助增加收入并改善運(yùn)營?？梢允芤娴木唧w領(lǐng)域包括以下內(nèi)容。

客戶滿意度
詳細(xì)的客戶數(shù)據(jù)可以告知組織客戶購買的內(nèi)容、時(shí)間和地點(diǎn)。這些信息可以識別忠誠和流失的客戶、受歡迎和不受歡迎的產(chǎn)品和服務(wù)，以及購買訂單的時(shí)間線和頻率。然后，組織可以利用這些洞察力通過改變服務(wù)產(chǎn)品或銷售、改進(jìn)有針對性的客戶外展以及為一年中最繁忙的時(shí)間做準(zhǔn)備來有效地提高客戶滿意度。
大數(shù)據(jù)通常與物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 技術(shù)相結(jié)合，還使客戶能夠通過移動應(yīng)用程序跟蹤其購買的交付情況，并直接與送貨司機(jī)溝通。

司機(jī)保留
司機(jī)保留是許多運(yùn)輸公司關(guān)注的一個(gè)重要問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)和交通數(shù)據(jù)可以使希望留住司機(jī)的組織受益。它可以分析成功司機(jī)的日志和行為，并將其與離開公司或行業(yè)的司機(jī)進(jìn)行比較。這些行為洞察力使雇主能夠識別不滿或倦怠的早期跡象，并在問題發(fā)展之前解決問題。

運(yùn)營改進(jìn)
大數(shù)據(jù)可以針對給組織造成大量損失的運(yùn)營錯(cuò)誤，例如運(yùn)輸延誤或供應(yīng)商事故。組織可以在他們的車輛中安裝可以跟蹤駕駛員位置的傳感器。這使他們能夠在整個(gè)交付過程中監(jiān)控貨物和供應(yīng)品的運(yùn)輸，并與供應(yīng)商就預(yù)期的交付時(shí)間進(jìn)行溝通。
運(yùn)輸貨物的物流也受益于大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析可以幫助公司優(yōu)化交付路線并實(shí)時(shí)更新它們，以避免交通、事故或道路施工。這可以提高交付速度，幫助組織節(jié)省燃料和車輛磨損方面的資金。
運(yùn)送易腐貨物的車輛可以安裝監(jiān)測溫度的數(shù)據(jù)傳感器。如果車內(nèi)溫度過高，公司或司機(jī)可以識別此問題并防止產(chǎn)品變質(zhì)。

運(yùn)輸數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析專業(yè)人員在供應(yīng)鏈管理中的作用
分析專業(yè)人員在運(yùn)輸和供應(yīng)鏈行業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用。他們使用諸如描述性分析和數(shù)據(jù)可視化之類的分析概念來理解和傳達(dá)戰(zhàn)略規(guī)劃、預(yù)算和庫存管理方面所需的改進(jìn)。描述性分析使分析師能夠回顧過去的事件并了解某些變量如何影響未來的結(jié)果。例如，描述性分析會考慮銷售歷史、庫存率和利潤。這些變量有助于了解組織的財(cái)務(wù)狀況。數(shù)據(jù)可視化是以圖形或圖表等可視形式解釋這些數(shù)據(jù)的過程。然后，分析專業(yè)人員可以使用這些視覺效果作為工具，向公司領(lǐng)導(dǎo)解釋他們的發(fā)現(xiàn)。
數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析專業(yè)人員所需的其他技能包括此處列出的技能。

高級分析/問題解決
業(yè)務(wù)分析專業(yè)人員必須能夠分析大量數(shù)據(jù)并根據(jù)可用信息建立知情聯(lián)系。此外，他們必須能夠分析組織面臨的問題并使用數(shù)據(jù)分析來尋找解決方案。

時(shí)間管理
這些專業(yè)人員在快節(jié)奏的環(huán)境中工作，微小的變化可能會中斷供應(yīng)鏈。他們必須利用數(shù)據(jù)來尋找不會阻礙供應(yīng)鏈的替代運(yùn)輸路線或解決方案。此外，他們必須能夠管理項(xiàng)目和流程以及意外或緊急問題之間的時(shí)間。

溝通
業(yè)務(wù)分析專業(yè)人員能夠有效地解釋數(shù)據(jù)和構(gòu)建數(shù)據(jù)集。但是，這些專業(yè)人員必須能夠?qū)⑺麄兊陌l(fā)現(xiàn)傳達(dá)給高管、同事和其他利益相關(guān)者。他們還需要以領(lǐng)導(dǎo)者能夠理解并能夠合理化潛在運(yùn)營變化的方式展示他們的發(fā)現(xiàn)。

了解如何在供應(yīng)鏈管理中使用數(shù)據(jù)分析
許多公司可以訪問大量的交通數(shù)據(jù)，并且他們依賴具有知識和技能的專業(yè)人員來解釋這些數(shù)據(jù)。為了保持競爭力，這些組織必須有效地利用大數(shù)據(jù)。俄亥俄大學(xué)的在線商業(yè)分析碩士旨在為學(xué)生提供在商業(yè)和數(shù)據(jù)分析方面表現(xiàn)出色的技能，并利用他們的知識來實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵的商業(yè)決策。
攻讀該計(jì)劃的學(xué)生可以向行業(yè)專業(yè)人士學(xué)習(xí)，并參加包括預(yù)測分析、商業(yè)智能、分析編程和應(yīng)用商業(yè)經(jīng)驗(yàn)等課程的課程。
俄亥俄大學(xué)還提供在線工商管理碩士課程，專注于運(yùn)營和供應(yīng)鏈管理，幫助學(xué)生培養(yǎng)適應(yīng)不斷變化的技術(shù)的技能，成為運(yùn)輸和供應(yīng)鏈物流的有效管理者。
探索這些計(jì)劃如何讓您為獲得、分析和提供涉及供應(yīng)鏈和運(yùn)輸數(shù)據(jù)的非常有價(jià)值的見解的有價(jià)值的職業(yè)做好準(zhǔn)備。