数字化管理加强电子商务外贸企业的供应链战略

随着供应链斗争在 2022 年加剧，许多电子商务企业正在利用数据科学为其运输和制造物流提供信息。通过这样做，他们可以在行业最动荡的时期降低风险并加强其供应链战略。

由于大数据、IoT（物联网）以及在 COVID-19 效应下迅速增加数字化采用率，使用数据科学进行供应链规划的做法现在比以往任何时候都更加重要。

因此，对于那些拥有依赖供应链的电子商务业务的人来说，熟悉数据科学如何应用于其不断发展的领域是个办法。通过这样做，他们可以预测他们的供应链需求并进行适当的计划。从那里，他们可以找到优化供应链效率的方法。

数据科学和商业分析之间的区别 

电子商务企业有时会将 数据科学误认为是业务分析。尽管它们之间有相似之处，但这两个领域是不可互换的。然而，为了优化供应链效率，电子商务公司经常利用两者。  

数据科学涉及收集和准备数据以进行分析。电子商务企业可以聘请数据科学家来清理、汇总和操作数据。一些数据科学家设计有助于获取和分析数据的算法，其中许多涉及编码。他们的工作可以识别、分类和发现数据集之间的联系，然后可以用来改善从电子商务购物体验到供应链运营的一切。 

相比之下，业务分析是指分析历史业务数据的过程。该过程可以包括各种统计方法和技术。它使电子商务公司能够产生洞察力，从而为需要为成功做出战略决策的企业领导者做出明智的决策。 

数据科学和业务分析共同促进了无缝 的全球供应链管理。电子商务企业可以利用这些方法和分析将高质量数据转化为可操作的见解。然后，他们可以利用这些见解来建立 可持续的供应链运营。最重要的是，它们可以在未来很长一段时间内保持效率。  

如何将数据科学融入电子商务供应链战略 

数据科学战略对于 电子商务业务的成功 至关重要。为了制定这一战略，电子商务公司必须考虑其供应链运营及其产生的数据。此外，企业必须建立流程和系统来跟踪供应链数据并从中产生洞察力。他们可以通过聘请数据科学家来开始做这件事——根据几项招聘调查，这并不奇怪，这是一份正在增加的工作——他们还可以利用 Oracle 的 Fusion Cloud 供应链功能或 IBM 的供应链智能套件等新技术。 

电子商务企业还必须制定出将用作其数据科学战略一部分的策略。虽然该策略强调数据科学目标，但其策略确保电子商务企业可以采取适当的步骤来实现这些目标。   

一旦制定了数据科学战略和策略，电子商务企业就必须执行其计划。精确而谨慎地实施数据科学策略是有益的。如果在实施过程中发现任何问题，必须立即解决。 

对于电子商务企业来说，每天跟踪和捕获指标和见解也很重要。通过持续的分析和报告，关键决策者可以实时获得高级评估，使他们能够做出正确的选择，以确保其供应链始终如一地在峰值水平上运行。  

数据科学技术 

目前，数据科学团队使用人工智能和区块链等新兴技术来帮助编译、汇总和评估他们收集的数据。通过这样做，他们能够更好地创建具有准确性和及时性的需求预测、实时评估和供应链战略。 

反过来，这可以创造更准确的生产和交货时间，防止产品库存过多或不足，并使供应和生产更准确地与需求曲线保持一致。

数据科学将如何影响供应链管理的发展？  

数据科学正在推动供应链管理的新时代。随着电子商务公司寻求与新兴的全球 供应链趋势保持同步的方法，他们更愿意利用数据科学。  

许多电子商务企业看起来准备在未来几年利用数据科学。预计 2019 年至 2024 年间，全球数据科学平台市场 将以 30% 的复合年增长率增长。此外，到 2024 年，该市场的价值预计将达到约 1409 亿美元。

同时，电子商务公司可能会将数据科学整合到其日常运营的其他领域。例如，电子商务企业可以利用数据科学来评估购买过程。数据科学可以帮助电子商务公司确定在此过程中在不同时间点与客户建立联系的方式。随着时间的推移，电子商务企业可以检索和利用洞察力为客户提供出色的购买体验。  

如何开始使用数据科学进行供应链管理   

对于当今的电子商务企业，利用数据科学家和新技术将使他们能够更好地记录和跟踪供应链运营中的数据和见解。通过这两者，他们可以在早期阶段识别和解决材料稀缺和其他常见的供应链问题 。此外，他们可以进行基于数据的预测，以确保他们的供应链始终运行良好。   

电子商务企业还必须坚持使用数据科学。他们应该不断探索利用最新数据科学工具和技术进行供应链管理的机会，因为这些工具正在以光速发展，正在改变电子商务和全球价值链的运作方式。它还将确保他们能够产生洞察力，以提高现在和未来的供应链效率。