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)、医疗业占比最多，约占83%市场份额，而能源仅占1%。而据易观智库预测，2016年中国供应链大数据市场将达到60亿左右(不含供应链金融部分)。

该报告把供应链大数据分为结构数据、非结构数据、传感器数据及新类型数据四种，涵盖了交易数据、时间段数据、库存数据、客户服务数据、位置数据等各个方面。报告显示，目前，大数据已经被广泛应用于包括物流、服务和金融等供应链环节。

有效推进物流模式变革

在供应链中，大数据的作用首先体现在物流中。2014年12月26日，中国物流信息中心公布的数据显示，1-11月，全国社会物流总额196.9万亿元，按可比价格计算，增长8.3%，较上年同期回落1.3个百分点。而从近五年的情况来看，物流企业资产规模增速逐步放缓，物流企业经营效益偏弱。

在这种情况下，物流企业需要从价值延伸的角度提供超过客户预期的服务，以高效物流+增值服务的思路发展，而大数据是物流企业提供增值服务的基础要素。另外，随着众多专业化物流模式的兴起，降低供应链成本的核心将是数据资产的运用，大数据能够有效地推进高效率的物流模式变革，是降低物流成本费用的有效手段。

利用大数据，企业可以与中国气象服务中心合作，收集高速公路信息，提供全国高速公路的天气预报和道路实况服务，可以优化行车路线，并对车辆和货物状态进行实时监控、评估和预警，对产品的运输进行智能追溯。

企业通过大数据，依据物流的时间、成本、服务、物流数据、客户需要等决策因素，可以对风险进行有效预测和评估，制定出合理、准确和科学的决策。利用物流数据，企业可以进行详细的区域和网店预测，帮助电商平台和快递公司迅速做出决策。

例如，亚马逊已经申请专利的“预测性物流”就是个利用大数据洞察用户需求的典范。“预测性物流” 会检测用户的鼠标在商品上的停留时间，再综合考虑用户的购买历史、搜索记录、愿望清单等，从而根据这些海量数据预判用户的购买行为，提前将这些商品运出仓库，放到托运中心寄存，等到用户真的下单了，就可以立即开始运送商品。通过利用大数据，亚马逊大幅缩减了商品的送货时间。

构建预测模式提高协同效应

根据大数据的分析，物流企业可以构建预测模式，实现对产品销量的精准预测，进而实现对未来库存量的精准计算，使工厂、区域市场、本地市场的库存配置更加合理，从而提高协同效应。企业可以通过充分掌握供应链物流过程中的所有基础数据，结合企业自身的资源、能力状况，对整个供应链进行必要的控制和监督。例如，神州租车的车辆租用率曾经在达到一定程度后出现了瓶颈，一部分车辆出现空置状态。通过使用SAP推出的数据库平台SAPHana，神州租车优化了流程，将车辆使用率再次提高了15%。

提供精准金融服务

通过大数据技术进行行业分析和价格波动分析，能够尽早提出预警，规避信贷风险，可以对目标客户进行资信评估、审批短期小额贷款，以及精准金融和物流服务贷款。

例如，为了实现银行和中小外贸企业之间的对接、打破信息不对等的状态，阿里巴巴旗下一达通公司运用自身的系统处理能力，将监管、申请、投放、还款、放贷等相关融资工作纳入一个统一的信息化网络处理平台，通过全程掌控交易流程，获取交易环节的详细数据和信息，以第三方服务平台的角色验证企业贸易真实性，实现各方信息交互、业务协同、交易透明，从而为解决中小企业融资难问题找到可行的方案。

在供应链金融中，大数据还可以提供诸多的增值服务。利用大数据，从源头获取用户需求信息，洞察潜在需求，为供应链提供信息咨询;可以对供应链金融上下游客户进行全方位信用管理，形成互动的监管和控制机制，降低交易成本和风险;对供应链绩效进行分析与预测，指导供应链管理，尤其是供应链协同数据的运营。企业观察报