未来属于将大数据转化为智能数据的公司

[robiulhasan]

通过一致使用数据和可衡量的流程，物流和营销都可以提高效率并获得竞争优势。关键是智能连接数据源，使用先进的分析工具并根据关键数据进行持续优化。将海量的大数据转化为可操作的智能数据至关重要。在这两个领域实施这些方法并相互学习的公司已经为数字化转型的挑战做好了充分准备。未来属于那些不仅收集数据，而且理解数据，最重要的是，以智能数据的形式使用数据来做出更好的决策、优化流程和满足客户需求的公司。因此，数据驱动的决策不仅是一种趋势，而且是数字时代成功业务战略的基本组成部分，在数字时代，智能数据代表着决定性的竞争优势。

供应链优化的特定数据类型：智能数据洞察的原材料
特定类型的数据对于详细的供应链优化至关重要，因为它们提供了对运营 印度数据 各个方面的洞察，并作为明智决策的基础。这些数据是大数据的基础，通过分析可以从中获得有价值的智能数据。

库存数据
有关库存数量的准确信息对于确保高效的库存规划至关重要。库存周转率提供有关库存销售速度的信息，有助于避免库存过多或短缺。库存准确性可确保实际库存与会计库存相符，这对于可靠的计划至关重要。库存与销售比率 (ISR) 将库存与销售联系起来，有助于优化库存成本。分析这些库存数据可以提供智能数据见解来优化库存管理。

供应商数据
分析供应商在准时性和质量方面的表现对于选择可靠的合作伙伴至关重要。遵守供应商订单可提供有关供应商可靠性的信息。供应商风险评估有助于在早期阶段识别并最大程度地减少供应链中的潜在中断。来自供应商数据的智能数据可以实现明智的供应商选择和管理。

发货数据
有关交货时间的准确信息对于确保客户满意度非常重要。准时发货率衡量您的运输流程的可靠性。运输成本分析可帮助您确定节省潜力。路线优化有助于减少运输时间和成本。运输数据分析生成智能数据以优化路线和成本。