随着“互联网+”的全面渗透、工业4.0新概念注入，以及金融服务业介入，供应链企业几乎拓展到各个商业领域，这对供应链发展与实践应用提供纵横更为广阔的运营空间与要求。

供应链概念越来越日常化，而供应链作为企业的核心供求网链，在日益复杂的经济模式下，供应链企业面临着如何提升客户服务，用户多样化、个性化的产品需求，互联网经济带来的企业转型机遇等诸多方面带来的机遇与挑战。

想要有效的实现降本增效，增强企业竞争力，需要通过优化、创新、适应市场环境变化，而大数据为供应链发展提供了多种可能性，通过对大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）进行合理分析处理，驱动供应链成为企业的核心价值。

1供求提前预测

通过大数据对市场环境、客户原始数据、商业模式等进行综合分析，结合行业历史数据，深度挖掘市场需求关系，为供应链企业发展与开拓新市场提供科学依据，定制精确的市场需求预测计划。

2数据共享优化供求

通过多方数据不断优化供链，实现供应链企业内部数据共享。协同供应链中各部门供求关系，根据数据变化，随时调度需求平衡。

30库存的可能性

通过对数据变化分析整理，形成高效的补货和库存管理协调机制，降低库存成本，减少剩余库存，优化库存结构，再加上工业4.0技术支持，实现0库存不是不可能。

4提升物流运转效率

要建立高效的运输与配送中心，通过整理分析大数据，了解相关道路运输承载力与运力结构，构建出可视化、合理的配送中心，用互联网技术对货物进行合理调拨，减少企业风险，提升物流运转效率。

5风险评判预估

在供应链的各个环节节点都存在大量未知风险和不可预知性，但通过大量的数据与预测性分析。对问题进行预测，在问题出现之前进行有效规避或准备好解决方案。

大数据伴随着在供应链在全领域的应用才刚刚开始，随着供应链与互联网技术不断深入迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，通过与大数据融合，形成可持续发展、不断优化的供应链生态圈。