數據反映了現代世界的所有小而細微的細節。從個人銀行賬戶支出習慣的審查到更大，更先進的處理能力，數據日益擴大和擴展。如果你想看看人們與數字自身的互動程度，你不會被誤認為將人類與數字和有機物的結合進行比較。這不是對幻想的討論。這是真實的，每48小時生產的數據量與數千年來人類歷史上收集的所有數據和信息相對照，伯納德·馬爾解釋說 。 供應鏈中的大量數據已經成為更好的業務，提高效率的代名詞在供應鏈中不斷完善和創新。但首先，您需要了解其基本知識。
為什么大家對大數據感興趣？
供應鏈中的大數據不是一個新概念。實際上，它反映了用于營銷目的的數據信息的共同使用。
供應鏈中的大量數據幾乎難以置信。與19 世紀中期的計算機系統不同，現代數據處理實際上比在紙上計算信息更經濟。此外，數字存儲數據的成本比存儲信息的物理副本更便宜，特別是在考慮氣候控制，安全性和可訪問性時。“福布斯”雜志的Lisa Arthur報道，大數據可以以多種形式存在，非結構化或多結構化數據 。。這些不同的形式在什么以及誰創造和使用大數據方面發揮重要作用。
如何創建和使用大數據？
數據收集單位幾乎每個人都在使用。單個收銀機收集的信息量可能超過過去文明的最大想象。不幸的是，如果這個數據源無人值守和非結構化，那么這個數據源就沒有價值。因此，大數據可能需要與特定事件隔離，以確保數據收集不反映外部因素。
例如，燃油效率的分析可能需要關于道路狀況，輪胎壓力和辛烷值的信息。然而，競爭對手的報告可能不一定會影響這些因素。實質上，數據收集點和分析必須有助于確定最終結果，這意味著直接需要對彼此相關的特定數據結構進行隔離和分析。
幸運的是，今天的計算機系統可以比任何人都可以更快地完成這些分析。因此，企業可以利用大數據，而無需財務資源，特別是考慮到云數據處理選項的數量和數量。
大數據影響業務的地方
大數據是現代性成功商業模式中無處不在的無所不在的話題。每個企業都需要充分了解供應鏈中的大數據，以保持適度的競爭優勢。不幸的是，放棄本課程的企業將無法保持生產最便宜和最有效的產品或服務所需的水平。此外，大數據將很快開始為許多企業造成問題。
技術在那里，但數字領域涉及的所有行業的壓力正在增加。根據 IBM的數據，科學家創造下一代大數據處理設備和創新所需的數據量太小。
這意味著今天系統的局限性將變得更加明顯。因此，所有企業必須共同努力，通過教育機構和其他方面的舉措，將大數據本身作為未來行業。最終，當代和后代，依靠供應鏈和交通運輸領導者等大數據資料中的最大參與者，進一步推動這一事業的發展，確保物流行業下一代企業的大數據的生存和發展。
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