大数据在通信供应链管理中的应用研究

郭希斌

中国电信股份有限公司新疆分公司政企客户事业部，新疆 乌鲁木齐 830000

大数据在通信供应链管理中的应用研究

郭希斌

中国电信股份有限公司新疆分公司政企客户事业部，新疆 乌鲁木齐 830000

在时代进步和科技发展的背景下，计算机技术、互联网技术、通信技术以及电子商务技术等逐渐相互渗透。大数据就是重要的产物之一，并在国计民生等诸多方面扮演着不可替代的角色。首先简要介绍了大数据，然后分析了大数据的特征，最后探讨了大数据在通信供应链管理中的应用，力求为通信供应链管理工作提供一定的技术支持。

大数据；通信供应链；应用

引言

大数据作为一种近年来新兴的产物，是传统数据处理技术发展的必然结果。现阶段，随着数据量、数据类型以及数据来源的多样性，以及对数据处理时效性的要求，大数据应运而生，其直接带来业务和技术两方面的变化。在业务方面，因为大数据形成了新的数据处理模式，使某些业务部门获得了更全面、更实时的数据，提升了工作效率和工作质量；在技术方面，大数据促进了以Hadoop开源框架为代表的新技术的生成，使技术更具先进性和有效性。将大数据引入通信供应链管理中，可以使企业的结构及商业模式发生翻天覆地的变化，为企业的决策提供充分的参考。

1 大数据简介

大数据是一项比较抽象的概念。与其他新兴的概念相同，大数据尚无明确的、统一的定义。现阶段，比较认同的是大数据具有以下4个基本特征，分别为数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低，也就是所谓的“4V”特征。这也是相较于传统的数据所具有的比较显著的特征。大数据与海量数据具有较大的差别，因为海量数据只是强调数据的量，而大数据则不仅要求数据的量，更是明确了数据的复杂性、时效性，并要求对其进行专业化的处理和分析，最终达到获取有价值信息的目的。

2 大数据的主要特征

2.1 数据量大

大数据将大量的数据聚合在一起，通常情况下，大数据要求超过100 TB的可供分析的数据量。数据量大是大数据的基本特征。

2.2 数据类型多样

数据类型多样、复杂多变是大数据的又一主要特征。传统的数据虽然数量大，但一般都是采用事先定义好的数据结构形式，而在互联网技术以及传感器技术大幅进步的背景下，非结构式数据应运而生，其结构属性不尽相同，而且不能用结构的方式予以表征。在进行数据数值记录的同时，还需要存储数据的机构，这样无疑会给数据的存储和处理带来挑战。现阶段，数据结构复杂、类型多样，数量巨大的半结构化或者非结构化的数据正不断代替结构化的数据，成为主流数据。

2.3 数据处理速度快

大数据与传统海量数据的重要区别在于数据处理速度快。在互联网技术和传感器技术不断提升的同时，数据的获取及传播手段和形式越来越丰富，这就给数据的产生和发布带来便利，甚至个人都可以成为数据产生的主体。在这种情况下，数据量爆炸式增长，各种数据层出不穷。这就要求提升数据处理速度，充分利用激增的数据，发挥其应有的价值。如果处理速度跟不上数据的增长速度，则不但不能给解决问题提供便利，甚至会给问题的解决带来负担。需要注意的是，数据不是静止不动的，而是在互联网中流动着的，数据的价值会随着流动的时间而大幅降低。也就是说，数据具有明显的时效性。如果相关数据得不到及时有效的处理，则会失去其本身的价值，产生大量无意义的数据，因此要求大数据可以实现对海量数据的实时处理[1]。这也是大数据技术与传统数据处理技术的重要差异。

2.4 数据价值密度低

数据价值密度低是非结构数据的主要属性，也是大数据的重要特征。传统的数据多为结构化数据，主要是根据数据的具体应用，有针对性地对数据进行抽象。每一条数据都含有相应的需要考量的信息，而大数据为了获得更为细节的事物，往往不对事物进行抽象或者是归纳处理，而是直接使用原始数据，使其尽量保持原始状态。一般情况下，不开展数据采样工作，而是使用全部数据。这样可以减少采样及抽样的工作量，并展现数据全部的信息和细节，有利于分析数据，但是同时也会引入大量无用信息，有时甚至会引入错误信息。所以从某种意义上说，大数据的数据价值密度偏低。

3 大数据在通信供应链管理中的应用

如今，消费者完全可以按照自己的意愿购买商品或者在特定的环境下自行定制商品。比如，在网上的购物平台购置计算机时，完全可以根据自身的喜好进行个性化的定制；而对于商家而言，为了进一步扩大销售范围、提升销售业绩，往往需要根据实际情况有针对性地制定促销方案，捆绑或者打包销售相互关联的商品。个性化的购买会缩短产品的生命周期，加大商品的淘汰率，这就要求新品具有较快的推出速度，并保证推出类型的多样性[2]。

一般情况下，在新的社会环境和市场形势下，新的商业形态和模式会应运而生。这在无形中会给供应链的需求和供给平衡的匹配带来极大的挑战，同时也让企业无法真正地掌握市场需求与资源整合的具体情况，造成预测失准。当消费者的需求发生变化，而采购及供给计划却没有及时更新时，就会造成库存短缺或者库存积压的状况，严重影响企业的利润。对于这样的情况，企业可以充分利用大数据技术，在已有的数据基础上，通过商务智能管理技术及供应链管理技术等信息化技术，深入挖掘企业的各项重点业务，分析其特征，找到需要进行优化的方面并加以改进，这样才能够由传统的粗放型管理向精细化管理转变[3]。此外，进行优化改进的业务需要得到充分的落实。现阶段，应用大数据技术较多的环境主要包括以下几个方面，分别为需求预测、采购业务的优化、供应链管理以及业务的动态化和可视化监控。

4 结语

现阶段，大数据在企业中得到了越来越多的重视。作为开展管理决策的重要资源，大数据提升了企业的管理质量和管理水平，也促进了通信供应链管理的变革。大数据在我国通信供应链中的应用仍处于初级阶段，要更好地发挥其作用，还需要相关工作者的不懈努力，这样才能够促进通信行业的健康、有序发展。

[1]袁艳.供应链管理系统与物流技术领域的数据整合研究[J].物流技术，2013（13）：119-120.

[2]张斌，马费成.大数据环境下数字信息资源服务创新[J].情报理论与实践，2014（6）：28-33.

[3]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（1）：1-9.

Research on the Application of Big Data in Communication Supply Chain Management

Guo Xibin
Government and Business Customer Service Department of China Telecom Co., Ltd., Xinjiang Branch,Xinjiang Urumqi 830000

In the era of progress and development of science and technology under the background of computer technology, Internet technology, communication technology and electronic commerce technology gradually infiltrated.Big data is one of the most important products, which is beneficial to the people’s livelihood and plays an irreplaceable role. First of all, a brief introduction to big data is put forward. Secondly the paper analyzes the characteristics of big data.Finally the paper discusses the application of big data in the communication supply chain management, and strives to provide certain technical support for future work.

big data; communication supply chain; application

F274；F49

A

1009-6434（2017）7-0031-02