大數據能力在供應鏈管理中應用的研究現狀

文/周夢莎

隨著大數據在各行各業的重要性不斷凸顯，將大數據應用于供應鏈管理中的研究引發了學者們的廣泛關注。為了厘清大數據能力對供應鏈管理的影響作用，本文在引入相關概念后，從戰略決策、協同創新、風險管理和績效水平四個方面總結現有大數據能力在供應鏈管理中應用的研究現狀，并據此提出了未來的研究方向。

1.引言

在數字經濟環境下，大數據正逐漸成為企業最重要的資本和戰略資源。麥肯錫全球研究所預先洞悉大數據時代的到來，并給出了大數據的完整定義，認為大數據是指無法在一定的時間運用傳統的技術和工具對其進行采集、獲取、處理的數據集合，它已經滲透到各個行業領域，成為企業提升競爭力的新工具[1]。大數據的使用是一種不斷演變的現象，反映出數據在其新興的數量、多樣性、速度、價值和準確性方面的重要性日益增加，即“5V”[2]。隨著研究的不斷深入，學者們紛紛認為大數據作為一種基礎性資源，大數據本身不太可能成為競爭優勢的來源，只有當它上升到能力層面，才能充分凸顯其價值[3]。大數據能力的相關研究引起了學界和業界的廣泛關注，Gupta和George（2016）認為大數據能力是企業集聚、整合、部署大數據相關資源，并利用大數據資源提升績效的能力。謝衛紅等（2016）將大數據能力視作一種動態能力，能夠從海量數據中挖掘有價值的信息實現對商業環境的實時洞察，降低外部環境的干擾。Mikalef等（2018）認為大數據能力是公司通過有效地編排和部署其數據、技術和人才來捕獲和分析數據以產生洞察力的能力。在供應鏈背景下，基于概念和案例的研究均強調了大數據能力在運營和供應鏈管理中的重要性，通過在戰略決策、協同創新、風險管理、績效水平方面發揮作用，為供應鏈管理提供有力支持。

2.研究現狀

2.1 大數據能力在戰略決策方面的作用。在經營過程中，信息是在企業決策的重要依據，大數據能力所涵蓋的信息挖掘、深度分析、預測洞察等方面的功能有助于提高決策的準確性和科學性。葉斌等(2014)在研究大數據在物流企業中的應用中指出，大數據技術對物流決策具有重要的推動作用，通過數據了解競爭環境及對手、通過實時的市場情況實現對市場物流資源的有效調配以達到供需平衡。徐宗本等（2014）指出大數據分析可以幫助企業更好地了解現在正在發生的事情、未來可能發生的事情，通過從數據中產生有價值的洞察力來判斷企業需要采取哪些行動來獲得最佳結果。鞏家婧等（2019）指出具備大數據能力能夠高效分析海量數據，挖掘出數據背后的重要信息，比如就物流企業而言，可以通過對貨物供應、管理、運送等方面的數據進行分析處理，精準、快速地掌握數據背后隱藏的企業決策指導信息，對企業管理人員做出各項決策發揮著重要作用，能夠提高供應鏈管理運作效率。Ghasemaghaei與Calic（2019）從收集到的130家公司的調查數據中研究發現，在處理大數據時，數據質量在提高數據診斷性和提高企業決策質量方面具有關鍵作用，大數據能力能帶來決策質量的提升的這一結論為管理者通過使用大數據來提高企業決策質量提供了重要的指導。Chen等（2021）在來自代表北美157家公司的供應鏈經理的問卷數據分析表明，供應鏈由相互依賴的流程和組織的復雜網絡組成，材料和信息流受制于以不可預知的方式相互作用的眾多資源限制，因此，供應鏈管理決策需要對描述銷售、客戶、流程、庫存、位置、資產狀況、時間表和計劃行動的大量數據進行分析處理，大數據分析工具的使用可能通過自動化構建、處理和操作更全面的數據集來支持供應鏈管理決策，可以為管理人員提供新的見解。

2.2 大數據能力在協同創新方面的作用。大數據能力是企業間協同創新的必要因素，是開展供應鏈協同創新所需的重要資源。陳劍等（2020）研究發現供應鏈上下游越來越依靠數據分析進行決策，數據分析能夠提高預測的準確性和決策的科學性，能夠增強供應鏈間的協同，對企業的供應鏈管理創新發揮重要作用。王淑敏和王濤（2017）研究發現，大數據、云計算等新興的信息技術通過構筑信息網絡，企業通過信息網絡能夠增強與供應鏈合作伙伴的協同關系，并從中獲取企業創新所需的資源。許芳（2020）對243家具有大數據應用實踐的企業進行問卷調查，研究發現大數據應用能力能夠優化企業的資源配置，是推動供應鏈協同和企業創新的重要工具，對企業創新績效有著重要影響。李剛和扶明亮（2021）通過建立了供應鏈協同創新績效模型，結合了多個行業供應鏈的案例，通過實證研究證實了大數據對供應鏈協同創新績效的正向影響，明確了大數據幫助供應鏈節點企業實現供應鏈協同創新的具體路徑。

2.3 大數據能力在風險管理方面的作用。供應鏈風險是企業運營中難以避免的外部不確定事件，不僅會擾亂整個供應鏈的正常運營，更有甚者會引發供應鏈中斷，造成嚴重的損失。在供應鏈風險管理的相關研究中，越來越多的學者認為大數據能力有助于企業形成動態能力，增強供應鏈對環境變化的應對能力。Gunasekaran（2017）認為，在動態不確定的商業環境中，需要通過預測分析匹配供需，大數據可以幫助解決預測分析中涉及數據捕獲、存儲、傳輸和共享以及搜索、分析和可視化等挑戰，降低供應鏈風險。宋華（2020）研究中指出，企業的數字化能力有利于構建供應鏈彈性，具備彈性的企業抗風險能力更強，在供應鏈風險發生后能更快恢復到原有狀態。馮耕中和孫煬煬（2020）研究認為，利用數據驅動形成供應鏈全程可追溯的信息網絡，不僅能優化資源配置效率，還能靈活地應對供應鏈風險。Xu等（2020）研究發現，新興技術對于供應鏈成員降低中斷風險非常重要，運用大數據分析可以在中斷前為供應鏈成員提供合適的建議，甚至可以根據歷史數據預測中斷風險概率。

2.4 大數據能力在績效水平方面的作用。Manyika等（2011）認為將大數據應用于供應鏈中，有望通過降低成本創造競爭優勢來提升企業績效。Schoenherr和Speier-Pero(2015）研究發現，大數據分析可以通過增強供應鏈可見性和預測準確性、減少信息中斷風險以及提高應急計劃激活質量來降低供需風險，提升供應鏈績效水平。Mneney和Belle(2016)通過案例研究發現，大數據技術在市場上很容易獲得，其中一些已經被零售組織使用。這些技術在零售組織中解決特定任務并提供相對競爭優勢的能力對零售組織采用和實施大數據產生了積極影響，不僅可以實現與供應商和客戶之間的信息共享，還能提升企業運營績效。Wamba等(2016)利用企業能力理論,提出大數據能力的相關維度以及對中小企業競爭優勢的影響的研究框架。Akter等(2016)基于資源基礎理論構建大數據分析能力三維模型,并且通過實證研究驗證了大數據能力對企業績效的影響以及分析技術-企業戰略協同的調節效應。Chavez等人（2017)指出，大數據的重要性正在日益提高，大數據作為更好的決策制定和改善業務績效的驅動力，具備大數據能力的基礎架構的企業能夠更好地改善供應鏈績效。賀紅艷（2019）在運用問卷調查研究大數據對企業信息資源處理水平時發現，大數據技術的應用對供應鏈上信息的收集、分析有積極的正向作用，并且顯著提升了供應鏈績效水平。

3.總結

國內外學者對大數據能力在供應鏈管理中的應用進行了廣泛研究，主要集中于戰略決策、協同創新、風險管理和績效水平這四個方面。盡管大數據能力在供應鏈管理中的相關研究已經較為充分，但還存在一定的局限性。在風險管理方面，隨著外部環境的日益復雜，供應鏈風險頻發，供應鏈中斷也時有發生，而大數據能力在供應鏈風險管理中的相關研究還較為缺乏，多以描述性為主，深入挖掘大數據能力對風險管理的作用機制，對建立安全穩定的供應鏈具有重要的實際意義。在績效水平方面，盡管有較多學者認同大數據能力對提升供應鏈績效水平有重要作用，但依然缺乏嚴謹的研究方法以及實證數據作為支撐，現有研究大數據能力影響供應鏈績效的具體機制缺乏深入理解，并且較少考慮外部環境對企業不同能力的差別化影響，這是目前亟須探討和解釋的問題。