供应链大数据分析应用公开课

课程背景
在当下的数字化时代，一方面各类数字化技术概念应用比比皆是，但是另一方面从事供应链管理的小伙伴们平时更多面对的还是处理不完的数据与报表，无论用的是什么系统，到头来用的最多的还是EXCEL，离所期望的供应链大数据应用及分析总是相隔的那么远，那么究竟如何提高供应链大数据应用及分析的能力，要学编程吗？需要上系统吗？还是……？
本课程将帮助学员了解、学习供应链大数据应用及分析的几大抓手（数据采集、数据治理、数据管理、数据建模、数据分析），经常遇到的问题，以及如何借助0代码工具及实用技能突破现有技能瓶颈、轻松实现千万级数据量的自动处理、模型架构、数据库管理以及分析决策应用，实现供应链管理的量化决策

课程目的
了解大数据与供应链管理的关系
了解供应链管理中哪些方面需要大数据应用分析
了解大数据应用及分析的几大抓手
学习最靠谱的量化、自动化、可视化“黄金组合”
掌握如何“治数”、“管数”、“用数”的基本概念及技能
介绍知名企业的供应链大数据应用及分析的成功落地案例

课程对象
对大数据应用及量化决策感兴趣，少走弯路、切实提升相关技能的供应链从业人员（生产、采购、物流、计划等领域）

授课形式
课件讲授、案例分析及演示、互动讨论、实操练习，偏重实际应用

课程大纲
一、供应链管理中的大数据应用概述
大数据应用的本质
应用的几大方面
应用的几大抓手

二、数据的采集
分组讨论：根据给定的案例，需要采集哪些数据，数据来源于哪里
应用数字机器人做数据采集

三、数据治理
数据治理的重要性
数据治理的几大原则
分组讨论：经常出现的数据质量问题以及应对方法
案例讲解：物流成本数据规范应用
案例讲解：如何通过数字机器人、数据库及可视化建立高效的数据质量管控应用

四、数据更新与管理
更新需要注意的细节
应用数据库进行大数据的管理和应用，建立一个“小中台”

五、数据建模
数据建模的基本概念
案例分析1：库存管理的数据建模
案例分析2：供应链控制塔的数据建模

六、数据分析
指标与维度的设定：案例分析-分组讨论
实际案例应用讲解1：某500强制造型企业的供应链控制塔
库存管理
总交付成本
风险链
实际案例应用讲解2：某行业龙头企业的跨境供应链控制塔(B2B,B2C)
客户画像
商品画像
海外仓产销协同补货计划

讲师介绍
Henry
工作经历和擅长领域/特长
20多年在甲方和乙方供应链运营管理及数字化应用的经验, 擅长构建高效共享协同的数字化系统平台，建立完善的供应链可视化体系。
历任：
奥托立夫中国区物流总监
马士基物流合同物流部负责人、操作部负责人
现任:
马士基大中华区供应链方案高级专家，亲自设计、开发、落地的数字化项目
某世界500强外资制造企业全球供应链综合协同平台

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