物流供应链管理如何做好数据分析？有哪些常用的技术 | CDA持证人专访

采访老师：大家好，今天我们邀请到了赖尧老师来参加我们的CDA持证人专访！赖尧可以和大家打个招呼！

嘉宾：大家好，我是赖尧，上海立信会计学院毕业，曾在京东担任物流数据分析师，华莱士在总裁办下承当数据分析工作，直接对总裁办负责，目前在Rexel负责物流供应链相关工作。日常负责物流供应链的数据分析，通过数据分析，优化供应链全链路环节，降低采购、物流成本。很荣幸接受CDA持证人专访。

问题1：我看到您工作经历中，物流行业数据分析的经验非常丰富，那这个岗位具体是做什么呢？可以举一个实际案例吗？

嘉宾：可以呀，我拿之前工作的京东经历，举个简单例子吧。按照目前大数据积累程度，一个城市，一个地区，具体到每个写字楼居民楼的商品销量、品类都是可以预测的。

因此，我们可以预测下一个月的物流需求，进而提前招募司机，优化物流线路，提前在城市前置仓备货。

很多人会感觉，京东物流非常快，北上广深这样的一线城市，上午下单，下午下班就能送到。这是通过无数数据分析建模，商品购买预测，物流前置仓提前备货实现的。我就是根据历史购买数据，分析城市购买潜力，常购商品品牌、种类，将购买概率大的商品提前备货在前置仓。同时和京东商城广告推送相关同事合作，根据广告推送预测购买情况，提前备货，实现上午下单，下午送达的尊贵服务。

另一方面，仓库容量有限，怎么样高效率利用库存，滞销商品及时退回大库，都是我们要分析考虑的问题。

问题2：物流供应链管理如何做好数据分析呢？例如需求不准确，库存管理难度大这些问题该如何解决呢？

嘉宾：首先要承认人的管理能力是有限的，只有依靠数据分析，才能突破人本身的局限。人不可能记住所有库存，不可能记住每一笔出入库。所以数据分析的价值应运而生。

做好数据分析首先要理解数据和业务，了解数据是怎么产生的，每个数据背后的价值是什么，代表现实中什么状态。数据的变化对应现实中的变化。比如库存减少有可能是卖出，也有可能是滞销退货回厂商。

理解数据的意义和业务以后，需求不准确的问题就好解决了。比如老板觉得库存偏高，理解数据前，对库存没有概念，只会分品类分字段看不同类型库存。理解数据后，就可以反问老板，什么样是库存高，为什么觉得库存高，哪些品类库存可以调整，代价多大，为什么要调整？是接下来有大量促销，要空出库位，还是目前仓库滞销商品要先退货回去？这个时候脑中就有方案，就很容易解决了。

同样的，只要对业务有足够理解，库存管理难度大也非常容易解决。库存管理有教科书标准解决方案，加上强大数据分析能力，就可以将各种库存管理方案直接落地。

问题3：比较流行的供应链数据分析技术有哪些？

嘉宾： 目前我们在研究将认知技术（如人工智能 (AI) ）应用于供应链流程。认知技术可以像人类一样理解、推理、学习和互动，同时具备强大的能力和高速度。这种高级的供应链分析形式正在引领供应链优化的新时代。 它可以自动筛选大量数据，帮助企业改进预测，识别效率低下，更好地满足需求，推动创新并追求突破性的构想。

问题4：您考取CDA证书后，对工作有帮助吗？

嘉宾：当然有的。虽然日常工作中用了大量数据分析的知识和技术，但是工作使用很零散。考取证书的过程帮助我梳理了一遍统计学和神经网络的知识，总体知识能力更加系统化，相当于梳理了一遍知识。

另一方面，能力到位了，但是企业未必了解你的能力。证书本身可以让企业重新了解你的能力定位，对每年薪资议价还是有很大的帮助的。

问题5：您目前从事的（Rexel）蓝格赛集团是全球最大的低压电器经销商，那想要收到您这个部门（岗位）的offer,应该具备哪些能力或技能呢？

嘉宾：能力主要2方面，一个是快速理解业务逻辑，一个是产出自己数据分析报告的能力。

核心技能是统计学，能够处理大量数据，同时用图表展现数据，这些都是CDA中必学必考的技能。其次是编程，比如python等数据处理语言。毕竟数据量是真的大，纯粹excel处理，本身容易碰到excel的性能瓶颈。最后是数据呈现，就是各种BI报表使用，比如powerBI，帆软BI这些数据呈现和分析软件。

要做好一个物流信息化管理系统，最重要的一点是需求必须明确。而在需求中，数据又起关键性作用。比如：收货量、发货量、库存量等等，通过与大数据的深度结合提升供应链实力。对用户需求信息的收集及分析，重视用户体验，实现全方位数据价值挖掘，感谢赖尧的分享，我们下期再见！