China Data

虽然选择正确的数据分析工具对于供应链经理来说至关重要，但如果没有正确实施和使用，即使是世界上最好的工具也将一事无成。以下只是指导实施和使用的几个广泛策略。

发展数据驱动的文化
通过在组织内建立数据驱动文化，您可以大大简化数据分析和其他复杂技 英國電話號碼whatsapp术的实施。拥抱数据及其实际用途的公司文化更有利于发现隐藏的机会并推动有效的决策。为了培养数据驱动文化，《 哈佛商业评论》 建议从最高层开始，确保与组织最高级别的高管建立合作伙伴关系。然后，您可以通过事先展示具体的概念证明并在数据分析相关问题发生时立即解决，让其他人相信数据的价值。

整合跨职能数据源
在一篇 《供应链大脑》 文章中，Connor Stewart 和 Adam Robbins 建议与垂直和水平整合领域的参与者和合作伙伴进行开放式合作。他们写道：“组织需要将其供应链网络管理得更像一个持续的价值生成引擎，而不是成本中心。”“人员、流程和技术都在持续改进供应链和减少中断以建立跨职能协调和供应链弹性方面发挥着关键作用。”

了解行业趋势和最佳实践
在技​​术快速进步和流程策略不断改进的推动下，数据分析领域瞬息万变。因此，重要的是要及时了解该领域的最新变化，因为它与您作为供应链经理使用的平台有关。这不仅会在技术集成方面带来回报，而且还会在持续的技术使用方面带来回报。

与其他部门的合作
与供应链环节中的跨职能参与者和合作伙伴协作非常相似，内部部门之间的实际信息共享对于有效和高效的数据分析实施至关重要。通过确保公司所有部门都对实施流程保持一致，领导这些流程的专业人员可以更好地确保数据分析带来的诸多好处顺利实现。