许多市场的零售商在COVID大流行期间和之后经历的全球供应链问题已经得到了充分的记录。封锁、旅行限制、某些原材料的缺乏和劳动力短缺影响了制造业、运输业和物流业。Promethium的KayceeLai讨论了数据结构如何改变供应链游戏。
需求波动和恐慌性购买导致许多产品严重短缺。在组织层面，暴露了现有的连通性缺乏、孤立的订单、物流和库存操作。许多零售商意识到，缺乏整个供应链生态系统的可见性意味着他们无法查看所有配送中心所有产品的库存和订单信息，也无法动态地重新分配库存，从而导致潜在的收入短缺，使问题进一步复杂化。
大流行还使消费者转向通过网络、移动设备和应用程序进行在线商务。这导致零售商扩大了他们的送货服务，包括当日和加急选项，并加强了店内提货选项。由于疫情带来的根本性挑战与渠道到市场的演变相结合，许多零售组织加快了数字化转型工作。
零售生态系统本质上是复杂的，因此为了确保供应链优化并解决运营挑战，零售商需要完全了解其供应链，以便识别具体问题并制定解决策略。
零售业成功的关键是确保商店在正确的时间拥有正确的库存——这是需求规划的关键。从分散在组织内部和外部的多个来源(通常包括数百或数千个网点，以及仓库、分销中心和网络、供应商和物流提供商)实时访问数据的能力至关重要。由于数据通常分散在许多来源和地点，零售商不希望因为不得不“重新发明轮子”和移动大量数据而中断运营。在这里，通过在整个It生态系统中部署数据结构模型来虚拟化数据，可以解决零售商面临的遗留供应链挑战，从而带来多种运营优势。
什么是数据结构?
数据结构是一种企业数据管理体系结构，它通过提供统一的、可扩展的数据管理方法，帮助企业以高速处理大量和各种数据。使用数据结构构建虚拟化数据访问层可以连接组织的全部数据，而不考虑其来源和位置，以及可能与之连接的所有流程和平台。
数据结构为所有用户提供了查找、验证和共享数据的单一源解决方案。它可以替代多种解决方案，这意味着降低了客户的成本，并实现了简单、快速的数据虚拟化，而不需要数据移动。
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运营效益
根据Gartner公司发布的报告，“数据结构将集成设计时间缩短了30%，部署时间缩短了30%，维护时间缩短了70%，因为技术设计利用了使用/重用和组合不同数据集成风格的能力。此外，数据结构可以利用数据中心、数据湖和数据仓库的现有技能和技术，同时还可以为未来引入新的方法和工具。”
对于零售商来说，使用数据结构的数据虚拟化允许创建虚拟桥梁，无缝地连接分散在供应链中的所有内部和外部数据源和系统，并通过单一视图中的一个门户访问它们。
供应链从各种来源产生大量数据，如传感器、物联网设备、交易系统和外部合作伙伴。通过访问和无缝集成来自多个来源的数据，实时添加数据并将其整合到单个统一的数据存储中，无需物理复制或移动数据，数据分析能力可以成倍提高。通过对供应链中货物流动的实时端到端视图，以及对库存水平、需求模式、生产状态和物流信息的洞察，供应链管理人员可以做出更快、更明智的决策。可以识别供应链中的瓶颈、低效率和异常，并采取纠正措施以最大限度地减少中断并优化操作，所有这些都是实时的。
需求计划和供应重新分配也使用数据结构进行优化，以确定所需的数据，然后从所有现有数据源和数据仓库创建数据集。这可以显著提高操作智能、敏捷性和客户服务。零售商可以创造新的收入，并减少多余库存的成本，发现库存和配送中心未完成的订单，并强调哪些中心可以在必要时为其他中心完成订单。重要的是，使用该技术不需要任何技术知识，这意味着任何用户都可以根据需要访问和修改数据，这对于分散的零售组织来说是一个关键因素。
供应链涉及多个利益相关者，包括供应商、制造商、分销商和零售商。数据结构通过为不同的合作伙伴提供对相关数据的安全和受控制的访问来促进协作。它可以实现实时数据共享、分析协作和联合决策，从而促进整个供应链网络的更好协调和一致性。数据结构还通过实现一致的数据标准、数据清理和验证流程来确保数据质量和治理。它使企业能够建立数据策略，监视数据沿袭，并维护整个供应链的数据完整性。这确保决策者能够获得可靠和值得信赖的数据，以便做出明智的选择。
随着数据量和速度的增加，传统的数据管理方法可能难以处理这种规模。数据结构提供了可伸缩性和敏捷性，允许企业根据需要调整和发展其数据基础设施。它支持分布式计算、并行处理和弹性可扩展性，确保系统能够处理日益增长的供应链运营需求。
实时利用大数据的力量
数据结构方法使供应链领域的企业能够利用大数据的力量，实现实时可见性，优化运营并推动战略决策。通过提供统一和可扩展的数据管理方法，数据结构在日益复杂和数据驱动的供应链环境中提高了效率、敏捷性和竞争力。
使用数据结构，零售商能够更快地生成供应链洞察，并在几分钟内回答数据查询，从而减少整个业务的等待时间。此外，通过重复任务的自动化、操作复杂性的降低以及团队实时协作的能力，提高了生产力。该解决方案也是面向未来的，因为数据结构的不可知性使客户能够轻松地更改到新的数据源和工具。
